Curs de pregatire Construirea fluxurilor de lucru dinamice cu LangGraph și agenți LLM

LangGraph și pattern-uri de agenți: o introducere practică

• Grafuri vs. lanțuri liniare: când și de ce
• Agenți, tool-uri și bucle planner-executor
• Hello workflow: un graf agentic minimal

Stare, memorie și transmiterea contextului

• Proiectarea stării grafului și a interfețelor nodurilor
• Memorie pe termen scurt vs. memorie persistentă
• Ferestre de context, rezumare și rehidratare

Logică de branching și flux de control

• Rutare condițională și decizii pe multiple căi
• Reîncercări, timeout-uri și circuit breakere
• Fallback-uri, capete moarte și noduri de recuperare

Utilizarea tool-urilor și integrări externe

• Apelarea de funcții/tool-uri din noduri și agenți
• Consumarea de API-uri REST și baze de date din graf
• Parsarea și validarea output-urilor structurate

Fluxuri de lucru pentru agenți cu retrieval augmentat

• Strategii de ingestie a documentelor și chunking
• Embedding-uri și vector stores cu ChromaDB
• Răspunsuri fundamentate cu citări și măsuri de siguranță

Evaluare, debugging și observabilitate

• Trasarea căilor și inspectarea interacțiunilor dintre noduri
• Seturi golden, evaluări și teste de regresie
• Monitorizarea calității, siguranței și a costului/latenței

Împachetare și livrare

• Servire cu FastAPI și managementul dependențelor
• Versionarea grafurilor și strategii de rollback
• Playbook-uri operaționale și răspuns la incidente

Rezumat și pașii următori