دوره آموزشی ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی با Langflow

این دوره شما را با Langflow به‌عنوان یک ابزار قدرتمند برای طراحی، ساخت و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) آشنا می‌کند. Langflow در نقطه اتصال میان ارکستراسیون LLM، طراحی Agentهای هوش مصنوعی، معماری RAG و استقرار در محیط Production قرار دارد و مسیر ساده‌ای برای تبدیل ایده‌ها و نمونه‌های اولیه به سیستم‌های واقعی هوش مصنوعی فراهم می‌کند.
در این دوره یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از Langflow، Agentهای هوشمند و پویا ایجاد کنید؛ Agentهایی که قادر هستند با توجه به زمینه (Context)، داده‌ها، ابزارهای خارجی و ورودی کاربران تصمیم‌گیری و عمل کنند. همچنین با قابلیت‌هایی مانند افزودن حافظه (Memory)، استفاده از APIها، مدیریت متغیرها و اتصال ابزارهای مختلف برای افزایش توانایی Agentها آشنا خواهید شد.
بخش مهمی از دوره به پیاده‌سازی Retrieval-Augmented Generation (RAG) اختصاص دارد؛ روشی که به Agentها اجازه می‌دهد پاسخ‌های دقیق‌تر و مبتنی بر منابع خارجی تولید کنند. علاوه بر این، نحوه استقرار برنامه‌های ساخته‌شده با Langflow با استفاده از Docker و Kubernetes آموزش داده می‌شود تا بتوانید سیستم‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد و آماده محیط‌های واقعی ایجاد کنید.
در ادامه، با مفاهیم امنیت و کنترل Agentها مانند Guardrails، مسیریابی درخواست‌ها (Routing)، خروجی‌های ساختاریافته (Structured Outputs) و مدیریت رفتار سیستم‌های هوشمند آشنا می‌شوید. همچنین یاد می‌گیرید چگونه Agentهای Langflow را به سیستم‌های خارجی مانند Linear از طریق MCP Server متصل کرده و قابلیت‌های آن‌ها را گسترش دهید.
این دوره یک مسیر عملی از ساخت Prototype تا طراحی و استقرار یک راهکار کامل هوش مصنوعی ارائه می‌دهد و به شما کمک می‌کند Agentهای قدرتمند، مقیاس‌پذیر و متناسب با نیازهای مختلف کسب‌وکار ایجاد کنید.

🎯 اهداف یادگیری
نصب و پیکربندی Langflow برای ساخت و اجرای Workflowهای مبتنی بر LLM در محیط محلی.
طراحی و توسعه Flowهای مختلف در Langflow برای ساخت سریع نمونه‌های اولیه برنامه‌های هوش مصنوعی.
ایجاد Agentهای هوش مصنوعی پویا با قابلیت درک Context و تعامل هوشمند با داده‌ها.
افزودن Memory، Variables و Toolها برای افزایش توانایی و انعطاف‌پذیری Agentها.
پیاده‌سازی معماری RAG (Retrieval-Augmented Generation) برای اتصال Agentها به منابع دانش خارجی.
استفاده از APIها و سیستم‌های خارجی برای گسترش قابلیت‌های Agentهای ساخته‌شده با Langflow.
استقرار Agentهای مبتنی بر Langflow با استفاده از Docker برای اجرای استاندارد و قابل اعتماد.
آشنایی با Kubernetes و روش‌های استقرار مقیاس‌پذیر برنامه‌های هوش مصنوعی.
پیاده‌سازی Guardrails، Routing و Structured Outputs برای افزایش امنیت، کنترل و قابلیت اطمینان Agentها.
اتصال Agentهای Langflow به MCP Serverها و مدیریت State برای ایجاد رفتارهای چندمرحله‌ای و مقیاس‌پذیر.