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課程時長 14 時間：
課程簡介
LangGraph 與智能體模式：實用入門
- 圖 vs. 線性鏈：何時及為何使用
- 智能體、工具及規劃者-執行者循環
- 工作流程入門：一個最小化的智能體圖
狀態、記憶與上下文傳遞
- 設計圖狀態及節點介面
- 短期記憶 vs. 持久化記憶
- 上下文窗口、摘要生成及狀態恢復
分支邏輯與控制流
- 條件路由及多路徑決策
- 重試、超時及熔斷機制
- 後備方案、死路及恢復節點
工具使用與外部整合
- 從節點及智能體進行函數/工具調用
- 從圖中調用 REST API 及數據庫
- 結構化輸出解析與驗證
檢索增強智能體工作流程
- 文檔攝取及分塊策略
- 使用 ChromaDB 進行嵌入及向量儲存
- 帶有引用及防護措施的基於事實的回答
評估、除錯及可觀察性
- 追蹤路徑及檢查節點交互
- 黃金數據集、評估及回歸測試
- 品質、安全性及成本/延遲監控
打包與交付
- FastAPI 服務提供及依賴管理
- 圖的版本控制及回滾策略
- 運營手冊及事故響應
總結與下一步
最低要求
- 具備 Python 實務知識
- 擁有構建 LLM 應用或提示鏈的經驗
- 熟悉 REST API 及 JSON
受眾
- AI 工程師
- 產品經理
- 構建互動式 LLM 驅動系統的開發人員
