Strona główna Przeglądaj kursy AI & Machine Learning Building AI Agents with LangChain
Darmowy kurs English Weryfikowany certyfikat Początkujący #ai #machine learning #chatgpt #automation #building #agents #langchain #professionals

Building AI Agents with LangChain

In this course, you’ll learn how to build practical AI agents with LangChain, step by step. You’ll start with the basics of LLM apps, then move through prompts, tools, memory, retrieval, and agent workflows, ending with deployment and safety.

5.0 (3 ocen)
106 zapisanych kursantów
443 wyświetleń
30 lekcji
~15 min łącznie
Własne tempo, dożywotni dostęp

O czym jest ten kurs?

This beginner-friendly course helps working professionals learn how to design, build, and evaluate practical AI agents with LangChain. Starting from the fundamentals of LLM applications, you will progress through prompts, chains, tools, memory, retrieval, and agent workflows, then finish with deployment, safety, and best practices. Each module begins with a short introduction, uses real-world examples, and each lesson ends with practical exercises you can complete in 5-15 minutes. The course is hands-on, clear, and focused on building useful solutions step by step.

Jakie są najważniejsze informacje o tym kursie?

Cena Darmowy
Certyfikat Weryfikowany certyfikat
Czas trwania 15 min
Lekcje 30
Język English
Poziom Początkujący
Egzamin Własne tempo, dożywotni dostęp

Program kursu

6 modułów · 30 lekcji

1
Module 1: Getting Started with LangChain and AI Agents
5 lekcji
  • What AI Agents Are and Where LangChain Fits
  • Core Concepts: Prompts, Models, Chains, and Tools
  • Setting Up Your Development Environment
  • Your First LangChain Application
  • How to Think Like a Builder: Problem, User, Output
2
Module 2: Prompting and Chain Design
5 lekcji
  • Writing Clear Prompts for Reliable Results
  • Few-Shot Prompting and Examples
  • Structured Outputs and Formatting
  • Building Simple Chains
  • Testing and Improving Prompt Chains
3
Module 3: Memory and Conversation Management
5 lekcji
  • Why Memory Matters in AI Agents
  • Types of Memory in LangChain
  • Designing Useful Conversation Flows
  • Preventing Memory Problems and Drift
  • Practical Memory Design for Business Agents
4
Module 4: Tools, Functions, and External Actions
5 lekcji
  • What Tools Do in an AI Agent
  • Creating and Describing Tools Clearly
  • Calling Functions and Handling Results
  • Real-World Tool Examples
  • Safe Tool Use and Human Oversight
5
Module 5: Retrieval, Knowledge, and Grounded Answers
5 lekcji
  • Why Retrieval Improves AI Answers
  • Working with Documents and Text Sources
  • Building a Simple Retrieval Workflow
  • Answering with Citations and Traceability
  • When Retrieval Fails and How to Improve It
6
Module 6: Building, Evaluating, and Deploying AI Agents
5 lekcji
  • Planning a Complete Agent Solution
  • Testing Agent Behavior and Quality
  • Improving Reliability with Guardrails
  • Deploying for Real Users
  • Capstone: Design Your First Useful AI Agent

Certyfikat ukończenia

Po ukończeniu kursu odblokujesz weryfikowalny certyfikat — do pobrania jako PDF z unikalnym numerem i linkiem weryfikacyjnym.

Każdy certyfikat ma unikalny link weryfikacyjny i kod QR.

Najczęściej zadawane pytania

Czy ten kurs można zacząć za darmo?

Tak. Możesz rozpocząć naukę na tym kursie za darmo.

Dla kogo jest ten kurs?

Ten kurs jest przeznaczony dla osób, które chcą zdobyć praktyczne, przydatne zawodowo umiejętności i przejść uporządkowaną ścieżkę od podstaw do zastosowania.

Czy potrzebuję wcześniejszego doświadczenia?

Nie, wcześniejsze doświadczenie nie jest wymagane, chyba że w sekcji wymagań wskazano konkretne warunki wstępne.

Ile czasu zajmuje ten kurs?

Szacowany łączny czas nauki dla tego kursu to 15 min.

Jak działa certyfikat?

Po ukończeniu kursu możesz pobrać weryfikowalny certyfikat z unikalnym numerem i linkiem do publicznej weryfikacji.

Opinie kursantów

5.0
3 ocen
5
3
4
0
3
0
2
0
1
0
J
James W. Zweryfikowany · 16 maj 2026

Finally got chains vs agents.

J
Jessica L. Zweryfikowany · 6 sty 2026

Tools made sense

The part on tools and memory clicked for me, especially how they fit into a LangChain agent workflow. It felt practical right away.

R
Rachel T. Zweryfikowany · 20 sie 2025

Clear on retrieval

I liked the retrieval module most. The examples made it easy to see how an agent can use external context instead of just guessing.

Dowiedz się więcej

Powiązane artykuły z tego tematu

Przeglądaj wszystkie artykuły →

Może Ci się też spodobać

HTML Forms and Accessibility Darmowe Verified
🇬🇧 EN 17 4h

HTML Forms and Accessibility

#AI i uczenie maszynowe #html #forms
4.6 (5) · 104
SQL from Scratch Darmowe Verified
🇬🇧 EN 17 45 min

SQL from Scratch

#Data Science #sql #scratch
4.6 (5) · 111
How to Make Money with AI: Interesting Repositories That Work for You Darmowe Verified
🇬🇧 EN 13 15 min

How to Make Money with AI: Interesting Repositories That Work for You

#AI i uczenie maszynowe #make #money
4.7 (3) · 56
HTML from Scratch Darmowe Verified
🇬🇧 EN 25 15 min

HTML from Scratch

#Podstawy programowania #html #scratch
4.7 (3) · 23