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Schulungsübersicht
LangGraph und Agenten-Muster: Ein praktischer Einstieg
- Graphbasierte vs. lineare Abläufe: Wann und warum?
- Agenten, Werkzeuge sowie Planner-Executor-Zyklen
- Ein erster Workflow: Der kleinste Agentengraph überhaupt
Zustand, Speicher und Kontextübertragung
- Gestaltung von Graphenzuständen sowie Schnittstellen zu einzelnen Knoten
- Vorübergehender Speicher versus dauerhaftes Gedächtnis
- Kontextfenster, Zusammenfassungen und die Wiederherstellung vorherigen Zustands
Bedingte Verzweigungslogik und Steuerfluss
- Bedingte Routing-Regeln sowie Entscheidungen in mehreren Richtungen
- Automatische Neuversuche, Zeitlimits und Schutzmechanismen gegen Fehlerausbreitung
- Ersatzmechanismen, Sackgassen sowie Knoten zur Selbstheilung
Nutzung externer Werkzeuge und Schnittstellenintegration
- Funktionseinsatz bzw. Aufruf von Tools über Knoten und Agenten
- Einsatz von REST-APIs sowie Datenbanken innerhalb des Graphen
- Auswertung strukturierter Ausgaben sowie deren Validierung
Agenten-Workflows mit erweitertem Informationszugriff
- Strategien zur Dokumenteneingabe und -aufteilung
- Einsatz von Embeddings sowie Vektorspeichern wie ChromaDB
- Antworten, die auf zuverlässigen Quellen basieren – inklusive Zitaten und Sicherheitsregeln
Bewertung, Fehlersuche sowie Überwachung
- Nachvollziehen der Ausführungspfade und Prüfen von Knoteninteraktionen
- Einrichtung von Vergleichsdatenbanken, Bewertungen sowie Regressionstests
- Überwachung von Qualität, Sicherheit sowie Kosten- und Latenzanforderungen
Implementierung und Einsatz im Produktivbetrieb
- Einsatz von FastAPI als Serverinfrastruktur sowie Verwaltung der Abhängigkeiten
- Versionsverwaltung von Graphen sowie Rollback-Strategien bei Problemen
- Standardprozeduren für den Betrieb sowie Maßnahmen im Krisenfall
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Praxiserfahrung mit Python
- Erfahrung bei der Entwicklung von LLM-Anwendungen bzw. Prompt-Sequenzen
- Bekanntheit mit REST-APIs und JSON
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Produktmanager
- Programmierer, die interaktive, von LLMs angetriebene Systeme erstellen
14 Stunden