- Leren door doen
- Trainers met praktijkervaring
- Klassikale trainingen
- Gedetailleerd cursusmateriaal
- Duidelijke inhoudsbeschrijving
- Maatwerk inhoud mogelijk
- Trainingen die doorgaan
- Kleine groepen
De cursus Multi Agents met LangGraph van SpiralTrain leert je hoe je geavanceerde multi-agent AI-systemen ontwerpt en bouwt met behulp van LangGraph. Je leert hoe je meerdere autonome agents orkestreert, complexe workflows beheert, state machines implementeert en productie-klare agentische applicaties creëert die samenwerken om uitdagende problemen op te lossen.
De cursus Multi Agents met LangGraph biedt een uitgebreide introductie tot LangGraph en onderzoekt hoe deze technologie verschilt van traditionele agent frameworks. In deze cursus worden graph-based architecturen, StateGraph concepten, nodes, edges en conditional routing besproken. Leer hoe je multi-agent systemen kunt opzetten met behulp van LangGraph en profiteer van de voordelen van deze innovatieve benadering.
Deze module behandelt fundamentele concepten van graph theory, waaronder directed graphs, state machines en verschillende types nodes en edges. Deelnemers leren over entry points, conditional edges, cyclic graphs en technieken voor graph compilation en visualisatie. Het begrijpen van deze basisprincipes is cruciaal voor het succesvol toepassen van de cursus Multi Agents met LangGraph in de praktijk.
State management in LangGraph wordt diepgaand onderzocht, met aandacht voor state schema definitie met TypedDict, state updates, reducers en immutability. Deze module behandelt checkpointing, state persistence, restoration en het debuggen van complexe states, wat essentieel is voor het ontwikkelen van robuuste agent systemen.
Hier leren deelnemers hoe ze agent nodes kunnen bouwen met tool-calling capaciteiten volgens het ReAct pattern. Onderwerpen zijn custom agent logic, agent state management, error handling, monitoring, testing en gevestigde best practices voor robuuste agent development. Deze vaardigheden zijn van groot belang voor het succesvol implementeren van de cursus Multi Agents met LangGraph.
Dit gedeelte richt zich op architectuurpatronen voor multi-agent systemen, waaronder hiërarchische structuren, supervisor patterns en manager-worker configuraties. De cursus behandelt ook sequential, parallel en collaborative agent patterns, evenals orchestration, wat cruciaal is voor het effectief beheren van complexe agent interacties.
Communicatie tussen agents wordt behandeld via message passing, shared state en handoff mechanismen. De module behandelt communicatieprotocollen, event systems, inter-agent messaging, state broadcasting en synchronisatietechnieken. Effectieve communicatie is essentieel voor het functioneren van multi-agent systemen en wordt in detail besproken in de cursus Multi Agents met LangGraph.
Complexe workflow patronen worden geïntroduceerd, waaronder human-in-the-loop systemen, approval workflows en branching logic. Onderwerpen zijn loop detection, retry mechanisms, fallback strategieën, subgraphs en workflow composition. Deze geavanceerde technieken helpen bij het optimaliseren van de prestaties van multi-agent systemen.
Deployment overwegingen worden behandeld met een focus op de LangGraph API, scaling strategieën en streaming responses. De module behandelt persistence backends, checkpoint storage, cloud deployment opties en monitoring oplossingen voor productieomgevingen. Voor meer informatie over de implementatie van LangGraph, bezoek de officiële LangGraph documentatie.
Leer meer over het bouwen van AI Agents in onze andere cursus.
Deze cursus is bedoeld voor AI-engineers, softwareontwikkelaars, en data scientists die geavanceerde multi-agent systemen willen bouwen met LangGraph en complexe AI workflows.
Deelnemers zijn ervaren met Python en hebben begrip van LLM's en AI-agents. Bekendheid met LangChain, graph theory en asynchrone programmering is nuttig.
De training combineert theoretische instructie met uitgebreide hands-on oefeningen onder begeleiding van een expert trainer. Deelnemers bouwen diverse multi-agent systems in de cursus.
Na succesvolle afronding ontvangen deelnemers een certificaat van deelname aan Multi Agents met LangGraph.
Module 1: Introductie LangGraph |
Module 2: Graph Fundamentals |
Module 3: State Management |
|
LangGraph Overzicht Agents versus Workflows Graph-Based Architectuur StateGraph Concepten Nodes en Edges Conditional Routing LangGraph versus LangChain Use Cases Installatie en Setup Development Environment |
Graph Theory Basics Directed Graphs State Machines Node Types Edge Types Entry Points Conditional Edges Cyclic Graphs Graph Compilation Graph Visualization |
State in LangGraph State Schema Definitie TypedDict States State Updates State Reducers Immutable State State Persistence Checkpointing State Restoration State Debugging |
Module 4: Agents Bouwen |
Module 5: Multi-Agent Patronen |
Module 6: Agent Communicatie |
|
Agent Nodes Tool-Calling Agents ReAct Pattern Agent Executors Custom Agent Logic Agent State Error Handling Agent Monitoring Agent Testing Agent Best Practices |
Hiërarchische Agents Supervisor Pattern Manager-Worker Pattern Sequential Agents Parallel Agents Collaborative Agents Competitive Agents Specialized Agents Agent Orchestration Design Patterns |
Message Passing Shared State Agent Handoffs Communicatie Protocollen Event Systems Inter-Agent Messages State Broadcasting Conflict Resolution Synchronization Communicatie Debugging |
Module 7: Geavanceerde Workflows |
Module 8: Productie Deployment |
Module 9: Real-World Toepassingen |
|
Complexe Workflows Human-in-the-Loop Approval Workflows Branching Logic Loop Detection Retry Mechanisms Fallback Strategieën Subgraphs Workflow Composition Performance Optimalisatie |
LangGraph API Deployment Strategieën Scaling Overwegingen Streaming Responses Persistence Backends Checkpoint Storage Cloud Deployment Monitoring Solutions Cost Optimalisatie Productie Best Practices |
Customer Support Systemen Research Automatisering Code Review Agents Data Analysis Workflows Content Generation Pipelines Decision Support Systemen Process Automatisering Testing Frameworks Case Studies Capstone Project |