Курс на Stepik
Обложка курса «LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP» на Stepik
4 499 ₽

LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP ★ 4.800

Открыть на
STEPIK.ORG

Соберите production-ready AI-агентов на Python: LangChain, LangGraph, RAG и MCP. За 53 урока и ~8 часов видео вы построите агента с памятью и инструментами, RAG-систему с векторным поиском, мультиагентный пайплайн и собственный MCP-сервер. Весь код — в GitHub: одна ветка на урок, запускается за минуту. Домашние задания с разбором PR и AI-сообщество в Telegram.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP»Учеников на курсе 382
Сертификаты, выданные на курсе «LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP»Сертификатов выдано 67
Отзывы о курсе «LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP»Отзывов получено 5
Рейтинг курса «LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP»Рейтинг курса 4.800
Уроки в курсе «LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP»Количество уроков 53
Тесты в курсе «LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP»Количество квизов 41
Время прохождения курса «LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP»Время прохождения курса —
Стоимость курса «LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP»Стоимость курса 4 499 ₽ —
Обновления курса «LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP»Обновления курса — —
Дата публикации курса «LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP» 8 разделов Уроки в курсе «LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP» 53 урока Тесты в курсе «LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP» 41 тест Время прохождения курса «LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP» 17 ч. Последнее обновление курса «LangChain/LangGraph — Создание AI Агентов на Python + RAG + MCP» обн. 14 августа 2026

Введение в курс

2 урока
1. О чем этот курс? ↗
2. Подготавливаем окружение ↗

Введение в LangChain

1 урок
1. Первые шаги ↗

Введение в LangGraph

9 уроков
1. Вводная часть ↗
2. Зачем нужен LangGraph ↗
3. Создаем простой Graph ↗
4. Базовая цепочка LangGraph ↗
5. Router ↗
6. Создаем первого Агента ↗
7. Добавляем память Агенту ↗
8. Введение в Deployment ↗
9. Тестирование ↗

Погружение в Retrieval-Augmented Generation (RAG)

15 уроков
1. Введение в Retrieval augmented generation (RAG) ↗
2. Документ ↗
3. Загрузчики документов ↗
4. Разделители текста ↗
5. Эмбеддинг модели ↗
6. Векторные хранилища ↗
7. Ретриверы ↗
8. Runnable интерфейс ↗
9. LangChain Expression Language (LCEL) ↗
10. Мультимодальный ввод: Картинки, Аудио, Видео, Файлы ↗
11. Поиск-Retrieval (AgenticRAG) ↗
12. 2/3-Step Rag с индексацией и векторным поиском ↗
13. RAG Приложение. ChainRAG + AgenticRAG ↗
14. Собственный RAG-Агент ↗
15. Тестирование ↗

Состояние и память

8 уроков
1. Введение в модуль ↗
2. Схемы состояний ↗
3. Управление состоянием ↗
4. Мульти-схемы ↗
5. Сокращение и фильтрация сообщений ↗
6. Чат-бот с саммаризацией сообщений и памятью ↗
7. Чат-бот с саммаризацией сообщений и внешней памятью в БД ↗
8. Тестирование ↗

UX и Human-in-the-Loop

6 уроков
1. Введение в модуль ↗
2. Потоковый вывод в LangGraph ↗
3. Breakpoints в LangGraph ↗
4. Основа Human-in-the-Loop - Interrupts ↗
5. Изменение состояния и обратная связь ↗
6. Перемотка графа ↗

Создаем AI-Ассистента

5 уроков
1. Введение ↗
2. Параллельность ↗
3. Sub-graphs ↗
4. Map-reduce ↗
5. Агент исследователь ↗

Дополнительно: MCP

4 урока
1. Введение ↗
2. Архитектура ↗
3. Сервер ↗
4. Клиент ↗