Hubungi Kami

Kerangka Materi

LangGraph dan Pola Kerja Agen: Pengenalan Praktis

  • Graf vs. rangkaian perintah linear: kapan dan mengapa digunakan masing-masing?
  • Agen, alat pendukung, serta mekanisme perencanaan-egzekusi.
  • Contoh sederhana alur kerja agen berbasis graf.

Manajemen Status, Memori, dan Pengalihan Konteks

  • Perancangan struktur status dalam graf serta antarmuka node-nya.
  • Pembedaan memori jangka pendek dengan penyimpanan data secara permanen.
  • Pengelolaan jendela konteks, penyusunan ringkasan informasi, serta rekonstruksi data asal.

Logika Pengambilan Keputusan dan Alur Eksekusi

  • Pengaturan aliran perintah bersyarat serta pengambilan keputusan multidireksi.
  • Sistem upaya ulang, batasan waktu eksekusi, serta mekanisme perlindungan sistem.
  • Penetapan prosedur cadangan, penanganan situasi terhenti, serta node pemulihan.

Pemanfaatan Alat Pendukung dan Integrasi Eksternal

  • Penggunaan fungsi/alat pendukung oleh node maupun agen.
  • Integrasi panggilan API REST serta basis data ke dalam struktur graf.
  • Analisis dan verifikasi format output terstruktur yang dihasilkan.

Alur Kerja Agen Berbasis Pencarian Informasi

  • Teknik pengumpulan data dokumen serta pembagiannya menjadi segmen kecil.
  • Pemanfaatan teknik embedding dan penyimpanan vektor menggunakan ChromaDB.
  • Penyusunan jawaban yang akurat disertai referensi serta mekanisme perlindungan informasi.

Evaluasi, Pemecahan Masalah, dan Kemampuan Observasi

  • Penelusuran perjalanan eksekusi alur kerja serta pengamatan interaksi antar-node.
  • Pembuatan set data acuan, proses evaluasi, serta pengujian regresi.
  • Pemantauan kualitas hasil, tingkat keamanan, serta efisiensi biaya dan latensi.

Paket Perangkat Lunak dan Penyampaian Hasil

  • Penyiapan layanan berbasis FastAPI beserta pengaturan ketergantungan perangkat lunak.
  • Teknik penomoran versi graf serta strategi pengembalian ke versi sebelumnya.
  • Pembuatan panduan operasional serta prosedur respons atas insiden yang muncul.

Penutup dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman dasar pemrograman Python
  • Pengalaman menyusun aplikasi berbasis LLM atau rangkaian instruksi prompt
  • Pengetahuan tentang REST API serta format JSON

Target Peserta

  • Insinyur kecerdasan buatan
  • Manajer produk
  • Pengembang yang merancang sistem interaktif berbasis LLM
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait