Membangun Agentic AI dengan Python
Kuasai sintaks inti dan struktur data Python, lalu bangun agen AI dengan LangChain dan LangGraph — agen yang bisa memakai tools, mengingat konteks percakapan, dan menalar secara bertahap.
Pemrograman Python
42 BabKuasai sintaks inti, struktur data, dan API melalui tutorial berbasis kode. Prasyarat penting untuk pengembangan AI Agentic.
33Data Classes untuk Data Terstruktur Sederhana34Comprehensions: Cara Ringkas Membuat List, Dictionary, dan Set35Cara Kerja Iterasi: Iterable dan Iterator36Generator dan Iterasi Lazy37Fungsi Bawaan dan Alat yang Berguna38Dekorator: Menambahkan Perilaku ke Fungsi39Modul Pustaka Standar Esensial40Menulis Kode yang Bersih dan Mudah Dibaca41Debugging dan Pengujian Kode Anda42Pengantar Ringan tentang Type Hints (Opsional)
LangChain & LangGraph
18 BabPelajari cara merancang dan mengimplementasikan sistem AI agentik berbasis LangChain dan LangGraph dengan mengintegrasikan LLM, penggunaan alat, dan penalaran multi-langkah.
09Membangun Sistem RAG Pertama Anda10Retrieval yang Lebih Cerdas: Filter, Threshold, dan MMR11Conversational RAG: Menambahkan Memori ke Retrieval1212: Membangun Tools untuk Agen Anda13Menghubungkan Tool ke LLM14Membangun Agent Loop15Membangun Graph Pertama Anda dengan LangGraph16Komponen Prebuilt dan Routing Multi-Cabang17Persistensi State dan Checkpointing18Sistem Multi-Agen — Pola Supervisor