Chia Sẻ Khóa Học Production AI Agent Với LangChain + LangGraph [2026] [Khóa 5445 A]
Làm chủ RAG, Multi-Agent System, LangGraph và FastAPI - Build & Deploy các Project AI Agent thực tế bằng Python.
Những điều bạn sẽ học:
- ✓ Xây dựng các LLM chain có thể kết hợp bằng cách sử dụng LCEL của LangChain v.1 với output có cấu trúc, streaming, batch processing & multi-provider switching.
- ✓ Triển khai các RAG pipeline trong môi trường sản xuất với tính năng intelligent chunking, vector store và 4 retrieval pattern nâng cao: Multi-Query, Contextual Compression, Hybrid Search và Parent Document Retriever.
- ✓ Thiết kế các stateful AI agent với LangGraph state machine, conditional routing, self-correcting loop và human-in-the-loop approval workflow.
- ✓ Điều phối các multi-agent system bằng cách sử dụng các supervisor pattern, agent handoff, parallel execution và các cấu trúc hierarchical team.
- ✓ Bảo vệ các ứng dụng LLM khỏi prompt injection, PII leakage, and output manipulation với các defense layer cấp độ sản xuất.
- ✓ Test & evaluate các hệ thống LLM bằng cách sử dụng unit test, integration test và semantic evaluation dựa trên các tiêu chí về tính chính xác, mức độ liên quan và tính mạch lạc.
- ✓ Deploy các production API với FastAPI, rate limiting, response caching, structured logging, metrics, LangSmith tracing và Docker.
- ✓ Xây dựng 3 ứng dụng thực tế: Customer Support Agent, Multi-Agent Research System và Code Review Agent, mỗi ứng dụng đều có business ROI có thể đo lường được.
Hãy ngừng xây dựng các AI demo. Hãy bắt đầu triển khai các AI agent có khả năng xử lý các khối lượng công việc thực tế trong môi trường sản xuất.
Hầu hết các hướng dẫn về LangChain và LangGraph đều dạy bạn cách gọi một LLM và để bạn tự xoay xở khi đến lúc xây dựng một thứ gì đó thực sự.
Khóa học này tiếp nối những gì các khóa trước đã làm. Từ Bài giảng 1, bạn sẽ xây dựng các hệ thống AI agent sẵn sàng cho sản xuất bằng cách sử dụng chính những pattern tương tự mà các công ty đang trả mức lương 150.000 đô la vào năm 2026.
Đây là khóa học lấy project và sản phẩm làm trọng tâm, bao gồm LangChain v0.3, LangGraph 1.0, các RAG pipeline, multi-agent orchestration, security, testing, LangSmith observability, FastAPI deployment và Docker.
Toàn bộ code sử dụng các stable API mới nhất tính đến tháng 1 năm 2026.
Những gì bạn sẽ xây dựng:
- ✓ Customer Support Agent: RAG-powered knowledge base với Chroma, structured issue classification, automatic ticket escalation. Mục tiêu: Giảm 40% Tier-1 support ticket.
- ✓ Multi-Agent Research System: Các agent chuyên biệt chạy song song với state management, các convergence pattern và quality loop. Mục tiêu: giảm research time từ 4 giờ xuống còn 20 phút.
- ✓ Production FastAPI + LangGraph API: Full request pipeline với security middleware, response caching, rate limiting, structured logging, metrics, LangSmith tracing và Docker deployment to Render.
Những điều bạn sẽ học được:
- ✓ LangChain v0.3 Mastery: LCEL chain composition, structured output với Pydantic, multi-provider LLM switching (OpenAI, Anthropic, HuggingFace), streaming và batch processing.
- ✓ Các RAG Pipeline hoàn chỉnh: Document loading, intelligent text splitting, embedding, vector store với Chroma và 4 retrieval pattern nâng cao: Multi-Query, Contextual Compression, Hybrid Search và Parent Document Retriever.
- ✓ LangGraph chuyên sâu (4 giờ): State machines với TypedDict, conditional routing, self-correcting loops, human-in-the-loop workflow với các interrupt pattern và checkpoint persistence.
- ✓ Multi-Agent Orchestration: Supervisor pattern, agent handoffs, parallel execution với fan-out & fan-in, inter-agent communication và các cấu trúc hierarchical team.
- ✓ Production Security: Prompt injection defense với các regex pattern, PII detection và masking for email, SSN & credit card, LLM-as-Guard pattern và output validation.
- ✓ LLM Testing & Evaluation: Unit test với mocks,integration test, regression test, AB prompt testing và semantic scoring dựa trên tính chính xác, mức độ liên quan, tính mạch lạc và tính hữu ích.
- ✓ Production Deployment: Tích hợp FastAPI, rate limiting, response caching với SHA-256 hashing và TTL, structured JSON logging, metrics collection, LangSmith tracing, Docker và cloud deployment to Render.
Điểm khác biệt của khóa học này là:
Hầu hết các khóa học về AI đều dừng lại ở các ví dụ "hello world". Khóa học này tập trung vào sản xuất ngay từ ngày đầu tiên. Mọi khái niệm đều được giảng dạy thông qua code hoạt động và có thể triển khai. Security và testing là các module riêng biệt, chứ không phải là phần bổ sung sau. Bạn sẽ triển khai error handling, fallback, cost optimization và monitoring xuyên suốt khóa học. Final API project sẽ kết nối mọi thứ lại với nhau thành một hệ thống mà bạn thực sự có thể triển khai.
Khóa học này dành cho bạn nếu:
- ✓ Bạn là một Python developer muốn bổ sung thêm kỹ năng AI agent engineering vào bộ kỹ năng của mình.
- ✓ Bạn đã hoàn thành các bài hướng dẫn về LangChain và có thể gọi một LLM, nhưng không biết cách xây dựng một thứ gì đó có thể xử lý lỗi, mở rộng quy mô và duy trì ổn định trong môi trường sản xuất.
- ✓ Bạn là một backend hoặc full-stack developer muốn tích hợp các AI agent vào các sản phẩm và API hiện có.
- ✓ Bạn đang nhắm đến vị trí AI engineer và cần một portfolio gồm các dự án thực tế đã triển khai để chứng minh cho nhà tuyển dụng.
Yêu cầu:
- ✓ Python ở mức độ trung cấp (function, class, decorator, type hint).
- ✓ Kiến thức cơ bản về dòng lệnh.
- ✓ Một OpenAI API key .
- ✓ Không yêu cầu kinh nghiệm sử dụng LangChain hoặc LangGraph trước đó.
Mục lục:
- ✓ 1. Giới thiệu.
- ✓ 2. LangChain Foundation - Phân tích chuyên sâu.
- ✓ 3. Chains, RAG & Memory - Phân tích toàn diện.
- ✓ 4. LangGraph - Phân tích chuyên sâu.
- ✓ 5. Multi-Agent System với LangGraph & LangChain.
- ✓ 6. Production Deployment - Deploy các AI Agent.
- ✓ 7. Tóm tắt.
- ✓ 8. Phần bổ sung.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các Python developer muốn bổ sung kỹ năng AI agent vào bộ công cụ của mình và xây dựng các ứng dụng thực tế, chứ không chỉ làm theo hướng dẫn.
- ✓ Các Backend hoặc Full-stack developer muốn tích hợp các AI agent vào các sản phẩm và API hiện có.
- ✓ Các Engineer gặp khó khăn sau khi nắm vững kiến thức cơ bản - bạn đã hoàn thành các bài hướng dẫn về LangChain và có thể gọi một LLM, nhưng không biết cách xây dựng một hệ thống xử lý lỗi, có khả năng mở rộng và không bị lỗi trong môi trường sản xuất.
- ✓ Những người chuyển đổi nghề nghiệp đang nhắm đến vị trí AI engineer - các công ty sẵn sàng trả mức lương cao hơn 25% cho những kỹ năng này vào năm 2026.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU