使用兰查因+朗格普的AI生产剂[2026] Production AI Agents with LangChain + LangGraph [2026]

停止建立人工智能演示。开始运输处理生产实际工作量的AI代理商。
大部分兰钱和朗格格夫教义教你如何叫LLM, 在是时候建立真实的东西的时候离开你。这个课程会从他们停止的地方开始。
从讲座1开始,你将使用2026年支付150K美元工资的相同模式,建立生产准备好的AI代理系统。
这是第一期项目, 包括Lang Chain v0.3、Lang Graph 1. 0、RAG输油管、多剂管弦、安全、测试、LanSmith可观测性、快速API部署和Docker。
所有代码都使用最新的稳定API, 截止2026年1月。您将建立:客户支持代理:由RAG驱动的Chroma知识库、结构化问题分类、自动机票升级。
目标:将第一级支持票减少40%。 多机构研究系统:专家代理与州管理、趋同模式和质量循环并行运行。
目标:将研究时间从4小时缩短到20分钟。
快速生产API+LangGraph API:全面请求管道,包括安全中装、反应缓冲、费率限制、结构化伐木、度量、LangSmith追踪和Docker部署到Render
学习:Lang Chain v0.3 Mastery: LCEL链条构成、结构化输出,包括Pydantic、多供应商LLM转换(OpenAI、人类学、Huging Face)、流和批量处理
与色罗玛一起装上、智能文本分割、嵌入、矢量存储和4个高级检索模式:多查询、背景压缩、混合搜索和父母文件
具有以下特征的国有机器:打字机、有条件路由、自我修正环、有中断模式的在行人流动工作流程和检查站持久性多功能交响装置:主管模式、代理人
生产安全:使用雷形模式的快速注射防御、PII检测和电子邮件遮罩,
SSN和信用卡、LLM-as-Guard模式以及产出验证 LLM测试和评价:单位试验,模拟、集成试验、回归试验、AB迅速测试和语义评分,跨正数;
生产部署:快速APIP一体化、限制费率、与SHA-256散列和TTL的对应措施、结构化Json伐木、指标收集、朗斯米斯追踪、多克和
如何将云放入课程中? 这个课程是如何不同的: 大多数AI课程都停在 Hello World Demos。 这是第一天开始的首次制作课程, 每个概念都是通过工作、可部署代码来教授的。
安全和测试是专门的模块,不是事后思考。 您将在整个过程中执行错误处理、 后退、成本优化和监测。
最后的API项目将所有东西连接到一个系统里, 你可以实际地运入。
课程是给你的,如果你是一个皮顿开发商,想把AID代理工工程技能添加到工具箱中。 你已经做了朗钱林教官,可以叫LLM,但不知道如何建造
您是后端或全堆积开发者,希望将AI代理纳入现有产品和API 。您正在针对AI工程师的角色并需要
中层(职能、类别、装饰者、打字提示)Python
校对:Paulo Dichone是AI工程师和教育者,71个课程共有超过340 000名学生。
课程中的每个模式都来自真正的生产系统。 你会得到同样的战前试验方法、捷径和从构建真实世界中运行的AI应用中汲取的教训。