Pengenalan ke LangGraph: Membangun Deep Research Agent

Seiring evolusi artificial intelligence dari sekadar menjawab kueri sederhana menjadi mengeksekusi workflow yang kompleks, agentic AI menjadi keahlian penting bagi pengembang modern. Memahami cara membangun sistem otonom yang merencanakan dan mengeksekusi tugas membuka kemungkinan baru untuk otomatisasi dan sintesis data. Dalam kursus berbasis teks ini, Anda akan mempelajari konsep dasar sistem multi-agent dan membangun deep research agent Anda sendiri. Dimulai dengan terminologi dasar dan definisi inti AI, Anda akan mengeksplorasi arsitektur planner-executor dan mempelajari cara menggunakan LangGraph untuk mengorkestrasi workflow cerdas yang dapat mengumpulkan, menganalisis, dan merangkum informasi secara otonom. Apa yang akan Anda pelajari: - Memahami terminologi dan konsep inti di balik agentic AI dan sistem multi-agent. - Merancang arsitektur planner-executor untuk memecah tujuan penelitian yang kompleks menjadi langkah-langkah yang dapat dikelola. - Menerapkan LangGraph untuk mengorkestrasi aplikasi multi-actor yang stateful dan agen otonom. - Mengintegrasikan pola dasar retrieval-augmented generation (RAG) dan vector databases untuk penanganan data yang efisien. - Mempraktikkan teknik prompt engineering untuk memandu penalaran agen dan meningkatkan keandalan output. - Membangun workflow deep research berbasis teks lengkap yang menyintesis informasi secara otonom. Alur kursus dimulai dengan definisi penting dan konsep dasar AI sebelum beralih ke latihan tertulis langkah demi langkah yang praktis. Anda akan membangun logika agen Anda secara bertahap, mempelajari cara mengelola state, menyusun workflow, dan menangani kesalahan di sepanjang jalan. Kursus dasar ini dirancang untuk pemula dan pengembang yang baru mengenal AI agents; tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan LangGraph atau orkestrasi multi-agent. Mulailah membaca hari ini untuk membangun agen penelitian otonom pertama Anda dan memperluas keterampilan pengembangan AI Anda.