LangGraph Agents और Multi-Agent Systems

Agents को graphs के रूप में भरोसे से बनाएँ: state, nodes, edges, loops, tools, memory, मानव अनुमोदन, streaming, sub-graphs और multi-agent supervisors, हर उदाहरण ऑफ़लाइन असली चलाया हुआ।

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पाठ्यक्रम

Agents को Graphs क्यों चाहिए

  1. Chains, Agents और Workflows
  2. LangGraph मॉडल: State, Nodes, Edges
  3. आपका पहला Graph
  4. State Reducers: बदलें या जमा करें

नियंत्रण-प्रवाह: Branches, Loops, Commands, Fan-Out

  1. Conditional Edges और Routing
  2. Loops: Retry, Refine और Reflect
  3. Recursion Limit: सुरक्षा जाल
  4. Command: State अद्यतन और Route साथ
  5. Send से Fan-Out (Map-Reduce)

Tools वाले Agents

  1. Graph के रूप में Tool-Calling Agent
  2. असली मॉडल के साथ Prebuilt Agents
  3. ऐसे Tools डिज़ाइन करना जिन्हें Agents अच्छी तरह उपयोग करें
  4. Agent सीमाएँ, लागत और Stop Conditions

Memory, Persistence और Time Travel

  1. Checkpointers और Threads
  2. State History, Replay और Time Travel
  3. Store से दीर्घकालिक स्मृति
  4. लंबे इतिहास सँभालना: Trim और Summarise

मानव अनुमोदन, भरोसेमंदी और Streaming

  1. interrupt() से Human-in-the-Loop
  2. Retry Policies और Error Handling
  3. Streaming: Updates, Values और Tokens

Multi-Agent Systems

  1. कई Agents कब और क्यों उपयोग करें
  2. Supervisor पैटर्न
  3. हस्तांतरण और Swarm-शैली Networks
  4. Sub-Graphs और पदानुक्रमित Teams

Testing, Evaluating और Deploying

  1. मॉडल के बिना Graphs की Testing
  2. Agents का मूल्यांकन: Trajectories, Tools और परिणाम
  3. Deploying, Observability और Guardrails

सब कुछ जोड़ना

  1. केस स्टडी: Customer-Support Agent Team
  2. Revision: Cheat Sheet और Self-Check