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Spezialisierung „Agentic AI Engineering“

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Spezialisierung „Agentic AI Engineering“

Master Agentic AI with LangChain, LangGraph & MCP.

Build intelligent, stateful, and production-ready AI agents using modern frameworks and workflows.

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Dozent: Edureka

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

12 Wochen zu vervollständigen
unter 6 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden

  • Explain how agentic AI systems operate, including models, prompts, tools, and orchestration patterns used in modern AI applications.

  • Implement agent-based AI techniques to automate research, support, and decision workflows using tools and memory.

  • Assess agent workflows and outputs to improve reliability, correctness, observability, and system behavior.

  • Design and evaluate intelligent AI systems that follow responsible AI principles and align with technical and governance requirements.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Context Engineering
  • Kategorie: Generative AI Agents
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Agentic systems
  • Kategorie: LLM Application
  • Kategorie: Responsible AI
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Tool Calling

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: AI Workflows
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Gemini
  • Kategorie: Model Context Protocol
  • Kategorie: AI Orchestration
  • Kategorie: LangGraph
  • Kategorie: LangChain
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Agentic Workflows
  • Kategorie: Generative AI

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Februar 2026

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Building Your First AI Agent with LangChain

Building Your First AI Agent with LangChain

KURS 1, 12 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Define core principles of Agentic AI and LangChain ecosystem, including architecture and components.

  • Apply LangChain frameworks to set up AI environments and build intelligent agents.

  • Analyze prompt engineering, context design, and LCEL workflows to optimize agent behavior.

  • Design and evaluate multi-step agent workflows, integrating external tools to solve real-world tasks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tool Calling
Kategorie: Context Engineering
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Gemini
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Workflow Management
Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: Google Gemini
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Applied Agentic AI Pipelines with LangChain

Applied Agentic AI Pipelines with LangChain

KURS 2, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Design advanced workflows for intelligent agent systems with LangChain.

  • Apply multi-step reasoning and ReAct workflows to optimize AI agents.

  • Construct adaptive memory architectures and integrate multi-query retrieval.

  • Evaluate and apply error handling and output correction for pipeline reliability.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Memory Management
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Context Management
Kategorie: Generative AI
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Workflow Management
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Automation
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: JSON
Multi-Agent Systems with LangGraph

Multi-Agent Systems with LangGraph

KURS 3, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Explain how LangGraph executes workflows and manages state using reducers, typed state, and checkpoints.

  • Implement stateful agent pipelines with conditional routing, parallel execution, and recovery mechanisms.

  • Analyze agent behavior using execution logs, snapshots, and time-travel debugging techniques.

  • Design human-in-the-loop and multi-agent systems using supervision, planning, and consensus reasoning.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: LangGraph
Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Debugging
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Software Architecture
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Human Machine Interfaces
Kategorie: LangChain
Kategorie: Data Persistence
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Generative AI Agents
Developing MCP-Powered Agentic AI Systems

Developing MCP-Powered Agentic AI Systems

KURS 4, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Explain MCP architecture and communication patterns that enable reliable, interoperable agentic AI systems.

  • Implement MCP servers, tools, and URI-based resources to connect agents with structured real-world data.

  • Design intelligent agents that reason reflexively, plan multi-step tasks, and recover from failures.

  • Deploy and evaluate agent systems using APIs, observability, monitoring, and scalable deployment practices.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Model Context Protocol
Kategorie: Scalability
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Interoperability
Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: AI Integrations
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Google Gemini
Kategorie: Performance Analysis
Kategorie: LangChain
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: LLM Application
Kategorie: LangGraph
Kategorie: Artificial Intelligence

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Jennifer J.

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Larry W.

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Chaitanya A.

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