Agentische KI mit Python entwickeln
Meistern Sie Pythons Kernsyntax und Datenstrukturen und bauen Sie dann mit LangChain und LangGraph KI-Agenten — Agenten, die Tools nutzen, den Gesprächskontext verwalten und Schritt für Schritt eigenständig schlussfolgern.
Python Programmierung
42 KapitelMeistern Sie Kernsyntax, Datenstrukturen und APIs durch code-zentrierte Tutorials. Die wesentliche Voraussetzung für Agentic AI Entwicklung.
33Data Classes für einfache strukturierte Daten34Comprehensions: Eine kompakte Methode zum Erstellen von Listen, Dictionaries und Sets35Wie Iteration funktioniert: Iterables und Iteratoren36Generatoren und Lazy Iteration37Integrierte Funktionen und nützliche Tools38Dekoratoren: Verhalten zu Funktionen hinzufügen39Wichtige Standardbibliotheks-Module40Sauberen und gut lesbaren Code schreiben41Debugging und Testen Ihres Codes42Sanfte Einführung in Type Hints (optional)
LangChain & LangGraph
18 KapitelLernen Sie, wie Sie agentische KI-Systeme auf Basis von LangChain und LangGraph entwerfen und implementieren, indem Sie LLMs, Tool-Nutzung und mehrstufiges Denken integrieren.
09Erstellen Sie Ihr erstes RAG-System10Intelligenteres Retrieval: Filter, Schwellenwerte und MMR11Konversationelles RAG: Gedächtnis zum Retrieval hinzufügen1212: Tools für Ihren Agent erstellen13Tools mit dem LLM verbinden14Die Agent-Schleife erstellen15Erstellen Sie Ihren ersten Graph mit LangGraph16Vorgefertigte Komponenten und Multi-Branch-Routing17State-Persistenz und Checkpointing18Multi-Agent-Systeme — Das Supervisor-Muster