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课程时长 14 小时
课程大纲
LangGraph与智能体模式：实用入门
- 图与线性链：何时及为何选择
- 智能体、工具和规划器-执行器循环
- 你好工作流：一个最小智能体图
状态、记忆和上下文传递
- 设计图状态和节点接口
- 短期记忆与持久记忆
- 上下文窗口、摘要和重新水化
分支逻辑和控制流
- 条件路由和多路径决策
- 重试、超时和断路器
- 回退、死端和恢复节点
工具使用和外部集成
- 从节点和智能体调用函数/工具
- 从图消费REST API和数据库
- 结构化输出解析和验证
检索增强的智能体工作流
- 文档摄取和分块策略
- 嵌入和向量存储（使用ChromaDB）
- 基于引用的可靠回答和安全保障
评估、调试和可观测性
- 追踪路径并检查节点交互
- 黄金集、评估和回归测试
- 质量、安全性和成本/延迟监控
打包和交付
- FastAPI服务和依赖管理
- 图版本控制和回滚策略
- 运维手册和事件响应
总结和后续步骤
要求
- 具备Python编程知识
- 有构建LLM应用或提示链的经验
- 熟悉REST API和JSON
目标学员
- AI工程师
- 产品经理
- 构建交互式LLM驱动系统的开发者
