Inleiding tot LangGraph: Bouw een Deep Research Agent

Naarmate kunstmatige intelligentie evolueert van het beantwoorden van eenvoudige vragen naar het uitvoeren van complexe workflows, wordt agentic AI een essentiële vaardigheid voor moderne ontwikkelaars. Begrijpen hoe je autonome systemen bouwt die taken plannen en uitvoeren, opent geheel nieuwe mogelijkheden voor automatisering en datasynthese. In deze tekstgebaseerde cursus leer je de fundamentele concepten van multi-agent systemen en bouw je je eigen deep research agent. Beginnend met de basisterminologie en kerndefinities van AI, verken je de planner-executor architectuur en leer je hoe je LangGraph kunt gebruiken om intelligente workflows te orkestreren die autonoom informatie kunnen verzamelen, analyseren en samenvatten. Wat je zult leren: - Begrijp de kernterminologie en concepten achter agentic AI en multi-agent systemen. - Ontwerp een planner-executor architectuur om complexe onderzoeksdoelen op te splitsen in beheersbare stappen. - Pas LangGraph toe om stateful, multi-actor applicaties en autonome agenten te orkestreren. - Integreer basis retrieval-augmented generation (RAG) patronen en vector databases voor efficiënte dataverwerking. - Oefen prompt engineering technieken om de redenering van agenten te sturen en de betrouwbaarheid van de output te verbeteren. - Bouw een volledige, tekstgebaseerde deep research workflow dat autonoom informatie synthetiseert. De cursusopbouw begint met essentiële definities en fundamentele AI-concepten voordat we overgaan naar praktische, stapsgewijze schriftelijke oefeningen. Je bouwt stapsgewijs de logica van je agent op en leert onderweg hoe je de status beheert, workflows structureert en fouten afhandelt. Deze basiscursus is ontworpen voor beginners en ontwikkelaars die nieuw zijn met AI-agenten; er is geen voorafgaande ervaring met LangGraph of multi-agent orkestratie vereist. Begin vandaag nog met lezen om je eerste autonome research agent te bouwen en je AI-ontwikkelingsvaardigheden uit te breiden.