Aprenda a criar agentes de IA do jeito LangGraph! Crie uma caixa de ferramentas para ajudar seu agente a interagir com APIs, pegar dados de arquivos CSV e rodar código Python! Comece a construir um sistema de agente único usando nós e arestas para conectar o LLM e as ferramentas de forma controlada e metódica.

Criando agentes do jeito LangGraph!

Caixa de ferramentas do agente: Ferramenta da Wikipedia

Caixa de ferramentas do agente: ferramenta de dados de estoque

Caixa de ferramentas do agente: Ferramenta Python

Orquestração agênica com LangGraph

Seu primeiro agente!

Agentes como gráficos

Desde que os agentes de IA apareceram, surgiram alguns padrões de design de agentes, e você vai conhecer dois dos mais populares: multiagentes em enxame (ou descentralizados) e multiagentes supervisores. Você vai ver que o LangGraph tem um monte de funcionalidades pra criar multiagentes personalizados pra sua necessidade.

Usar ferramentas ou não usar?

Chamadas condicionais de ferramentas

Agentes de linha única

Estruturas multiagentes

Outro agente!

Agentes supervisores

Conclusão

LangGraph Multi-Agents

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. 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! Conheça arquiteturas multiagentes de última geração, incluindo multiagentes em enxame (ou descentralizados) e multiagentes supervisores. Comece a criar sistemas de agentes de IA hoje mesmo!

<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.

Conclusão

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