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課程時長 35 時間：
課程簡介
進階LangGraph架構
- 圖形拓撲模式：節點、邊、路由器、子圖
- 狀態建模：通道、訊息傳遞、持久化
- DAG與循環流程及階層式組合
效能與最佳化
- Python中的平行與並行模式
- 快取、批次處理、工具呼叫與串流
- 成本控制與Token預算策略
可靠性工程
- 重試、逾時、退避與斷路
- 步驟的冪等性與去重
- 使用本機或雲端儲存進行檢查點與恢復
除錯複雜圖形
- 逐步執行與乾跑
- 狀態檢查與事件追蹤
- 使用種子與固定裝置重現生產問題
可觀測性與監控
- 結構化日誌與分散式追蹤
- 營運指標：延遲、可靠性、Token使用量
- 儀表板、警報與SLO追蹤
部署與營運
- 將圖形打包為服務與容器
- 設定管理與機密處理
- CI/CD管道、滾動發布與金絲雀部署
品質、測試與安全
- 單元、情境與自動化評估框架
- 防護措施、內容過濾與PII處理
- 紅隊演練與混亂工程以確保穩健性
總結與後續步驟
最低要求
- 了解Python與非同步程式設計
- 具備LLM應用程式開發經驗
- 熟悉基礎LangGraph或LangChain概念
目標學員
- AI平台工程師
- AI的DevOps
- 負責生產級LangGraph系統的ML架構師
