LangGraph-Training: KI-Agenten-Workflows bauen
KI-Agenten & Multi-Agent-Systeme

LangGraph-Training: KI-Agenten-Workflows bauen

Von State Graphs bis Deployment: steuerbare KI-Agenten mit Review, Checkpoints und Tracing bauen

Die wichtigsten Themen

LangGraph-State sauber modellieren

Tool Calling mit validierten Schemas

Human Approval mit Checkpoints

Multi-Agent-Workflows strukturieren

Tracing und fachliche Tests

Deployment als FastAPI-Service

Termine & Buchung

Vor Ort

Standardpreis: 1.890,00 € netto (2.249,10 € brutto)
25. - 27.01.2027
07. - 09.04.2027
12. - 14.07.2027
29.09. - 01.10.2027

Online

Standardpreis: 1.890,00 € netto (2.249,10 € brutto)
25. - 27.01.2027
07. - 09.04.2027
12. - 14.07.2027
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Fragen und Antworten zu LangGraph-Training: KI-Agenten-Workflows bauen

Was ist LangGraph und wofür eignet es sich?

LangGraph ist ein Framework für zustandsbehaftete Agenten-Workflows. Es eignet sich, wenn LLM-Anwendungen mehrere Arbeitsschritte, Entscheidungen, Tool-Aufrufe, Schleifen oder menschliche Freigaben brauchen. Im Training setzt du solche Abläufe als State Graph um und lernst, wie Agenten-Prozesse prüfbar, wiederaufnehmbar und betreibbar aufgebaut werden.

Was unterscheidet LangGraph von klassischen LangChain-Agents?

LangChain liefert viele Bausteine für LLM-Anwendungen. LangGraph ergänzt ein Graph-Modell mit explizitem State, steuerbaren Kontrollflüssen und Checkpointing. Dadurch lassen sich mehrstufige Agenten-Prozesse besser prüfen, wieder aufnehmen und mit Freigaben absichern.

Welche Vorkenntnisse brauche ich für das LangGraph-Training?

Du solltest sicher Python schreiben, APIs nutzen und JSON-Strukturen lesen. Erste Erfahrung mit LLMs, Prompting oder RAG hilft beim Einstieg. Wenn RAG und Agents noch neu sind, passt vorab das LangChain: RAG und Agents Intensiv-Training. Für fehlende Python-Routine eignet sich der Python Aufbaukurs.

Wird im Seminar mit echten LLM-APIs gearbeitet?

Ja, die Übungen orientieren sich an realen API-Workflows. Benötigte Trainingsumgebungen, Beispielcode und erforderliche Software werden bereitgestellt. Eigene Lizenzen sind für die Teilnahme nicht erforderlich.

Ist die LangGraph-Schulung auf Deutsch?

Ja, die Schulung findet auf Deutsch statt. Englische API-Begriffe und Framework-Namen bleiben erhalten, damit der Transfer in Dokumentation, Code und Team-Kommunikation direkt gelingt.

Eignet sich das Training für produktive Agenten-Projekte?

Das Training behandelt produktionsnahe Aspekte wie Fehlerbehandlung, Human Approval, Tracing, Checkpointing und Deployment als API-Service. Der Kurs ersetzt keine individuelle Architekturprüfung, liefert aber belastbare Muster für technische Entscheidungen im Projekt. Für Betrieb, Governance und Architekturentscheidungen im Anschluss passt Agentic AI betreiben: Architektur. Sicherheit. Betrieb..

Wie passt das Seminar zu RAG- und Vektordatenbank-Projekten?

LangGraph eignet sich gut, um RAG-Schritte als kontrollierte Nodes in einen größeren Agenten-Workflow einzubinden. Für die Vertiefung von Retrieval-Architekturen passt ergänzend das RAG & Vektordatenbanken Training.

Welche Rolle spielt MCP in LangGraph-Projekten?

Im LangGraph-Training steht die Workflow-Logik mit State, Tool Calling und Freigaben im Vordergrund. Wenn externe Tools standardisiert bereitgestellt und sicher angebunden werden sollen, ist das MCP-Training: Server sicher entwickeln und betreiben eine passende Ergänzung.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.

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