Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Building Effective Agents with LangGraph

Автор: LangChain

Загружено: 2025-01-27

Просмотров: 184393

Описание:

Anthropic's recent blog post on "Building Effective Agents" lays out the difference between "agents" and "workflows", and presents a number of common patterns for both. Here, we implement every workflow and agent pattern covered in the blog from scratch using LangGraph. We explain the key differences between workflows and agents, when to use each approach, and how to implement them effectively. We also cover the benefits you can gain from using LangGraph as a framework.

Documentation:
https://langchain-ai.github.io/langgr...

Video notes:
https://mirror-feeling-d80.notion.sit...

Timestamps:
0:00 Introduction & Key Concepts
1:00 Understanding Workflows vs Agents
2:00 Why Use Frameworks? Benefits of LangGraph
4:00 Building Block: Augmented LLM
5:00 Pattern 1: Basic Prompt Chaining
9:00 Pattern 2: Parallelization
11:00 Pattern 3: Routing with LLMs
14:00 Pattern 4: Orchestrator-Worker Pattern
20:00 Pattern 5: Evaluator-Optimizer Workflow
24:00 Building Agents: Beyond Workflows
27:00 Implementing a Basic Agent Loop
30:00 Conclusion & LangGraph Benefits

Building Effective Agents with LangGraph

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Context Engineering for Agents

Context Engineering for Agents

Экспресс-курс RAG для начинающих

Экспресс-курс RAG для начинающих

CrewAi03: Build Ai Financial Researcher with SerperDevTool & Web Search Integration | Multiple LLMs

CrewAi03: Build Ai Financial Researcher with SerperDevTool & Web Search Integration | Multiple LLMs

Context Engineering for AI Agents with LangChain and Manus

Context Engineering for AI Agents with LangChain and Manus

Как мы создаем эффективных агентов: Барри Чжан, Anthropic

Как мы создаем эффективных агентов: Барри Чжан, Anthropic

Master ALL 20 Agentic AI Design Patterns [Complete Course]

Master ALL 20 Agentic AI Design Patterns [Complete Course]

Три ингредиента для создания надежных корпоративных агентов — Харрисон Чейз, LangChain/LangGraph

Три ингредиента для создания надежных корпоративных агентов — Харрисон Чейз, LangChain/LangGraph

Reliable, fully local RAG agents with LLaMA3.2-3b

Reliable, fully local RAG agents with LLaMA3.2-3b

LangGraph (Python)

LangGraph (Python)

Не создавайте агентов, а развивайте навыки – Барри Чжан и Махеш Мураг, Anthropic

Не создавайте агентов, а развивайте навыки – Барри Чжан и Махеш Мураг, Anthropic

LangChain 2025

LangChain 2025

LangGraph, LangChain, LangFlow или LangSmith: какой из них использовать и почему?

LangGraph, LangChain, LangFlow или LangSmith: какой из них использовать и почему?

Концептуальное руководство: Архитектуры мультиагентных систем

Концептуальное руководство: Архитектуры мультиагентных систем

LangChain vs LangGraph: A Tale of Two Frameworks

LangChain vs LangGraph: A Tale of Two Frameworks

LangGraph Explained for Beginners

LangGraph Explained for Beginners

Stanford CS230 | Autumn 2025 | Lecture 7: Agents, Prompts, and RAG.

Stanford CS230 | Autumn 2025 | Lecture 7: Agents, Prompts, and RAG.

12-факторные агенты: модели надежных приложений LLM — Декс Хорти, HumanLayer

12-факторные агенты: модели надежных приложений LLM — Декс Хорти, HumanLayer

Как применять контекстную инженерию

Как применять контекстную инженерию

Понимание ReACT с LangChain

Понимание ReACT с LangChain

Context Engineering for Agents - Lance Martin, LangChain

Context Engineering for Agents - Lance Martin, LangChain

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]