Construa sistemas agentes inteligentes! Descubra os componentes-chave dos agentes do LangChain, incluindo como prompts, LLMs e ferramentas trabalham juntos para raciocinar e agir. Você vai configurar um agente com a API da OpenAI, definir ferramentas personalizadas e resolver tarefas do mundo real, como cálculos matemáticos. Além disso, explore como o LangChain organiza dados usando grafos, nós e arestas.

Agentes no LangChain

Criando um agente ReAct

Componentes dos agentes LangChain

Criando ferramentas personalizadas

Crie uma ferramenta para cálculos matemáticos

Integrando ferramentas personalizadas e consultas

Conversa com um agente ReAct

Configuração da conversa

Faça perguntas sobre o histórico da conversa

Fundamentos dos agentes do LangChain

Crie chatbots dinâmicos com ferramentas usando LangChain e LangGraph! Você vai explorar como criar um chatbot que se adapta com base na entrada do usuário, definindo estados e integrando APIs externas para busca de informações em tempo real. Você conectará esses componentes em uma estrutura de grafo responsiva, permitindo transições suaves entre conversa e respostas assistidas por ferramentas. Ao final, você terá um framework de chatbot representado visualmente, com raciocínio aprimorado e workflows de múltiplas etapas.

Construindo grafos para chatbots

Estados do grafo e do agente

Adicionando nós e arestas

Gerando respostas do chatbot

Consultas e respostas

Gerar um diagrama do grafo

Adicionando ferramentas externas a um chatbot

Crie uma ferramenta do Wikipedia

Adicionar uma ferramenta a um grafo

Adicionando memória e conversa

Visualize o grafo e retorne as saídas das ferramentas

Adicionando memória ao grafo

Usando memória do grafo na conversa

Construindo chatbots com LangGraph

Amplie seu chatbot com ferramentas dinâmicas e memória! Defina e integre várias ferramentas em workflows flexíveis, crie funções para chamadas dinâmicas de ferramentas e configure seu chatbot para lidar com múltiplas ferramentas. Organize memória e saídas para permitir conversas intercaladas em múltiplas interações. Ao final, você terá criado um chatbot sofisticado, capaz de interações complexas.

Definindo várias ferramentas

Crie uma ferramenta que invoque o LLM

Crie uma ferramenta com código Python

Vinculando várias ferramentas

Definindo nós e arestas para chamadas de função flexíveis

Defina uma função que interrompe o chatbot

Crie uma função para retornar uma resposta do LLM

Crie o fluxo do grafo para várias ferramentas

Organize as saídas do chatbot com memória

Configurar saídas para várias ferramentas

Habilite conversa de múltiplas trocas com memória

Parabéns!

Crie agentes de chat dinâmicos

Todos os dias, sistemas inteligentes estão transformando indústrias — seja com suporte ao cliente automatizado, recomendações personalizadas ou processamento dinâmico de dados. Workflows agentes, que integram modelos de linguagem e ferramentas para executar tarefas complexas, estão na linha de frente dessa transformação. Este curso destrincha os componentes essenciais desses workflows e explica como construí-los, personalizá-los e otimizá-los. Você vai aprender os princípios por trás dos agentes do LangChain, incluindo como configurar prompts, integrar ferramentas e gerenciar workflows complexos com o LangGraph. Ao final do curso, você estará pronto para criar sistemas inteligentes que automatizam tarefas complexas, aumentam a produtividade e oferecem soluções dinâmicas adaptadas a necessidades específicas de negócios.

Os fluxos de trabalho agênticos que integram LLMs e ferramentas para realizar tarefas diferenciadas estão na vanguarda da transformação da IA. Neste curso, você aprenderá os princípios fundamentais dos agentes LangChain, incluindo a configuração de prompts, a integração de ferramentas e o gerenciamento de fluxos de trabalho complexos. Ao final deste curso, você será capaz de criar sistemas inteligentes que automatizam tarefas complexas, aumentam a produtividade e fornecem soluções dinâmicas adaptadas a necessidades comerciais específicas.
<h2>Domine os fundamentos dos agentes LangChain</h2>
Você aprenderá a integrar prompts, modelos de linguagem e ferramentas em fluxos de trabalho usando a estrutura Reasoning and Action (ReAct). Em seguida, você poderá definir fluxos de trabalho agênticos, configurar ferramentas e entender os princípios básicos dos agentes LangChain enquanto visualiza esses fluxos de trabalho com o LangGraph. Você criará agentes personalizados, configurará ferramentas para acessar fontes de dados externas, como a API da Wikipedia, e gerenciará os estados dos agentes. Você será orientado na definição de nós e bordas, na criação de caminhos condicionais e na montagem de fluxos de trabalho complexos que se adaptam a condições variáveis.
<h2>Crie agentes de chat dinâmicos</h2>
Por fim, você aprenderá a monitorar mensagens, definir nós para chamadas de funções flexíveis e configurar o chatbot para lidar com várias ferramentas. Ao final deste curso, você será capaz de criar sistemas inteligentes que automatizam tarefas complexas, aumentam a produtividade e fornecem soluções dinâmicas adaptadas a necessidades comerciais específicas.

Developing LLM Applications with LangChain

Compreenda os componentes básicos dos agentes LangChain e crie agentes de chat personalizados.

Projetando Sistemas Agentes com LangChain

Entenda os componentes básicos dos agentes LangChain e crie agentes de chat personalizados.

Desenvolvimento de aplicativos com LangChain

Componentes dos agentes LangChain

Projetando Sistemas Agentes com LangChain

Exercício interativo prático