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Agent Architectures and Production Deployment with LangGraph

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Agent Architectures and Production Deployment with LangGraph

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Ce que vous apprendrez

  • Understand the core principles of LangChain and LangGraph for agentic AI

  • Set up and configure APIs from OpenAI and Anthropic for seamless integration

  • Deploy AI agents to production environments with observability and monitoring

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Agentic systems
  • Catégorie : Agentic Workflows
  • Catégorie : Application Deployment
  • Catégorie : AI Security
  • Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Context Management
  • Catégorie : AI Workflows
  • Catégorie : AI Orchestration
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Generative AI Agents
  • Catégorie : LangGraph
  • Catégorie : LangChain

Détails à connaître

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octobre 2026

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4 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Agentic AI Systems: Build & Deploy with LangChain/LangGraph"
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 4 modules dans ce cours

This module provides a comprehensive exploration of LangGraph, focusing on building and managing stateful agentic workflows. Learners will gain hands-on experience with graph creation, dynamic routing, and human-in-the-loop integration. The content emphasizes practical implementation of complex AI systems using graph-based architectures.

Inclus

19 vidéos1 lecture1 devoir

This module explores the design and implementation of multi-agent systems using LangChain and LangGraph, covering key concepts like agent communication, coordination, and task distribution. Learners will gain hands-on experience with patterns such as ReAct, Map-Reduce, and message passing to build scalable and collaborative agent systems. The module also emphasizes best practices for error handling, state management, and hierarchical system design.

Inclus

17 vidéos1 devoir

This module covers essential practices for deploying AI agents in production, including observability, security measures, testing strategies, and system resilience. Learners will gain hands-on experience with tools like LangSmith, LLM Guard, and FastAPI, while learning to implement robust error handling, caching, and monitoring solutions.

Inclus

28 vidéos1 devoir

This module provides a comprehensive review of the key concepts covered in the course and offers practical guidance on how to continue developing and deploying agentic AI systems. Learners will gain insights into next steps for further learning and application.

Inclus

1 vidéo1 lecture1 devoir

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