Agentic AI – Complete Course for Beginners

摘要

教導如何從零開始構建生產級多代理系統，掌握 LangChain 與 LangGraph 的核心概念與實作技巧。學員將學習如何設計序列、並行與條件工作流，整合 RAG、記憶機制與人工介入控制，並透過實際專案將應用程式部署至 AWS 與 Render。

A comprehensive course teaching how to build production-ready multi-agent systems using LangChain and LangGraph, including deployment on AWS and Render.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 學習使用 LangChain 與 LangGraph 構建多代理系統與自動化工作流。
• 掌握記憶管理、RAG 整合、人工介入控制與代理監控技術。
• 完成三個實戰專案並將應用程式部署到 AWS 與 Render 環境。

章節

依話題轉折切分，標題由 AI 產生

1. 00:00Agentic AI 課程概覽與三大專案介紹
2. 15:25AI Agent 概念解析與 Guardrails 機制
3. 2:07:36Pydantic 驗證機制與核心優勢說明
4. 2:13:58手動條件判斷與 Pydantic 驗證對比
5. 2:24:55Pydantic 可選欄位與預設值設定
6. 3:20:17Pydantic 計算欄位與 BMI 實作範例
7. 3:22:25Pydantic 巢狀模型與複雜資料結構
8. 3:27:01Pydantic 確保 AI 代理的結構與型別安全
9. 3:50:32設定搜尋結果數量與多步驟執行流程
10. 4:25:44將筆記本程式碼轉換為可執行應用程式
11. 6:30:07擴充工具功能並建立即時天氣搜尋
12. 7:30:20LangChain 在實際代理開發中的限制分析
13. 8:00:15引入人工介入機制以確保內容審核安全
14. 8:23:49LangGraph 執行模型與 Google Pregel 架構

提到的工具與公司

• LangChain
• LangGraph
• Pydantic
• AWS
• Render
• Docker
• FastAPI
• LangSmith

適合誰看

具備基礎 Python 程式能力，希望學習如何開發自動化工作流與多代理 AI 系統的開發者。

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