LangGraph: Crie Agentes de IA e Apps com LLMs
What you'll learn
- Construir agentes inteligentes utilizando LLMs com o LangGraph.
- Modelar fluxos de decisão e lógica condicional com grafos.
- Integrar ferramentas externas (como buscadores) aos agentes.
- Monitorar e rastrear execuções de agentes com LangSmith.
- Criar uma aplicação final com interface web usando Streamlit.
Requirements
- Conhecimento básico de Python (sintaxe, funções e estruturas de controle).
- Familiaridade com ambientes virtuais e instalação de pacotes com pip.
- É recomendado ter conhecimento prévio em LangChain, pois o LangGraph é uma extensão que trabalha em conjunto com essa biblioteca.
- Noções básicas de lógica de programação e terminal/linha de comando.
Description
Se você quer dominar a construção de agentes inteligentes com LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala), entender como fluxos de decisão funcionam por meio de grafos e ainda usar ferramentas de ponta como LangGraph e LangSmith, este curso é o seu ponto de partida ideal.
O LangGraph está revolucionando o modo como criamos aplicações com IA, permitindo arquiteturas mais flexíveis, rastreáveis e escaláveis. Saber usá-lo não é apenas um diferencial técnico — é se posicionar na fronteira da inovação em IA aplicada.
O que você vai aprender no curso:
Agentes de IA
O que são e como funcionam
Tipos de agentes inteligentes
Exemplos práticos em aplicações reais
Grafos
Conceitos fundamentais sobre grafos
Aplicabilidade em fluxos de decisão e IA
Exemplos com tecnologias como o Neo4j
LangGraph na prática
O que é e como funciona o LangGraph
Diferenças entre LangGraph e LangChain
Ferramentas e funcionalidades principais
Casos de uso reais e escalabilidade de agentes
Primeiros passos técnicos
Configuração do ambiente com Python
Uso de ambientes virtuais e controle de dependências com pip
Versionamento com Git
Desenvolvendo com LangGraph
Criando e visualizando seu primeiro grafo
Integração com ferramentas (tools)
Construção de lógica condicional em agentes
Monitoramento e rastreabilidade com LangSmith
Configuração do ambiente para LangSmith
Execução, monitoramento e depuração de agentes
Criação de agentes que interagem com a web
Projeto prático completo
Definição dos modelos LLM usados
Criação dos nós, queries e estrutura lógica
Adição de múltiplos LLMs e geração de relatórios
Criação de uma interface web com Streamlit
Seção bônus: Dominando o Python
Conceitos essenciais da linguagem
Tipos de dados, estruturas de controle e funções
List comprehension, manipulação de strings e muito mais
Who this course is for:
- Desenvolvedores interessados em construir agentes de IA com LLMs.
- Profissionais de dados que desejam aplicar lógica com grafos em aplicações inteligentes.
- Usuários de LangChain que querem evoluir para fluxos mais avançados com LangGraph.
- Entusiastas de IA que buscam criar projetos reais com monitoramento e interface web.
Instructors
- 4.6 Instructor Rating
- 3,254 Reviews
- 19,078 Students
- 25 Courses
Sou um desenvolvedor especializado em Python, com ampla experiência em frameworks de desenvolvimento web, análise de dados e automação de fluxos de trabalho. Minha formação inclui:
Desenvolvimento Web: Profundo conhecimento nos frameworks Flask e Django, permitindo a criação de aplicações web robustas e escaláveis.
Análise de Dados: Habilidade em manipulação e análise de dados utilizando Python e a biblioteca Pandas, facilitando a extração de insights valiosos a partir de grandes volumes de informações.
Visualização de Dados: Experiência na criação de dashboards interativos e informativos com Python, aprimorando a interpretação e comunicação de dados complexos.
Inteligência Artificial: Conhecimento em aplicações de IA com Python, incluindo o desenvolvimento de agentes e aplicativos utilizando LLMs e LlamaIndex através do Langchain.
Automação de Processos: Competência na implementação de automações práticas utilizando o n8n, uma ferramenta de automação de fluxos de trabalho que permite a integração de diversos serviços e APIs.
Minha abordagem é orientada a resultados, focando na entrega de soluções eficientes e inovadoras que atendam às necessidades específicas dos projetos em que atuo.
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Um resumo sobre o que faço
Sou especialista em Educação a Distância, Doutor em Computação Visual (2014) e Mestre em Computação Aplicada e Automação (2003), ambos pela Universidade Federal Fluminense. Sou Graduado em Computação pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (1994).
Tenho mais de 24 anos de experiência como Professor Universitário.
Trabalhei por mais de 10 anos como profissional de Tecnologia da Informação em empresas como IBM e Xerox.
Atuo como revisor técnico de livros para as áreas de Design e Computação.
Sou protetor de animais, o que significa que, diariamente, separo um tempinho para dar melhores condições de vida a animais abandonados. Adoro fazer isso.
Abraços e Sucesso !