使用 Langgraph 构建人工智能代理和自动化项目

MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC，44.1 KHz
语言：英语 |时长：3小时16米

您将学到什么

• 使用 LangGraph、Python、Streamlit 和现代 AI 工作流程构建真正的 AI 代理和 AI 自动化系统
• 创建一个完整的 AI 研究代理，可以搜索互联网、生成报告和导出专业 PDF
• 了解单代理和多代理人工智能系统在幕后的实际工作原理
• 构建多智能体 AI 工作流程，让规划器、工具和执行器智能协作
• 了解如何将 AI 代理与实际工具、API、互联网搜索和自动化工作流程连接起来
• 为 AI 系统添加内存，以便您的 AI 代理能够智能地记住之前的对话和上下文
• 使用 Streamlit 构建精美的 AI 应用，并为 AI 系统创建交互式用户界面
• 掌握 Agentic AI、LangGraph 工作流程、AI 架构和自动化系统的基础知识

要求

• 基本的 Python 知识会有所帮助，但不是必需的
• 具有互联网连接的计算机/笔记本电脑
• 无需具备 AI Agent 或 LangGraph 经验
• 愿意学习并亲自构建项目
• 课程中提供免费 API 设置说明
• 对人工智能和自动化的好奇心就足以开始

描述

人工智能正在迅速发展，超越了简单的聊天机器人。未来属于 AI 代理 — 能够思考、做出决策、使用工具、自动执行任务、协作和记住信息的系统。
本实践课程教您如何使用 Python、LangGraph、Streamlit 和现代 AI 工作流程从头开始构建真正的 AI 系统。它注重实际实施而不是繁琐的理论，适合初学者、开发人员、学生、自由职业者和人工智能爱好者。
您将逐步构建完整的人工智能项目，同时了解现代人工智能系统在幕后如何工作。

您将在本课程中构建什么

项目 1 – AI 研究代理
构建一个 AI 研究代理，它可以：

• 生成人工智能驱动的搜索查询
• 搜索实时互联网数据
• 分析和总结信息
• 创建结构化研究报告
• 将报告导出为 PDF
• 使用 AI 内存记住之前的对话

项目 2 — 多智能体人工智能自动化系统
使用 LangGraph 构建多智能体人工智能系统：

• 规划代理
• 工具选择代理
• 执行代理

逐步学习现代人工智能技能

• 人工智能代理
• 人工智能自动化
• 多代理系统
• LangGraph 工作流程
• 人工智能存储系统
• 工具调用
• Streamlit UI 开发
• 人工智能架构
• 现实世界的人工智能项目开发
• 一切都以适合初学者、实用的方式进行解释

为什么这门课程与众不同

• 编写真正的代码
• 构建完整的人工智能系统
• 创建实用的人工智能项目
• 了解 AI 架构
• 获得人工智能工程实践经验

为什么要学习人工智能代理和人工智能自动化？

人工智能代理和代理人工智能正在成为现代人工智能的主要组成部分。企业、初创公司和专业人士正在使用人工智能自动化来提高生产力和工作流程。
现在学习构建人工智能系统可以在不断发展的人工智能行业中提供强大的未来职业机会和实践技能。

本课程非常适合

• 初学者从头开始学习 AI 代理
• 寻求人工智能实际经验的开发者
• 对现代人工智能系统感兴趣的学生
• 探索 AI 自动化的专业人士
• 自由职业者和创作者利用 AI 提高生产力
• 非技术学习者想要初学者友好的 AI 概念
• 任何对代理 AI 和多代理系统感兴趣的人
• 技术与技术使用的工具
• Python
• LangGraph
• 流线型
• Tavily API
• OpenRouter / LLM API
• 人工智能工作流程
• 多代理系统
• 人工智能存储系统

在本课程结束时，您将能够：

• 从头开始构建 AI 代理
• 创建 AI 自动化工作流程
• 开发多智能体人工智能系统
• 为 AI 应用添加内存
• 构建 Streamlit AI 应用
• 了解现代人工智能系统的工作原理
• 自信地创建实用的 AI 项目

立即开始构建真正的人工智能系统

未来属于能够利用人工智能进行建设的人们。本课程可帮助您超越使用 AI 工具的范畴，开始实用、自信地创建智能 AI 系统。