KKC_0323 | LangGraph-Training: KI-Agenten-Workflows bauen
Zustandsbasierte Agenten-Workflows mit LangGraph entwickeln und kontrollieren
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Agentenlogik sichtbar, steuerbar und wiederholbar machen
LangGraph-Training: KI-Agenten-Workflows bauen vermittelt praxisnah, wie Sie zustandsbasierte Agenten-Workflows mit LangGraph entwickeln und kontrollieren. Das LangGraph Training richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler, die aus LLM-Prototypen belastbare Agenten-Workflows machen möchten.
LangGraph-Grundkonzepte wie State Graph, Nodes und Edges anzuwenden sowie fachliche Abläufe in zustandsbasierte Agenten-Workflows zu übersetzen, stehen dabei im Mittelpunkt. Die Inhalte verbinden fachliche Einordnung, konkrete Umsetzung und die Anforderungen an Qualität, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit.
Damit eignet sich das Angebot für Unternehmen, die neue KI-, Daten- oder Automatisierungslösungen nicht nur testen, sondern strukturiert in belastbare Arbeitsabläufe überführen möchten.
AngebotszielLangGraph-Training: KI-Agenten-Workflows bauen
- LangGraph-Grundkonzepte wie State Graph, Nodes und Edges anwenden
- Fachliche Abläufe in zustandsbasierte Agenten-Workflows übersetzen
- Tools, Schemas und Validierungen in Agentenprozesse integrieren
- Schleifen, Abbruchregeln und Fehlerbehandlung kontrolliert gestalten
- Recherche- und Automatisierungsagenten schrittweise entwickeln
- Workflows für Testbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Betrieb strukturieren
ZielgruppeLangGraph-Training: KI-Agenten-Workflows bauen
Das Angebot richtet sich an Entwickler/innen, ML Engineers, Solution Architects und technische Teams, die komplexe KI-Agenten mit LangGraph umsetzen möchten.
VoraussetzungenLangGraph-Training: KI-Agenten-Workflows bauen
Gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python, sowie Grundverständnis von LLMs, APIs und agentischen Workflows werden empfohlen.
InhalteLangGraph-Training: KI-Agenten-Workflows bauen
Architektur und Projektsetup
- LangGraph-Laufzeitmodell und State Graphs
- Typisierter State mit Reducern
- Projektstruktur für Agenten-Anwendungen
- Sichere Konfiguration für Modellzugriffe
KI-Agenten-Workflows modellieren
- Nodes für fachliche Arbeitsschritte
- Edges für bedingte Kontrollflüsse
- Loops mit klaren Abbruchregeln
- Subgraphs für wiederverwendbare Abläufe
Tool Calling und Datenanbindung
- Tool-Schemas für validierte Eingaben
- Recherche-Agent mit strukturierter Ablage
- Datenanalyse-Agent mit Python-Auswertung
- Support-Agent mit Ticket-Kontext
Memory, Checkpointing und Human Approval
- Conversation State über mehrere Schritte
- Persistente Checkpoints zur Wiederaufnahme
- Human-in-the-Loop für Freigaben
- Review-Knoten für riskante Aktionen
Multi-Agent-Systeme mit LangGraph
- Supervisor-Pattern für Agenten-Routing
- Rollenmodelle für spezialisierte Agenten
- Übergaben zwischen Agenten-Nodes
- Entscheidungsknoten für Konfliktfälle
Stabilisierung und Qualitätssicherung
- Retry-Regeln für fehlgeschlagene Tool-Aufrufe
- Tracing einzelner Graph-Runs
- Run-Metadaten für Observability
- Fachliche Testfälle für Evaluierung
Betrieb und Deployment
- FastAPI-Service im Container
- Secrets und Endpunkte konfigurieren
- Grenzen für produktive Agenten-Aktionen
- Übergabecheckliste für den Service-Betrieb
BildungspfadLangGraph-Training: KI-Agenten-Workflows bauen
- Temporal Schulung für zuverlässige KI-Agenten
- Cursor IDE: Agentische Entwicklung Grundkurs
- KI-Workflows für Agenturen
- KI-Agenten für Anwender: Einstiegskurs in die Automatisierung von Aufgaben
- Microsoft AI Builder Grundkurs
- n8n Grundkurs: KI-Agenten planen und einsetzen
- Google Dialogflow Training: Chatbots entwickeln
- Multi-Agent-Systeme Grundkurs
- Persönliche KI-Assistenten: Digitalen Zwilling bauen
- KI-Tool Orchestrierung: Workflows, Automatisierung und mehr
- Monitoring von KI-Agenten: Kontrolle & Sicherheit
- Claude Skills: Workflows und Agenten ohne n8n bauen
- Custom KI-Agents mit der OpenAI Assistants API bauen
- Agentic AI betreiben: Architektur. Sicherheit. Betrieb.
- LangChain: RAG und Agents Intensiv-Training
- Langdock Grundkurs: Enterprise-AI sicher nutzen
- KI-Agenten für Führungskräfte: Kontrolle statt Blindflug
- OpenAI Agents SDK: Schulung zur API (inkl. Migration)
- MCP-Training: Server sicher entwickeln und betreiben
- Autonome Agenten für Marktforschung: Aufbaukurs
- KI im Kundenservice: Chatbots und virtuelle Assistenten
- RAG & Vektordatenbanken Training: Enterprise AI beherrschen
- APIs mit KI nutzen: RAG, Datenabruf und mehr
- KI-gestützte Datenbanksuche: Aufbaukurs
- Frontend für KI-Apps: Advanced Patterns
- Experimente, Prompts, Modelle und GenAI-Qualität mit MLflow nachvollziehbar steuern
- LangGraph-Training: KI-Agenten-Workflows bauen
- Java Microservices mit KI: Spring AI & LangChain4j
- A2A-Protokoll-Schulung: KI-Agenten verbinden
AusbildungsnachweisLangGraph-Training: KI-Agenten-Workflows bauen
Zertifikat der IAD GmbH
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