Membangun AI Agentik dengan LangChain dan LangGraph

Kecerdasan buatan (AI) telah berubah dari antarmuka obrolan sederhana menjadi agen otonom yang mampu merencanakan, berpikir, dan melaksanakan tugas-tugas multi-tahap. Mengerti bagaimana membangun sistem agen ini sangat penting bagi siapa pun yang ingin berada di garis depan pengembangan AI. Kursus ini memberikan pengenalan komprehensif untuk menciptakan sistem otonom yang dapat mengulangi kinerja mereka sendiri dan menangani aliran kerja yang canggih. Anda akan mengubah pemahaman Anda tentang Large Language Models menjadi kemampuan untuk membangun agen fungsional yang mengingat interaksi masa lalu dan menyempurnakan logika mereka sendiri. Dengan fokus pada desain stateful dan arsitektur penalaran, Anda akan belajar bagaimana untuk bergerak melewati perintah dasar ke dunia aplikasi AI yang persisten dan dapat memperbaiki diri sendiri. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti konsep dasar dari AI agenik dan pola penalaran otonom. - Konfigurasikan aliran kerja stateful menggunakan LangGraph untuk mengelola tugas iteratif yang kompleks. - Implementasi ReAct, Refleksi, dan Reflexion arsitektur untuk agen self-correcting. - Terapkan memori dan pola kesinambungan untuk mempertahankan konteks melalui interaksi jangka panjang. - Integrasi pencarian-ditambahkan generasi (RAG) dan database vektor ke aliran agentic. - Praktik menulis bersih, modern Python kode dengan tip tipe untuk pengembangan AI yang kuat. Kursus ini dimulai dengan definisi dasar dan logika inti dari desain agen sebelum beralih ke aliran kerja berbasis grafik dan strategi penalaran tingkat lanjut. Kursus tersebut dirancang untuk pemula dengan pemahaman dasar pemrograman yang siap untuk membangun agen cerdas pertama mereka melalui penjelasan tertulis dan latihan berbasis kode. Mulailah perjalanan Anda ke generasi berikutnya dari AI otonom hari ini.