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Building Your First AI Agent with LangChain

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Building Your First AI Agent with LangChain

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Instructeur : Edureka

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Ce que vous apprendrez

  • Define core principles of Agentic AI and LangChain ecosystem, including architecture and components.

  • Apply LangChain frameworks to set up AI environments and build intelligent agents.

  • Analyze prompt engineering, context design, and LCEL workflows to optimize agent behavior.

  • Design and evaluate multi-step agent workflows, integrating external tools to solve real-world tasks.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Artificial Intelligence
  • Catégorie : Tool Calling
  • Catégorie : Data Validation
  • Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
  • Catégorie : Embeddings
  • Catégorie : Workflow Management

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Agentic Workflows
  • Catégorie : AI Orchestration
  • Catégorie : Gemini
  • Catégorie : Google Gemini
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Generative AI

Détails à connaître

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février 2026

Enseigné en Anglais

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  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 4 modules dans ce cours

Learn the fundamentals of agentic AI and how it differs from traditional prompt-based systems. Explore how autonomous agents reason, plan, and act, and examine real-world use cases where agentic systems are applied. Gain an understanding of the LangChain v1.0 ecosystem, its core components, and architecture. Build a solid technical foundation by setting up a modern AI development environment with API access and virtual environments, preparing you for hands-on agent development.

Inclus

11 vidéos7 lectures4 devoirs

Discover how to work effectively with large language models using LangChain. Learn prompt engineering best practices, structured prompting techniques, and how context and persona design influence model behavior. Explore LangChain Expression Language (LCEL) to build modular, multi-step, and error-resilient workflows. Develop practical skills to design reusable pipelines that replace fragile, monolithic prompts with maintainable LLM workflows.

Inclus

22 vidéos5 lectures5 devoirs

Learn how to build intelligent agents using LangChain’s create_agent framework. Explore core agent architecture patterns, multi-step reasoning, and memory integration for conversational continuity. Gain hands-on experience creating and integrating tools, and producing reliable, validated structured outputs using Pydantic and TypedDict. Build practical skills to design agents that reason, act, and interact with external systems.

Inclus

11 vidéos3 lectures3 devoirs

Consolidate your learning across the entire course and reflect on your growth in agentic AI and LangChain development. Apply your skills in a hands-on practice project, building a beginner intelligent agent that combines prompting, workflows, tools, and memory. Complete a graded end-of-course assessment to demonstrate your ability to design and reason about agent-based AI systems and prepare for more advanced agentic applications.

Inclus

1 vidéo1 lecture2 devoirs1 sujet de discussion

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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
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Chaitanya A.

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