课程大纲

高级LangGraph架构

  • 图拓扑模式:节点、边、路由器、子图
  • 状态建模:通道、消息传递、持久化
  • 有向无环图与循环流及分层组合

性能与优化

  • Python中的并行与并发模式
  • 缓存、批处理、工具调用与流式处理
  • 成本控制与令牌预算策略

可靠性工程

  • 重试、超时、回退与熔断
  • 步骤的幂等性与去重
  • 使用本地或云存储进行检查点与恢复

调试复杂图

  • 逐步执行与模拟运行
  • 状态检查与事件追踪
  • 使用种子与夹具重现生产问题

可观测性与监控

  • 结构化日志与分布式追踪
  • 操作指标:延迟、可靠性、令牌使用情况
  • 仪表盘、警报与SLO跟踪

部署与运维

  • 将图打包为服务与容器
  • 配置管理与密钥处理
  • CI/CD流水线、滚动更新与金丝雀发布

质量、测试与安全

  • 单元、场景与自动化评估框架
  • 护栏、内容过滤与PII处理
  • 红队与混沌实验以增强鲁棒性

总结与下一步

要求

  • 了解Python和异步编程
  • 具备LLM应用开发经验
  • 熟悉基本的LangGraph或LangChain概念

受众

  • AI平台工程师
  • AI DevOps工程师
  • 负责生产级LangGraph系统的ML架构师
 35 小时

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