Kurs wprowadza w projektowanie agentów AI z użyciem LangChain: od architektury agenta i narzędzi, przez pamięć i orkiestrację kroków, po wzorce testowania oraz bezpiecznego wdrażania aplikacji agentowych. Lekcje zostaną dodane w kolejnym etapie.
Poznasz podstawowe pojęcia potrzebne do świadomego budowania aplikacji agentowych: czym jest LangChain, kiedy ma sens, jak odróżniać chainy, agentów i workflow oraz jak przygotować bezpieczne środowisko projektu.
Poznasz wspólny interfejs Runnable, podstawowe tryby wykonania oraz sposób składania prostych łańcuchów w LCEL: od szablonu promptu, przez model, po parser odpowiedzi i debugowanie.
Poznasz narzędzia jako kontrolowane akcje agenta: jak agent je wybiera, jak projektować własne narzędzia, jak walidować argumenty i jak bezpiecznie obsługiwać błędy.
Rozdział prowadzi od pierwszego agenta z jednym narzędziem do wielu narzędzi, pętli ReAct oraz limitów iteracji i kosztów.
Nauczysz się łączyć agentów z dokumentami: od retrievera jako narzędzia, przez chunking i embeddingi, po odpowiedzi ze źródeł oraz ograniczanie halucynacji.
Nauczysz się projektować schematy odpowiedzi, wymuszać format, zwracać dane gotowe dla aplikacji i obsługiwać retry przy błędach walidacji.
Poznasz, kiedy swobodny agent staje się zbyt kruchy i jak LangGraph pomaga projektować jawne, stanowe workflow z kontrolą człowieka oraz checkpointami.
Rozdział pokazuje, jak testować prompty i narzędzia, korzystać z LangSmith, czytać trace oraz oceniać jakość odpowiedzi agentów.
