使用 LangGraph 的智能体 AI – 构建 AI 智能体与自动化工作流
freeCodeCamp 发布 24 小时课程，教授使用 LangChain 和 LangGraph 构建智能体 AI，涵盖架构、多智能体、RAG、部署等。
中文处理结果
我们正在快速超越标准、单提示（single-prompt）的大型语言模型，进入自主 AI 智能体的时代。
为了帮助您掌握这一新范式，我们刚刚在 freeCodeCamp.org 的 YouTube 频道上发布了一门大型综合性课程，将教您关于智能体 AI 的一切。
本课程旨在让您从智能体 AI 的基础概念学起，一直到使用 LangChain 和 LangGraph 构建生产就绪的端到端智能体工作流。
以下是您可以从课程中期待的一些关键要点：
- 标准 LLM 与智能体 AI 之间的架构差异。
- 如何使用 LangChain 构建单智能体和多智能体系统。
- LangGraph 的核心组件，以及为什么它对有状态、循环的智能体工作流至关重要。
- 高级技术，包括人在回路（HITL）、检索增强生成（RAG）和流式响应。
- 使用 Docker 和 GitHub Actions 将智能体系统部署到 AWS 和 Render 等生产环境的最佳实践。
这是一门动手实践、项目驱动的课程。在 24 小时结束时，您将从零开始构建出完整、可部署的 AI 智能体。
前往 freeCodeCamp.org 的 YouTube 频道观看完整课程（24 小时观看）。
原始正文摘录
Agentic AI using LangGraph – Build AI Agents & Automate Workflows
We are rapidly moving past standard, single-prompt Large Language Models and entering the era of autonomous AI agents.
To help you master this new paradigm, we have just published a massive, comprehensive course on the freeCodeCamp.org YouTube channel that will teach you all about agentic AI.
This course is designed to take you from the foundational concepts of agentic AI all the way through to building production-ready, end-to-end agent workflows using LangChain and LangGraph.
Here are a few key takeaways you can expect from the course:
- The architectural differences between standard LLMs and Agentic AI.
- How to build both single and multi-agent systems using LangChain.
- The core components of LangGraph and why it is essential for stateful, cyclical agent workflows.
- Advanced techniques including Human-in-the-Loop (HITL), Retrieval-Augmented Generation (RAG), and streaming responses.
- Best practices for deploying agentic systems to production environments like AWS and Render using Docker and GitHub Actions.
This is a hands-on, project-driven course. By the end of the 24 hours, you will have built fully functional, deployable AI agents from scratch.
Head over to the freeCodeCamp.org YouTube channel to watch the full course (24-hour watch).