This course introduces the essentials of multi-agent AI systems using LangGraph and Autogen, combining architectural understanding with hands-on development of intelligent, collaborative agents. Designed to give you both conceptual foundations and practical experience, it explores how agent-based systems are redefining automation, decision-making, and AI-powered problem-solving.
Building Multi-Agent Systems using LangGraph and Autogen
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Building Multi-Agent Systems using LangGraph and Autogen
Ce cours fait partie de Spécialisation Autonomous AI Agent Systems and Orchestration
Instructeur : Edureka
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
8 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Design and build multi-agent systems that reason, plan, and collaborate on shared goals.
Implement communication and coordination strategies using LangGraph and Autogen.
Evaluate system performance through structured tasks and adaptive reasoning loops.
Optimize multi-agent workflows for reliability, scalability, and autonomous execution.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Application Programming Interface (API)
- Catégorie : Decision Making
- Catégorie : Analysis
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
novembre 2025
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 4 modules dans ce cours
This module explores how real-time data and advanced tooling empower autonomous agents to make dynamic financial decisions. You’ll learn to integrate live data sources, validate inputs, and build multi-tool ensembles for complex reasoning. Finally, you’ll apply RAG techniques to index, query, and analyze financial data in real time.
Inclus
12 vidéos5 lectures4 devoirs
This module delves into multi-agent collaboration, where specialized agents work together to analyze data and make informed decisions. You’ll design coordinated agent roles and communication protocols for seamless teamwork. The module culminates in building a full collaborative workflow that generates trading signals and balances investment risk.
Inclus
10 vidéos4 lectures4 devoirs
This module focuses on building secure, auditable, and scalable AI agent systems for real-world deployment. You’ll implement guardrails, logging, and fail-safes to ensure responsible financial execution. Finally, you’ll package, deploy, and scale your multi-agent trading system using production-ready infrastructure.
Inclus
10 vidéos4 lectures4 devoirs
This module provides learners with an opportunity to synthesize their knowledge and demonstrate mastery of single-agent AI workflows. Learners will review key concepts from multi agent systems, , MCP and LangGraph orchestration. They will complete graded assessments, including scenario-based exercises and end-of-course knowledge checks, to apply their understanding in practical contexts. By the end of this module, learners will be able to confidently design, implement, and evaluate a fully functional single AI agent capable of reasoning, tool use, and executing grounded tasks.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs
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Foire Aux Questions
This course aims to teach how to design, build, and deploy autonomous financial agents capable of real-time decision-making, collaborative reasoning, and secure execution within live trading or analysis environments.
A foundational understanding of Python, APIs, and basic AI or LLM concepts is recommended. Familiarity with financial data or market terminology helps but is not mandatory.
The course primarily uses LangGraph for agent orchestration, LLMs for reasoning and communication, RAG for financial data retrieval.
Plus de questions
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