Udemy – Advanced LangGraph: Workflows, Multi-Agents, Deep Agents 2026-4

در تاریخ: 1405/06/31 8:28:51

توضیحات

دوره Advanced LangGraph: Workflows, Multi-Agents, Deep Agents. این دوره آموزشی پیشرفته به آموزش طراحی و پیاده‌سازی جریانی از کارهای هوش مصنوعی عاملیت‌محور، سیستم‌های چندعامله و عامل‌های عمیق با استفاده از کتابخانه LangGraph می‌پردازد. این دوره تخصصی به عنوان راهنمای جامع برای توسعه‌دهندگانی طراحی شده است که می‌خواهند از محدودیت‌های زنجیره‌های خطی هوش مصنوعی فراتر رفته و وارد عصر جریان‌های کاری عاملیت‌محور شوند. در حالی که برنامه‌های کاربردی پایه‌ای مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ اغلب از شکنندگی و کمبود مدیریت حالت رنج می‌برند، این دوره الگوهای معماری لازم را برای ساخت سیستم‌های خودمختار، انعطاف‌پذیر و بسیار پیشرفته در اختیار فراگیران قرار می‌دهد. فرآیند یادگیری از چرخه‌های ساده پرسش و پاسخ عبور کرده و وارد دنیای گراف‌های چرخش‌محور می‌شود؛ جایی که هوش مصنوعی صرفاً پاسخ نمی‌دهد، بلکه استدلال می‌کند، به خاطر می‌سپارد و همکاری می‌کند. در طول این مسیر آموزشی، مفاهیم اصلی و مکانیک‌های بنیادی LangGraph به صورت دقیق بررسی می‌شوند و به سرعت به سمت معماری‌های پیچیده جریان کار مقیاس پیدا می‌کنند. شرکت‌کنندگان هنر مدیریت وضعیت را فرا می‌گیرند و یاد می‌گیرند که چگونه با پیاده‌سازی ماندگاری کوتاه‌مدت و بلندمدت، حافظه‌ای شبیه به انسان را در طول جلسات مختلف به عامل‌ها ببخشند. در این دوره صرفاً به ساخت عامل‌های منفرد اکتفا نمی‌شود، بلکه سیستم‌های چندعامله‌ای مهندسی می‌شوند که از زیرگراف‌ها برای تفکیک منطق و حل مسائل در مقیاس سازمانی استفاده می‌کنند. در نهایت، مرزهای عامل‌های عمیق کشف می‌شود و به فراگیران آموزش داده می‌شود که چگونه سیستم‌های بازگشتی و طولانی‌مدت بسازند که قادر به برنامه‌ریزی خودکار، خودترمیمی و اجرای وظایف چندمرحله‌ای با حداقل مداخله انسانی باشند. علاوه بر این، مباحث فنی دوره شامل مفاهیم عمیقی از جمله مدیریت پیشرفته داده‌ها، ساخت اکوسیستم‌های مشارکتی میان مدل‌های گوناگون و استقرار سیستم‌های حالت‌مند و قابل اعتماد است. توسعه‌دهندگان یاد می‌گیرند که چگونه ناهمواری‌های داده‌های دنیای واقعی و تعاملات کاربران را مدیریت کرده و توسعه هوش مصنوعی خود را از اسکریپت‌های ساده به معماری‌های تجاری ارتقا دهند. این برنامه آموزشی تمام ابزارها و الگوهای فکری لازم را فراهم می‌کند تا مهندسان بتوانند نیروی کار یکپارچه و با کارایی بالایی از مدل‌های زبانی بزرگ را هماهنگ و مدیریت کنند.

آنچه فرا خواهید گرفت

تسلط بر مبانی لانگ‌گراف: ایجاد یک پایه محکم در وضعیت‌ها، گره‌ها و لبه‌ها برای انتقال از زنجیره‌های خطی به جریان‌های کاری چرخش‌محور و عاملیت‌محور.
طراحی جریان‌های کاری پیشرفته: معماری الگوهای پیچیده ماشین حالت برای مدیریت منطق تجاری پیچیده و مسیرهای استدلال غیرخطی هوش مصنوعی.
پیاده‌سازی حافظه کوتاه‌مدت: استفاده از ماندگاری در سطح موضوع برای حفظ زمینه و وضعیت در طول یک جلسه کاربری یا گفتگوی واحد.
مدیریت ماندگاری بلندمدت: توانمندسازی عامل‌ها برای یادآوری اطلاعات در جلسات متعدد با یکپارچه‌سازی راهکارهای ذخیره‌سازی حافظه بلندمدت و قوی.
هماهنگ‌سازی سیستم‌های چندعامله: ساخت اکوسیستم‌های مشارکتی که در آن عامل‌های تخصصی از طریق زیرگراف‌ها برای حل وظایف سطح بالای سازمانی با یکدیگر تعامل دارند.
مهندسی عامل‌های عمیق: توسعه عامل‌های بازگشتی و بلندمدت که توانایی برنامه‌ریزی خودمختار، اصلاح خطا و اجرای وظایف پیچیده را دارند.

این دوره مناسب افرادیست که

مهندسان هوش مصنوعی: متخصصانی که زنجیره‌های پایه را به خوبی فرا گرفته‌اند و آماده ساخت معماری‌های عاملیت‌محور پیچیده و حالت‌مند هستند.
توسعه‌دهندگان بک‌اند: افرادی که به دنبال پیاده‌سازی جریان‌های کاری چندمرحله‌ای و قابل اعتماد هوش مصنوعی با قابلیت‌های مدیریت حافظه و ماندگاری قوی هستند.
معماران فنی: طراحانی که نیاز به طراحی سیستم‌های چندعامله مشارکتی با قابلیت مقیاس‌پذیری در سطح وظایف سازمانی دارند.

مشخصات دوره Advanced LangGraph: Workflows Multi-Agents Deep Agents

ناشر: Udemy
مدرس: Fikayo Adepoju
سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
مدت زمان آموزش: 25 ساعت و 29 دقیقه
تعداد دروس: 71

سرفصل های دوره

پیشنیازهای دوره Advanced LangGraph: Workflows Multi-Agents Deep Agents

Intermediate Python Proficiency: You must be comfortable with Type Annotations, TypedDicts, and asynchronous programming in Python.
LangChain Fundamentals: Pre-existing knowledge of LLMs, Prompt Templates, and the LangChain Expression Language (LCEL) is essential.
Basic Agent Understanding: Familiarity with the basic “ReAct” agent pattern and how LLM tool-calling works will be necessary to follow the advanced modules.
Environment Setup: A local development environment with Python 3.10+ installed and the ability to manage API keys for providers like OpenAI or Anthropic.