Training LangGraph

LangGraph is een innovatief framework waarmee je AI-gedreven processen op een gestructureerde manier kunt modelleren en uitvoeren, gebaseerd op het concept van state machines en graphs. Het stelt ontwikkelaars in staat om complexe logica, zoals agent workflows, decision trees en interacties tussen taalmodellen, overzichtelijk in kaart te brengen en automatisch te laten verlopen. In tegenstelling tot traditionele lineaire workflows, biedt LangGraph de flexibiliteit om processen dynamisch te laten reageren op de uitkomsten van eerdere stappen. Dit maakt het uitermate geschikt voor toepassingen waarbij context, iteratie en conditionele logica van belang zijn, zoals in chatbots, zoektoepassingen en decision support systemen.

In de markt wordt LangGraph steeds vaker toegepast in combinatie met tools zoals LangChain, omdat het structuur en overzicht brengt in AI-gedreven applicaties. Bedrijven gebruiken het onder andere voor het coördineren van meerdere agents, het beheren van states binnen gesprekken en het verwerken van onvoorspelbare gebruikersinteracties. Door het gebruik van graphs in plaats van lineaire instructies kunnen ontwikkelaars intuïtiever bouwen, debuggen en onderhouden. Dit levert directe voordelen op in de vorm van snellere ontwikkelingstijd, verbeterde betrouwbaarheid en schaalbaarheid van AI-toepassingen.

Tijdens de training LangGraph leren deelnemers hoe zij zelf AI-workflows modelleren met behulp van graphs. We starten met de kernconcepten van LangGraph: nodes, edges, executors en state management. Vervolgens leren deelnemers hoe zij conditionele routes kunnen implementeren, hoe zij met meerdere agents samenwerken binnen een graph en hoe zij hun workflows testen en optimaliseren. De training is praktijkgericht en deelnemers bouwen aan een eigen LangGraph-project op basis van een realistische use-case, bijvoorbeeld een document-analyse bot of een zoekgestuurde AI-assistent. Deze cases zijn ontworpen om direct toepasbare vaardigheden te ontwikkelen en de vertaalslag naar de werkpraktijk te maken.

Deelnemers ervaren hoe het werken met LangGraph hen helpt om complexe AI-processen beheersbaar te houden en efficiënt uit te voeren. Door zelf een volledige LangGraph te bouwen en uit te rollen, doen zij diepgaand inzicht op in het structureren van logica, het beheren van states en het integreren van externe bronnen. De training biedt daarmee directe meerwaarde voor professionals die AI workflows willen opzetten of verbeteren, en vormt een solide basis voor het werken met geavanceerde AI-infrastructuren.

Cursus LangGraph

Met de cursus LangGraph leer je hoe je AI-workflows op basis van grafen structureert en automatiseert. Je ontdekt de basisprincipes van graph-gebaseerde logica, state management en node-executie. Tijdens de cursus werk je hands-on aan eigen LangGraph toepassingen, van het opzetten van eenvoudige flow-diagrammen tot het bouwen van complexe AI-agentstructuren. De opgedane kennis is direct toepasbaar in het ontwikkelen van schaalbare, herbruikbare en onderhoudsvriendelijke AI-oplossingen

Bedrijfstraining LangGraph

Wil je als organisatie AI agents met LangGraph gaan implementeren? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou individueel of samen met een groep collega's.

Tijdens de Training LangGraph komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud.

Introductie LangGraph

• Wat is LangGraph en waarvoor gebruik je het
• Overzicht van graph-gebaseerde workflowstructuren
• Vergelijking met lineaire AI-workflows (zoals in LangChain)

Core Concepts

• Nodes en hun functie binnen een graph
• Edges en transities tussen states
• Het gebruik van executors en handlers
• Begrip van state management en contextoverdracht

Graph Opbouw en Structurering

• Bouwen van een eenvoudige LangGraph van begin tot eind
• Conditionele routes en loops binnen een workflow
• Samenwerking tussen meerdere agents in één graph

Integratie met AI Tools

• Gebruik van LangGraph met LLMs (zoals OpenAI, Anthropic)
• Koppeling met retrieval systemen, toolgebruik en API-calls
• Logging, observability en debugging

LangGraph en LangChain

• Wanneer kies je voor LangGraph of LangChain (of een combinatie)
• Integratie van LangGraph binnen LangChain pipelines
• Gebruik van LangChain tools binnen LangGraph nodes

Praktijkopdracht en Casework

• Bouwen van een LangGraph voor een document-analyse toepassing of zoekgestuurde agent
• Toepassen van stateful logic, foutafhandeling en validatie
• Feedback en optimalisatie op de eigen graph

Deployen en Schalen

• Lokale en cloud-gebaseerde uitvoering van LangGraph workflows
• Best practices voor onderhoud, schaalbaarheid en herbruikbaarheid