AI-Agenten mit LangGraph und RAG-Systemen: Ein praktischer Leitfaden

In der heutigen Zeit, in der Künstliche Intelligenz (KI) eine immer größere Rolle spielt, ist das Verständnis und die Fähigkeit, KI-Agenten zu entwickeln, von entscheidender Bedeutung. Der Kurs von Decoding ML bietet eine hervorragende Möglichkeit, sich in die Welt der KI-Agenten einzuarbeiten. Hier erfahren Sie, wie Sie produktionsreife KI-Agenten mit LangGraph und RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation) entwickeln können.

Einführung in den Kurs

Der Kurs „PhiloAgents“ ist ein offenes, kostenloses Lernangebot, das darauf abzielt, den Teilnehmern die Grundlagen der Entwicklung von KI-Agenten näherzubringen. Die Philosophie von Decoding ML ist es, durch praktisches Lernen zu vermitteln. Anstatt sich in theoretischen Konzepten zu verlieren, wird den Lernenden ein klarer Fahrplan geboten, um reale KI-Agenten zu erstellen.

Was sind PhiloAgents?

PhiloAgents sind KI-Agenten, die in der Lage sind, historische Philosophen wie Aristoteles, Turing oder Sokrates zu impersonieren. Ziel ist es, eine unterhaltsame 2D-Spielsimulation zu entwickeln, in der Nutzer mit diesen Charakteren interagieren können. Dies geschieht durch die Kombination von LangGraph für die Agentenarchitektur und RAG-Systemen zur Bereitstellung von Informationen.

Der Kursaufbau

Der Kurs ist in mehrere Lektionen unterteilt, die jeweils spezifische Aspekte der Agentenentwicklung abdecken:

1. Architektur des Gaming-Simulations-AI-Agenten

In der ersten Lektion lernen die Teilnehmer die Systemarchitektur der PhiloAgents-Simulation kennen. Es wird erläutert, welche Komponenten benötigt werden und welche Algorithmen und Werkzeuge verwendet werden.

2. Erster produktionsreifer RAG-Agent

Hier wird den Lernenden beigebracht, wie man einen einfachen ChatBot mit LangGraph erstellt und diesen dann zu einem komplexeren Agenten weiterentwickelt, der fortschrittliche RAG-Systeme nutzt.

3. Gedächtnis: Die geheime Zutat der KI-Agenten

Die dritte Lektion befasst sich mit der Implementierung von Kurz- und Langzeitgedächtnis in KI-Agenten. Dies ist entscheidend für die Entwicklung effektiver und interaktiver Agenten.

4. Bereitstellung von Agenten als Echtzeit-APIs

In dieser Lektion lernen die Teilnehmer, wie sie ihre Agenten als Web-APIs bereitstellen können, um Interaktivität und Zugänglichkeit zu gewährleisten.

5. Beobachtbarkeit für RAG-Agenten: Überwachung und Bewertung

Hier wird der Fokus auf die Überwachung der Agenten gelegt, um sicherzustellen, dass sie effektiv arbeiten und die gewünschten Ergebnisse liefern.

6. Python-Projekte wie ein Profi entwickeln

Die letzte Lektion konzentriert sich auf die besten Praktiken in der Softwareentwicklung, um sicherzustellen, dass die Projekte robust und zukunftssicher sind.

Technische Voraussetzungen

Um an diesem Kurs teilnehmen zu können, sollten die Teilnehmer über grundlegende Kenntnisse in Python und Deep Learning verfügen. Für diejenigen, die ihre Fähigkeiten auffrischen möchten, wird die Plattform DataCamp empfohlen, die eine Vielzahl von Kursen anbietet.

Fazit

Der Kurs „PhiloAgents“ von Decoding ML ist eine hervorragende Gelegenheit für alle, die sich für die Entwicklung von KI-Agenten interessieren. Mit einem praxisorientierten Ansatz und der Möglichkeit, mit historischen Figuren zu interagieren, bietet dieser Kurs eine einzigartige Lernerfahrung. Egal, ob Sie ein Anfänger oder ein erfahrener Entwickler sind, dieser Kurs hat für jeden etwas zu bieten.

Quellenliste:

• Quelle: AI AGENT WITH LANGGRAPH AND RAG SYSTEMS
• PhiloAgents GitHub Repository
• From 0 to Pro AI Agents Roadmap