IBM
Agentic AI with LangGraph, CrewAI, AutoGen and BeeAI

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IBM

Agentic AI with LangGraph, CrewAI, AutoGen and BeeAI

Faranak Heidari
Karan Goswami
Joseph Santarcangelo

Dozenten: Faranak Heidari

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

9 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

  • Design optimized AI systems by selecting and combining appropriate agentic frameworks and architectural patterns

  • Implement AI workflow patterns using agentic design principles and LangGraph

  • Build structured multi-agent workflows using CrewAI, including agents, tasks, and custom tools

  • Develop AI applications with BeeAI and design conversation-driven interactions using AG2 (AutoGen)

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Generative AI Agents
  • Kategorie: Collaborative Software
  • Kategorie: YAML
  • Kategorie: Agentic systems
  • Kategorie: Business Process Automation
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Wichtige Details

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8 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Software Development

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

In this module, you’ll explore foundational concepts behind agentic frameworks and multi-agent systems, learning their role in AI application design. You’ll then examine essential design patterns that help structure AI workflows into modular and maintainable systems. Through hands-on labs using LangGraph, you'll gain experience implementing core workflow patterns that serve as building blocks for more complex AI solutions.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre3 Aufgaben2 App-Elemente2 Plug-ins

This module introduces you to CrewAI and its core components, including agents, tasks, and crews. Through instructional videos and hands-on labs, you’ll learn to structure a CrewAI application, generate structured outputs, and extend capabilities with custom tools. You’ll gain practical experience by incrementally building CrewAI workflows and combining key features in an applied lab.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre4 Aufgaben4 App-Elemente2 Plug-ins

In this module, you’ll be introduced to two alternative agentic frameworks for building structured multi-agent AI applications: IBM’s BeeAI and AG2 (AutoGen). Through guided videos and hands-on labs, you’ll explore BeeAI’s architecture for creating agents and workflows, integrating tools, and managing memory. You’ll also examine AG2’s core components and learn how to configure multi-agent conversations using different patterns. By the end of the module, you will be able to implement basic agents using BeeAI and design structured, multi-agent conversations with AG2 for use cases like healthcare chatbots.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe2 App-Elemente1 Plug-in

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Dozenten

Faranak Heidari
IBM
3 Kurse3.448 Lernende

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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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Häufig gestellte Fragen