Создавайте агентный ИИ на Python
Сначала освойте синтаксис и структуры данных Python, а затем создавайте ИИ-агентов на LangChain и LangGraph — агентов, которые используют инструменты, помнят контекст диалога и рассуждают в несколько шагов.
Программирование Python
42 ГлавОсвойте синтаксис ядра, структуры данных и API через кодовые уроки. Необходимое условие для разработки Agentic AI.
33Дата-классы для простых структурированных данных34Выражения comprehension: компактный способ создавать списки, словари и множества35Как работает итерация: итерируемые объекты и итераторы36Генераторы и ленивая итерация37Встроенные функции и полезные инструменты38Декораторы: добавление поведения к функциям39Ключевые модули стандартной библиотеки40Написание чистого и читаемого кода41Отладка и тестирование вашего кода42Мягкое введение в подсказки типов (необязательно)
LangChain & LangGraph
18 ГлавИзучите, как проектировать и реализовывать агентные ИИ-системы на основе LangChain и LangGraph, интегрируя LLM, использование инструментов и многошаговые рассуждения.
09Создание вашей первой RAG-системы10Умный поиск: фильтры, пороги и MMR11Диалоговый RAG: добавление памяти в поиск1212: Создание инструментов для вашего агента13Подключение инструментов к LLM14Построение цикла агента15Создание вашего первого графа с помощью LangGraph16Готовые компоненты и многоветвевая маршрутизация17Персистентность состояния и чекпоинтинг18Мультиагентные системы — паттерн супервизора