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Wenn Agenten Aufgaben über mehrere Schritte bearbeiten, entscheidet die Architektur über Stabilität und Wartbarkeit. Genau hier setzt diese LangGraph-Schulung an. Du modellierst Workflows als Graphen, hältst Zustände explizit im State und steuerst Abläufe über Edges, Bedingungen und Wiederholungsschleifen. Dadurch entstehen Agenten, deren Laufwege im Code sichtbar bleiben und deren Entscheidungen während eines Runs geprüft werden. In den Coding-Labs implementierst du Nodes für Recherche, Datenanalyse und Support-Antworten. Tool Calling wird mit Eingabevalidierung aufgebaut, damit externe Funktionen gezielt und nachvollziehbar genutzt werden. Memory und Checkpointing werden anhand mehrstufiger Dialoge behandelt, in denen Zwischenergebnisse erhalten bleiben und ein Run nach einer Unterbrechung fortgesetzt wird. Bei riskanten Aktionen richtest du Human Approval ein und platzierst Review-Knoten an konkreten Stellen im Graph. Danach gehst du in Multi-Agent-Designs: Ein Supervisor verteilt Aufgaben an spezialisierte Agenten und führt Ergebnisse wieder zusammen. Für den Betrieb analysierst du Fehlerpfade, implementierst Retry-Regeln und nutzt Tracing zur Beobachtung einzelner Graph-Runs. Am Ende steht ein deploybarer API-Service, der ein Agenten-Szenario kontrolliert ausführt und für technische Reviews dokumentiert ist.
