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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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