Ready to build intelligent AI agents that can reason, improve, and collaborate? This hands-on course gives you the skills to build agentic AI systems using LangChain and LangGraph in just 3 weeks.
Agentic AI with LangChain and LangGraph
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Agentic AI with LangChain and LangGraph
Ce cours fait partie de IBM RAG and Agentic AI Certificat Professionnel
Instructeurs : Faranak Heidari
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Avancées
Expérience recommandée
6 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Build agentic AI systems using LangChain and LangGraph to support memory, iteration, and conditional control
Design and implement self-improving agents using Reflection, Reflexion, and ReAct architectures
Apply agent orchestration techniques to build collaborative multi-agent systems
Develop agentic RAG systems that route queries and support retrieval-enhanced reasoning
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Agentic systems
- Catégorie : Generative AI Agents
- Catégorie : Reinforcement Learning
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Systems Architecture
- Catégorie : Software Architecture
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Large Language Modeling
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise en Software Development
Ce cours fait partie de la IBM RAG and Agentic AI Certificat Professionnel
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de IBM
Il y a 3 modules dans ce cours
This module introduces LangGraph for building intelligent, stateful AI agents that support memory, iteration, and conditional logic. You’ll explore how nodes, edges, and shared state enable dynamic workflows, and how LangGraph extends LangChain for advanced control. Through foundational concepts and hands-on practice, you’ll learn to design, build, and execute workflows that reflect real-world agentic behavior
Inclus
4 vidéos3 devoirs1 élément d'application4 plugins
This module focuses on building self-improving AI agents using LangGraph. You’ll explore and implement Reflection, Reflexion, and ReAct agent architectures to design workflows that evaluate and refine their own outputs. Through guided labs, you’ll gain hands-on experience creating agents that reason, integrate feedback, and improve performance using structured approaches grounded in reflection and prompt engineering.
Inclus
1 vidéo3 devoirs3 éléments d'application1 plugin
Inclus
3 vidéos1 lecture2 plugins
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Foire Aux Questions
Skills in agentic AI development are highly valuable for roles such as Software Developer, Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Engineer, and Automation Specialist. These positions involve building intelligent systems that use language models to reason, interact with tools, and automate complex workflows. These capabilities are increasingly in demand across industries where adaptive, language-driven automation is transforming how work gets done.
No prior machine learning (ML) experience is required. If you're comfortable with Python, you're ready to go. This course focuses on building practical agentic AI systems that reflect, improve, and act. No complex ML understanding is required.
Traditional development builds static applications, and prompt engineering fine-tunes LLM responses. But agentic AI development focuses on designing autonomous, stateful systems that can evaluate their outputs, manage memory, and interact intelligently over time. You'll learn how to architect systems that think, adapt, and collaborate, using tools such as LangGraph to build workflows with cycles, conditionals, and inter-agent communication.
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