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Agentic AI with LangGraph, CrewAI, AutoGen and BeeAI

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IBM

Agentic AI with LangGraph, CrewAI, AutoGen and BeeAI

Faranak Heidari
Karan Goswami
Joseph Santarcangelo

Instructeurs : Faranak Heidari

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

9 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Intermédiaire

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Ce que vous apprendrez

  • Design optimized AI systems by selecting and combining appropriate agentic frameworks and architectural patterns

  • Implement AI workflow patterns using agentic design principles and LangGraph

  • Build structured multi-agent workflows using CrewAI, including agents, tasks, and custom tools

  • Develop AI applications with BeeAI and design conversation-driven interactions using AG2 (AutoGen)

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : YAML
  • Catégorie : Health Technology
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

8 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise en Software Development

Ce cours fait partie de la IBM RAG and Agentic AI Certificat Professionnel
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à ce Certificat Professionnel.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de IBM

Il y a 3 modules dans ce cours

In this module, you’ll explore foundational concepts behind agentic frameworks and multi-agent systems, learning their role in AI application design. You’ll then examine essential design patterns that help structure AI workflows into modular and maintainable systems. Through hands-on labs using LangGraph, you'll gain experience implementing core workflow patterns that serve as building blocks for more complex AI solutions.

Inclus

5 vidéos1 lecture3 devoirs2 éléments d'application2 plugins

This module introduces you to CrewAI and its core components, including agents, tasks, and crews. Through instructional videos and hands-on labs, you’ll learn to structure a CrewAI application, generate structured outputs, and extend capabilities with custom tools. You’ll gain practical experience by incrementally building CrewAI workflows and combining key features in an applied lab.

Inclus

3 vidéos1 lecture4 devoirs4 éléments d'application2 plugins

In this module, you’ll be introduced to two alternative agentic frameworks for building structured multi-agent AI applications: IBM’s BeeAI and AG2 (AutoGen). Through guided videos and hands-on labs, you’ll explore BeeAI’s architecture for creating agents and workflows, integrating tools, and managing memory. You’ll also examine AG2’s core components and learn how to configure multi-agent conversations using different patterns. By the end of the module, you will be able to implement basic agents using BeeAI and design structured, multi-agent conversations with AG2 for use cases like healthcare chatbots.

Inclus

2 vidéos2 lectures1 devoir2 éléments d'application1 plugin

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Instructeurs

Faranak Heidari
IBM
3 Cours3 335 apprenants

Offert par

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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