Ready to build intelligent AI agents that can reason, improve, and collaborate? This hands-on course gives you the skills to build agentic AI systems using LangChain and LangGraph in just 3 weeks.
Agentic AI with LangChain and LangGraph
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Agentic AI with LangChain and LangGraph
Dieser Kurs ist Teil von IBM RAG and Agentic AI (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozenten: Faranak Heidari
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Fortgeschritten
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 6 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Build agentic AI systems using LangChain and LangGraph to support memory, iteration, and conditional control
Design and implement self-improving agents using Reflection, Reflexion, and ReAct architectures
Apply agent orchestration techniques to build collaborative multi-agent systems
Develop agentic RAG systems that route queries and support retrieval-enhanced reasoning
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Agentic systems
- Kategorie: Generative AI Agents
- Kategorie: Reinforcement Learning
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Systems Architecture
- Kategorie: Software Architecture
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Large Language Modeling
Wichtige Details
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6 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung IBM RAG and Agentic AI (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat von IBM zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 3 Module
This module introduces LangGraph for building intelligent, stateful AI agents that support memory, iteration, and conditional logic. You’ll explore how nodes, edges, and shared state enable dynamic workflows, and how LangGraph extends LangChain for advanced control. Through foundational concepts and hands-on practice, you’ll learn to design, build, and execute workflows that reflect real-world agentic behavior
Das ist alles enthalten
4 Videos3 Aufgaben1 App-Element4 Plug-ins
This module focuses on building self-improving AI agents using LangGraph. You’ll explore and implement Reflection, Reflexion, and ReAct agent architectures to design workflows that evaluate and refine their own outputs. Through guided labs, you’ll gain hands-on experience creating agents that reason, integrate feedback, and improve performance using structured approaches grounded in reflection and prompt engineering.
Das ist alles enthalten
1 Video3 Aufgaben3 App-Elemente1 Plug-in
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre2 Plug-ins
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Häufig gestellte Fragen
Skills in agentic AI development are highly valuable for roles such as Software Developer, Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Engineer, and Automation Specialist. These positions involve building intelligent systems that use language models to reason, interact with tools, and automate complex workflows. These capabilities are increasingly in demand across industries where adaptive, language-driven automation is transforming how work gets done.
No prior machine learning (ML) experience is required. If you're comfortable with Python, you're ready to go. This course focuses on building practical agentic AI systems that reflect, improve, and act. No complex ML understanding is required.
Traditional development builds static applications, and prompt engineering fine-tunes LLM responses. But agentic AI development focuses on designing autonomous, stateful systems that can evaluate their outputs, manage memory, and interact intelligently over time. You'll learn how to architect systems that think, adapt, and collaborate, using tools such as LangGraph to build workflows with cycles, conditionals, and inter-agent communication.
Weitere Fragen
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