Создание агентов MCP с LangChain и LangGraph

По мере развития приложений ИИ безопасное подключение больших языковых моделей к внешним источникам данных и инструментам остается главной проблемой. Model Context Protocol (MCP) обеспечивает открытый стандарт для создания безопаcтных архитектур клиент-сервер, которые позволяют агентам ИИ взаимодействовать со своей средой безопасно. Этот текстовый курс поможет вам перейти от простых подсказок LLM к разработке готовых к производству агентных рабочих процессов. Вы научитесь внедрять серверы MCP, которые предоставляют данные и инструменты, и создавать клиенты LangChain и LangGraph, которые потребляют их для принятия интеллектуальных решений. Что вы узнаете: - Понять основную архитектуру протокола Model Context Protocol (MCP), включая клиенты, серверы и транспортные уровни. - Создание пользовательских серверов MCP для безопасного доступа к базам данных, API и локальным файлам для моделей ИИ. - Настройка агентов LangChain для обнаружения и использования инструментов динамически через MCP. - Разрабатывать многоагентные рабочие процессы с использованием LangGraph для управления сложными многоэтапными задачами. - Применять передовые методы обеспечения безопасности для контроля доступа и изоляции данных в системах ИИ клиент-сервер. - Практикуются отладка агентных взаимодействий и мониторинг состояний агентов с помощью письменных упражнений. Курс начинается с основных определений MCP и агентных рабочих процессов, а затем пошагово знакомит с настройкой первой архитектуры клиент-сервер. Вы пройдете путь от простой интеграции инструментов до разработки моделей многоагентного сотрудничества с подробными, понятными примерами кода и концептуальными разбивками. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения и энтузиастов ИИ, которые хотят создавать структурированные, безопасные системы ИИ. Не требуется предыдущий опыт работы с MCP или продвинутым дизайном агентов. Начните создавать безопа... [-]