LangGraph – 使用 LangGraph 開發 LLM 支援的代理

使用 Python 建立 LangGraph 代理：反射、代理 RAG、記憶體和人機互動、面向 LangChain 開發人員的部署

從這 7.5 小時的課程，你會學到

  • 將代理工作流程建模為圖：狀態、節點( nodes )、條件邊( conditional edges )和循環( cycles )
  • 建構能夠批判性地檢視和修正自身輸出的反思型和自反型代理
  • 使用 LangGraph 和 Tavily 網路搜尋建立糾錯型、自組織型和自適應型 RAG 代理
  • 使用 ToolNode 和函數呼叫在 LangGraph 中重建 ReAct 代理
  • 使用 MemorySaver、SqliteSaver 和中斷添加記憶體和人機互動功能
  • 使用非同步扇出/扇入和條件分支並行運行節點
  • 在 LangGraph Studio 中 Debug (偵錯)，並使用 LangSmith Deployment（Assistants、Threads、Runs）進行部署
  • 使用 GPT-Researcher 和 CopilotKit 生成式 UI 查看生產環境中的多代理系統

要求

  • 精通 Python：類別、類型提示、非同步、虛擬環境、環境變數、偵錯
  • LangChain 基礎：提示範本、LCEL 鏈、工具、結構化輸出 — 本課程不涉及這些內容
  • Git：克隆和切換分支
  • 熟悉任何 Python 套件管理器，專案可能使用 uv、poetry 或 pipenv

課程說明

歡迎來到我的第一個 LangGraph Udemy 課程！

這門內容全面的課程旨在教您如何快速掌握 LangGraph 庫的強大功能，並將其應用於 LLM 代理應用程式。

本課程將為您提供開發涵蓋各種主題的前沿 LLM 代理解決方案所需的技能和知識。

請注意，本課程不適合初學者。本課程假定您具備軟體工程背景，並精通 Python 和 LangChain。我將使用 PyCharm IDE，但您可以使用任何您喜歡的編輯器，因為我們只會使用到 IDE 的基本功能，例如偵錯和執行腳本。

課程地圖

  1. 概念（約 42 分鐘）：LangGraph 的定義、圖、流程工程、核心元件
  2. 代理模式（約 4 小時，與 LangChain 課程共享）：反射、反思、代理 RAG（修正/自我/自適應）、使用 ToolNode 進行 ReAct
  3. LangGraph 專屬內容（約 2 小時 50 分鐘）：持久化與中斷、非同步執行、Studio 與 LangSmith 部署、GPT-Researcher、CopilotKit

本課程涵蓋的主題包括：

  • LangChain
  • LCEL
  • LangGraph
  • Agents
  • Multi Agents
  • Reflection Agents
  • Reflexion Agents
  • LangSmith
  • CrewAI VS LangGraph
  • 進階 RAG
  • 糾正性RAG
  • Self RAg
  • 自適應的 RAG
  • GPT Researcher
  • LangGraph 生態系統:
    • LangGraph Studio / LangGraph IDE
    • LangGraph Cloud API
    • LangGraph Cloud Managed Service

在整個課程中，您將透過實踐練習和真實專案來鞏固對所學概念和技術的理解。課程結束時，您將熟練運用 LangGraph 創建功能強大、高效且用途廣泛的 LLM 應用程式。

這不僅是一門課程，更是一個社區。除了終身訪問課程之外，您還將獲得：

  1. 我將提供專門的故障排除支持
  2. 包含其他 AI 資源、常見問題、故障排除指南的 Github 鏈接
  3. 課程持續更新和改進無需額外費用

本課程適合哪些人？

  • 熟悉 LangChain 並希望使用 LangGraph 建構有狀態智能體的 AI 工程師、軟體工程師、後端工程師和全端工程師。
  • 已完成 LangChain 課程且希望學習 LangGraph 專屬章節（第 6-10 節）的學員－請參閱課程重疊說明。

如果您符合以下情況，則本課程不適合您：

  • Python 或 LangChain 新手
  • 希望深入了解 LangGraph 的內部機制和抽象類別
  • 希望學習以概念為主、講授為主的課程

目標受眾

  • 任何想學習如何使用 LangChain 和 LangGraph 建立基於生成式 AI 的應用程式的人
  • AI 工程師、資料科學家、後端開發人員、全端工程師

講師簡介

Eden Marco 最暢銷講師

我是一位充滿熱情的軟體工程師，擁有多年後端開發和雲端架構經驗。我曾是 Orca Security 的首批工程師之一，參與建構了公司的核心技術。如今，我在 Google Cloud 擔任 GenAI 架構師，協助企業設計和部署先進的生成式人工智慧和雲端原生解決方案。

同時，我也很榮幸成為 LangChain 大使，積極為開源社群做出貢獻，並幫助開發者使用 LangChain 生態系統建立強大的 LLM 應用程式。

我擁有以色列理工學院 (Technion) 的電腦科學學士學位，並且一直對教學和指導充滿熱情。我曾在萊克曼大學 (Reichman University) 教授函數式程式設計和電腦科學導論課程，指導新一代軟體工程師。

我的課程是基於真實世界的經驗，旨在為您提供實用且可直接應用於生產環境的技能。

字幕：英文

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To
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