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Schulungsübersicht
LangGraph und Agentenmuster: Ein praktischer Einstieg
- Graphen vs. lineare Ketten: Wann und warum
- Agenten, Tools und Planner-Executor-Schleifen
- Hello workflow: Ein minimaler agentischer Graph
Zustand, Speicher und Kontextübergabe
- Gestaltung von Graphenzustand und Knotenschnittstellen
- Kurzzeit-Speicher vs. persistenter Speicher
- Kontextfenster, Zusammenfassung und Rehydration
Verzweigungslogik und Steuerungsfluss
- Konditionales Routing und Mehrpfad-Entscheidungen
- Retries, Timeouts und Circuit Breakers
- Fallbacks, Sackgassen und Wiederherstellungsknoten
Tool-Einsatz und externe Integrationen
- Funktions-/Tool-Aufrufe aus Knoten und Agenten
- Verwendung von REST-APIs und Datenbanken aus dem Graphen
- Strukturierte Ausgabeparsing und -validierung
Retrieval-augmented Agenten-Workflows
- Dokumentenimport und Chunking-Strategien
- Embeddings und Vektorspeicher mit ChromaDB
- Grundlagenbasierte Antworten mit Zitierungen und Schutzmaßnahmen
Evaluierung, Debugging und Beobachtbarkeit
- Verfolgung von Pfade und Inspektion von Knoteninteraktionen
- Goldene Datensätze, Evaluierungen und Regressionstests
- Überwachung von Qualität, Sicherheit und Kosten/Latenz
Paketierung und Bereitstellung
- FastAPI-Bereitstellung und Abhängigkeitsverwaltung
- Versionskontrolle von Graphen und Rollback-Strategien
- Betriebshandbücher und Störfallreaktion
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundierte Kenntnisse in Python
- Erfahrung im Aufbau von LLM-Anwendungen oder Prompt-Strings
- Vertrautheit mit REST-APIs und JSON
Zielgruppe
- AI-Ingenieure
- Produktmanager
- Entwickler, die interaktive, LLM-gesteuerte Systeme erstellen
14 Stunden