Aprenda a construir agentes de IA ao estilo do LangGraph! Crie um conjunto de ferramentas para ajudar seu agente a interagir com APIs, recuperar dados de arquivos CSV e executar código Python! Comece a montar um sistema de agente único usando nós e arestas para conectar o LLM e as ferramentas de forma controlada e metódica.

Construindo agentes ao estilo do LangGraph!

Caixa de ferramentas do agente: ferramenta do Wikipedia

Caixa de ferramentas do agente: ferramenta de dados de ações

Caixa de ferramentas do agente: ferramenta Python

Orquestração agentic com LangGraph

Seu primeiro agente!

Agentes como Grafos

Com a ascensão dos agentes de IA, surgiram alguns padrões de design de agentes, e você vai conhecer dois dos mais populares: multiagentes em enxame (ou descentralizados) e multiagentes com supervisor. Você vai ver que o LangGraph oferece um amplo conjunto de recursos para projetar multiagentes sob medida para o seu caso de uso.

Usar ferramentas ou não usar?

Chamadas condicionais de ferramentas

Agentes em uma linha

Frameworks de multiagentes

Outro agente!

Agentes supervisores

Encerramento

Multiagentes no LangGraph

Projete e construa seus próprios agentes com o LangGraph! O LangGraph é parte central do ecossistema LangChain e é usado para criar agentes de IA prontos para produção, com alto grau de personalização. Você vai usar o LangGraph para construir um assistente agente que reúna informações e dados de desempenho de ações de empresas da Fortune 500 e os analise com visualizações! Descubra arquiteturas de ponta de multiagentes, incluindo multiagentes em enxame (ou descentralizados) e multiagentes com supervisor. Torne-se hoje mesmo um criador de sistemas de agentes de IA!

<h2>Crie agentes de IA com o LangGraph</h2>Crie e construa seus próprios agentes com o LangGraph! LangGraph é uma parte essencial do ecossistema LangChain e é usado pra criar agentes de IA prontos pra produção com um alto nível de personalização. O LangGraph permite que os desenvolvedores criem agentes como gráficos com nós e arestas, o que permite que o fluxo de informações e os caminhos de decisão sejam cuidadosamente mapeados, reduzindo a chance de erros inesperados aparecerem.<h2>Explore arquiteturas multiagentes emergentes</h2>Desde que os agentes de IA apareceram, surgiram alguns padrões de design de agentes, e você vai conhecer dois dos mais populares: multiagentes em rede (ou descentralizados) e multiagentes supervisores. Gerencie vários agentes de forma eficiente criando um agente supervisor para distribuir tarefas e incentivar a colaboração entre os agentes trabalhadores.<h2>Crie seu próprio assistente Agentic</h2>Você vai usar o LangGraph pra criar um assistente que vai juntar informações e dados de desempenho das ações das empresas da Fortune 500 e analisar tudo isso usando visualizações!<br><br>Você vai ver esse assistente evoluir de um sistema simples com um único agente pra um sistema com três agentes supervisores! Junte-se a um grupo cada vez maior de criadores de IA e aprenda a projetar e construir agentes de IA hoje mesmo!

Designing Agentic Systems with LangChain

Crie sistemas multiagentes poderosos aplicando padrões de design emergentes no LangGraph.

Sistemas Multiagentes com LangGraph

Crie sistemas multiagentes poderosos aplicando padrões emergentes de design de agentes na estrutura LangGraph.

Caixa de ferramentas do agente: ferramenta Python

Sistemas Multiagentes com LangGraph

Instruções do exercício

Exercício interativo prático