Seminar LangChain und LangGraph – Stateful Agents und Durable Execution

Das Seminar vertieft die Entwicklung zustandsbehafteter und langlebiger Agenten mit LangChain 1.x und LangGraph 1.x. Stabile Graph-APIs, Persistence, Streaming, Unterbrechungen und Wiederaufnahme bilden die Grundlage für kontrollierbare produktionsnahe Workflows. Die Teilnehmenden entwerfen explizite Zustandsübergänge, integrieren Tools und Memory, setzen menschliche Freigaben an definierten Punkten und testen vollständige Ausführungspfade.

Einordnung und Nutzen

Agentische Systeme verbinden probabilistische Modellentscheidungen mit deterministischen Softwarekomponenten. Deshalb behandelt das Seminar Architektur, Implementierung, Sicherheitsgrenzen und überprüfbare Qualität gemeinsam. Technische Entscheidungen werden an realistischen Fehlerszenarien und nicht nur am erfolgreichen Idealablauf bewertet.

Zielgruppe

Erfahrene Python-Entwickler, AI Engineers und Solution Architects mit Fokus auf komplexe Agentenworkflows.

Voraussetzungen

Gute Python-Kenntnisse, praktische LLM- und Tool-Calling-Erfahrung sowie Grundlagen von Zustandsmaschinen.

Seminarinhalte

• LangChain-Komponenten und LangGraph-Laufzeit sinnvoll abgrenzen
• State, Nodes, Edges, Reducer und Kontrollfluss modellieren
• Tools, strukturierte Ausgaben und agentische Schleifen integrieren
• Checkpointer, Threads, Stores und Memory-Strategien einsetzen
• Durable Execution und idempotente Knoten implementieren
• Streaming von Nachrichten, Updates und benutzerdefinierten Ereignissen
• Interrupts, Command und Human-in-the-Loop gestalten
• Subgraphs, Multi-Agent-Muster und parallele Verarbeitung
• Tracing, Tests, Evaluation und Fehleranalyse
• Deployment, Versionierung und Migration laufender Zustände

Praxisprojekt

Das Abschlussprojekt realisiert einen langlebigen Fallbearbeitungsgraphen mit Subgraph, persistentem Zustand, Streaming und Freigabeunterbrechung. Ein Neustart- und Regressionstest belegt die zuverlässige Wiederaufnahme.

Lernziele

Die Teilnehmenden entwerfen explizite Zustandsübergänge, integrieren Tools und Memory, setzen menschliche Freigaben an definierten Punkten und testen vollständige Ausführungspfade. Außerdem können die Teilnehmenden Architekturentscheidungen begründen, typische Fehlerbilder diagnostizieren und geeignete Tests sowie Kontrollpunkte für den eigenen Einsatzkontext festlegen.

Arbeitsweise

Kurze Theorieblöcke wechseln mit Demonstrationen, Entwurfsaufgaben und Übungen am System. Zwischenergebnisse werden gemeinsam überprüft; Alternativen, Grenzen und betriebliche Auswirkungen werden transparent diskutiert. Das Praxisprojekt verbindet die Einzelthemen zu einer konsistenten Lösung.