Naucz się budować agentów AI w stylu LangGraph! Stwórz zestaw narzędzi, które pomogą agentowi komunikować się z API, pobierać dane z plików CSV i uruchamiać kod w Pythonie. Zacznij budować system jednoagentowy, łącząc LLM i narzędzia za pomocą węzłów i krawędzi w kontrolowany i metodyczny sposób.

Budowanie agentów w stylu LangGraph!

Skrzynka narzędziowa agenta: narzędzie Wikipedia

Zestaw narzędzi agenta: narzędzie do danych giełdowych

Zestaw narzędzi agenta: narzędzie Python

Orkiestracja agentyczna z LangGraph

Twój pierwszy agent!

Agenci jako grafy

Od czasu rozkwitu agentów AI wykształciło się kilka wzorców projektowych, a ty poznasz dwa z najpopularniejszych: roje agentów (zdecentralizowane) oraz systemy z supervisorem. Przekonasz się, że LangGraph oferuje bogaty zestaw funkcji do projektowania systemów wieloagentowych dopasowanych do konkretnych potrzeb.

Narzędzie czy nie – oto jest pytanie!

Warunkowe wywołania narzędzi

Agenci w jednej linii

Frameworki wieloagentowe

Kolejny agent!

Agenci-supervisorzy

Podsumowanie

Wieloagentowe systemy w LangGraph

Zaprojektuj i zbuduj własnych agentów z LangGraph! LangGraph to kluczowy element ekosystemu LangChain, służący do tworzenia gotowych na środowisko produkcyjne agentów AI z wysokim stopniem konfigurowalności. Użyjesz LangGraph, aby zbudować agentowego asystenta zbierającego informacje i dane o wynikach giełdowych spółek z listy Fortune 500 – i analizującego je za pomocą wizualizacji! Poznaj najnowocześniejsze architektury wieloagentowe, w tym roje agentów (zdecentralizowane) i systemy z supervisorem. Zacznij budować systemy agentów AI już dziś!

<h2>Twórz agentów AI z LangGraph</h2>Projektuj i buduj własnych agentów z LangGraph! LangGraph jest kluczową częścią ekosystemu LangChain i służy do tworzenia gotowych do wdrożenia agentów AI o wysokim stopniu możliwości dostosowania. LangGraph umożliwia deweloperom tworzenie agentów jako grafów z węzłami i krawędziami, co pozwala starannie odwzorować przepływ informacji i ścieżki decyzyjne oraz zmniejsza ryzyko pojawienia się nieoczekiwanych błędów.<h2>Poznaj nowe architektury wieloagentowe</h2>Od czasu pojawienia się agentów AI wyłoniło się kilka wzorców projektowych agentów, a Ty poznasz dwa z najpopularniejszych: sieciowe (lub zdecentralizowane) multiagenty oraz multiagenty z nadzorcą. Skutecznie zarządzaj wieloma agentami, projektując agenta nadzorującego, który deleguje zadania i zachęca do współpracy między agentami wykonawczymi.<h2>Stwórz własnego agentowego asystenta</h2>Wykorzystasz LangGraph do zbudowania agentowego asystenta, który zbiera informacje i dane o wynikach akcji spółek z listy Fortune 500, a następnie analizuje je za pomocą wizualizacji!<br><br>Zobaczysz, jak ten agent przechodzi od prostego systemu z jednym agentem do wieloagentowego systemu nadzorowanego przez trzech agentów! Dołącz do rosnącej liczby twórców AI i naucz się dziś projektować oraz budować agentów AI!

Designing Agentic Systems with LangChain

Buduj potężne systemy multi-agentowe, stosując nowe wzorce projektowe w ramach LangGraph.

Wieloagentowe systemy z LangGraph

Buduj wydajne systemy wieloagentowe, stosując nowe wzorce projektowe agentów w frameworku LangGraph.

Agenci-supervisorzy

Wieloagentowe systemy z LangGraph

Instrukcje do ćwiczenia

Interaktywne ćwiczenie praktyczne