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課程簡介

進階 LangGraph 架構

  • 圖形拓撲模式:節點、邊、路由器、子圖
  • 狀態建模:通道、訊息傳遞、持久性
  • DAG 與循環流程以及層級組合

效能與優化

  • Python 中的並行與併發模式
  • 緩存、批量處理、工具調用及串流傳輸
  • 成本控制與 Token 預算策略

可靠性工程

  • 重試、超時、退避及斷路器機制
  • 步驟的冪等性與去重
  • 使用本地或雲端存儲進行檢查點與恢復

複雜圖形除錯

  • 逐步執行與模擬運行
  • 狀態檢查與事件追蹤
  • 利用種子數據和fixture復現生產問題

可觀察性與監控

  • 結構化日誌與分布式追蹤
  • 運營指標:延遲、可靠性、Token 使用量
  • 儀表板、警報與 SLO 追蹤

部署與運營

  • 將圖形打包為服務和容器
  • 配置管理與機密處理
  • CI/CD 管道、發布流程以及藍綠部署

質量、測試與安全

  • 單元測試、場景測試及自動化評估框架
  • 防護欄、內容過濾以及 PII 數據處理
  • 紅隊對抗與混沌實驗以提升魯棒性

總結與後續步驟

最低要求

  • 理解 Python 及非同步編程
  • 具備 LLM 應用程式開發經驗
  • 熟悉基本的 LangGraph 或 LangChain 概念

受眾

  • AI 平台工程師
  • AI DevOps 人員
  • 負責生產級 LangGraph 系統的 ML 架構師
 35 小時

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