Udemy – LangGraph Masterclass 2026: OpenAI Agents, Chains, MCP, A2A 2026-4

در تاریخ: 1405/06/12 6:11:12

توضیحات

دوره LangGraph Masterclass 2026: OpenAI Agents, Chains, MCP, A2A. این دوره آموزشی جامع به آموزش نحوه ساخت و توسعه عامل‌های هوشمند مصنوعی (AI Agents) با استفاده از LangGraph و زبان Python از سطح صفر تا پیشرفته می‌پردازد. دوره آموزشی جامع LangGraph Masterclass 2026 تمامی مفاهیم و ابزارهای لازم را برای درک عمیق و ساخت عملی عامل‌های هوشمند مصنوعی (AI Agents) و هوش مصنوعی عاملی (Agentic AI) از نقطه صفر در اختیار فراگیران قرار می‌دهد. این دوره نیازمند هیچ‌گونه تجربه قبلی در زمینه هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین نیست و تنها داشتن روحیه کنجکاوی و آشنایی اولیه با زبان برنامه‌نویسی Python برای شروع کافی است. آموزش با پاسخ به بنیادی‌ترین سوال ممکن آغاز می‌شود که عامل هوش مصنوعی دقیقاً چیست و چه کارکردی دارد. سپس فراگیران قدم به قدم و بخش به بخش، اجزای مختلف یک سیستم هوشمند از جمله افزودن ابزارها، حلقه‌های استدلال، حافظه و هماهنگی میان چند عامل را در طول ۱۵ بخش کاملاً ساختاریافته پیاده‌سازی می‌کنند. ساختار یادگیری در تمام بخش‌های این دوره از یک الگوی بسیار منظم و استاندارد پیروی می‌کند. هر بخش با یک جلسه تصویری آغاز می‌شود که مفاهیم را به زبانی کاملاً ساده و شفاف توضیح می‌دهد و سپس با یک دفترچه کدنویسی کاربردی در Python ادامه می‌یابد که در آن فراگیران با استفاده از داده‌های واقعی اقدام به ساخت پروژه می‌کنند. استفاده از یک مجموعه داده ثابت در طول کل دوره باعث می‌شود دانش‌پژوهان همواره درک دقیقی از رفتار و دلایل تصمیم‌گیری عامل هوشمند داشته باشند. مطالب این آموزش مباحث نوآورانه‌ای مانند عامل‌های ReAct برای استدلال و فراخوانی خودکار ابزارها، سیستم‌های چندعاملی برای همکاری و واگذاری وظایف، پروتکل بافت مدل (MCP) به عنوان استاندارد جهانی جدید برای اتصال عامل‌ها به ابزارها، ارتباط عامل با عامل (A2A)، ساخت حافظه و سیستم‌های RAG برای جستجوی اسناد، ایجاد نرده‌های محافظ (Guardrails) جهت امنیت و قابلیت دیباگ، و در نهایت استقرار پروژه با FastAPI را به صورت کامل پوشش می‌دهد.

آنچه فرا خواهید گرفت

ساخت عامل‌های هوش مصنوعی از صفر: ارتقای سطح مهارت از صفر تا ساخت کامل عامل‌های هوشمند با Python بدون نیاز به دانش قبلی هوش مصنوعی.
درک مکانیزم‌های صنعتی: آشنایی با نحوه کارکرد عامل‌های هوش مصنوعی در شرکت‌های بزرگ و الگوهای مورد استفاده در محیط‌های عملیاتی واقعی.
تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات تخصصی: کسب دانش کافی برای حضور در گفتگوهای تخصصی درباره عامل‌های هوش مصنوعی، ابزارها و معماری‌های جدید.
توسعه پروژه نمونه کار کاربردی: ساخت یک پروژه کامل شامل عامل هوشمندی که به پایگاه داده متصل می‌شود، ابزارها را شناسایی می‌کند و مسائل را حل می‌نماید.
پیاده‌سازی عامل‌های ReAct: ساخت عامل‌هایی که توانایی استدلال درباره مسائل و فراخوانی خودکار ابزارهای مختلف را دارند.
طراحی سیستم‌های چندعاملی: ایجاد سیستم‌هایی که در آن عامل‌های متخصص با یکدیگر همکاری کرده و وظایف را تقسیم می‌کنند.
کار با پروتکل MCP: استفاده از استاندارد جهانی جدید برای متصل کردن عامل‌های هوش مصنوعی به ابزارهای خارجی.
ارتباط عامل با عامل (A2A): یادگیری نحوه شناسایی و ارتباط عامل‌ها با یکدیگر در بستر سرویس‌های مختلف.
پیاده‌سازی حافظه و RAG: افزودن قابلیت جستجو در اسناد و به یاد آوردن مکالمات گذشته برای عامل‌های هوشمند.
ارزیابی، امنیت و استقرار: ایجاد ایمنی و قابلیت عیب‌یابی در سیستم‌ها و تبدیل عامل به یک API واقعی با FastAPI.

این دوره مناسب افرادیست که

افراد مبتدی در هوش مصنوعی: تمامی علاقه‌مندانی که می‌خواهند از سطح صفر و بدون تجربه قبلی، نحوه ساخت و استقرار عامل‌های هوش مصنوعی در شرکت‌های واقعی را بیاموزند.
توسعه‌دهندگان و برنامه‌نویسان Python: مهندسانی که قصد دارند دانش خود را در زمینه هوش مصنوعی عاملی و ابزارهای مدرن ارتقا دهند.
دانشجویان و پژوهشگران: افرادی که به دنبال درک عمیق، عملی و ساختاریافته از فناوری‌های نوظهور هوش مصنوعی هستند.
علاقه‌مندان به ساخت پروژه‌های واقعی: کسانی که می‌خواهند پروژه‌های هوشمند کاربردی متصل به پایگاه داده و ابزارهای مختلف را رزومه خود کنند.