دوره ساخت عامل‌های هوش مصنوعی در محیط تولید با LangChain و LangGraph (دوره 2026)

آنچه یاد خواهید گرفت: ساخت زنجیره‌های قابل‌کامپوز LLM با استفاده از LCEL در LangChain v.1، همراه با خروجی ساختاریافته، استریمینگ، پردازش دسته‌ای و سوئیچ بین multi-provider پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های RAG در محیط تولید با chunking هوشمند، vector storeها و 4 الگوی پیشرفته بازیابی: Multi-Query ،Contextual Compression ،Hybrid Search طراحی عامل‌های هوش مصنوعی stateful با state machineهای LangGraph، مسیریابی شرطی، حلقه‌های خوداصلاح‌گر و گردش‌کارهای تأیید human-in-the-loop هماهنگ‌سازی سیستم‌های چندعاملی با استفاده از الگوهای supervisor ،handoff بین عامل‌ها، اجرای موازی و ساختارهای تیمی سلسله‌مراتبی ایمن‌سازی برنامه‌های LLM در برابر prompt injection، نشت PII و دست‌کاری خروجی با لایه‌های دفاعی در سطح production تست و ارزیابی سیستم‌های LLM با استفاده از تست واحد، تست یکپارچه سازی و ارزیابی معنایی در حوزه‌های درستی، ارتباط و انسجام استقرار production APIs با FastAPI، محدودسازی نرخ، کش‌کردن پاسخ، لاگ کردن ساختاریافته، متریک ها، ردیابی LangSmith و Docker ساخت 3 برنامه واقعی: عامل پشتیبانی مشتری، سیستم پژوهش چندعاملی و عامل بازبینی کد، هرکدام با ROI قابل‌اندازه‌گیری برای کسب‌وکار پیش‌نیازهای دوره سطح متوسط Python تسلط راحت بر توابع، کلاس‌ها، decoratorها و type hints آشنایی پایه با خط فرمان = ساخت پوشه‌ها، اجرای اسکریپت‌ها، نصب بسته‌ها یک ویرایشگر کد مانند VS Code (رایگان) و یک OpenAI API key نیازی به تجربه قبلی با LangChain یا LangGraph نیست بخش 1 همه مبانی را از صفر پوشش می‌دهد. توضیحات دوره دیگر فقط دموهای AI نسازید. شروع کنید به ارائه عامل‌های هوش مصنوعی‌ای که بار کاری واقعی را در محیط production مدیریت می‌کنند. بیشتر آموزش‌های LangChain و LangGraph فقط یاد می‌دهند چطور یک LLM را فراخوانی کنید و وقتی نوبت ساخت چیزی واقعی می‌رسد، شما را تنها می‌گذارند. این دوره دقیقاً از همان‌جا ادامه پیدا می‌کند. از Lecture 1، سیستم‌های عامل هوش مصنوعی آماده production را با همان الگوهایی می‌سازید که شرکت‌ها در سال 2026 برای آن‌ها حقوق 150K دلاری پرداخت می‌کنند. این یک دوره پروژه‌محور و production-first است که LangChain v0.3 ،LangGraph 1.0، پایپ‌لاین‌های RAG، هماهنگ‌سازی چندعاملی، امنیت، تست، observability در LangSmith، استقرار با FastAPI و Docker را پوشش می‌دهد. آنچه خواهید ساخت: عامل پشتیبانی مشتری: پایگاه دانش مجهز به RAG با Chroma، دسته‌بندی ساختاریافته مسائل، و ارجاع خودکار تیکت‌ها. هدف: کاهش 40 درصدی تیکت‌های پشتیبانی Tier-1. سیستم پژوهش چندعاملی: عامل‌های تخصصی که به‌صورت موازی با مدیریت state، الگوهای همگرایی و حلقه‌های کیفیت اجرا می‌شوند. هدف: کاهش زمان پژوهش از 4 ساعت به 20 دقیقه. API production با FastAPI + LangGraph: پایپ‌لاین کامل درخواست با middleware امنیتی، کش پاسخ، محدودسازی نرخ، لاگ کردن ساختاریافته، متریک ها، ردیابی LangSmith و استقرار Docker روی Render آنچه یاد خواهید گرفت: تسلط به LangChain v0.3: کامپوزیشن زنجیره‌ها با LCEL، خروجی ساختاریافته با Pydantic، جابه‌جایی بین چند ارائه‌دهنده LLM (OpenAI ،Anthropic ،HuggingFace)، استریم و پردازش دسته‌ای پایپ‌لاین‌های کامل RAG: بارگذاری اسناد، تقسیم هوشمند متن، embeddings ،vector storeها با Chroma، و 4 الگوی پیشرفته بازیابی: Multi-Query ،Contextual Compression ،Hybrid Search و Parent Document Retriever بررسی عمیق LangGraph (4 ساعت): state machineها با TypedDict، مسیریابی شرطی، حلقه‌های خوداصلاح‌گر، گردش‌کارهای human-in-the-loop با الگوهای interrupt، و ماندگاری checkpoint ارکستراسیون چندعاملی: الگوی supervisor، handoff بین عامل‌ها، اجرای موازی با fan-out و fan-in، ارتباط بین عامل‌ها و ساختارهای تیمی سلسله‌مراتبی امنیت production: دفاع در برابر prompt injection با الگوهای regex، تشخیص و ماسک‌کردن PII برای ایمیل‌ها، SSNها و کارت‌های اعتباری، الگوی LLM-as-Guard و اعتبارسنجی خروجی تست و ارزیابی LLM: تست واحد با mockها، تست یکپارچه سازی، تست رگرسیون، تست prompt با AB و امتیازدهی معنایی در حوزه‌های درستی، ارتباط، انسجام و مفیدبودن استقرار production: یکپارچه‌سازی با FastAPI، محدودسازی نرخ، کش پاسخ با SHA-256 hashing و TTL، لاگ کردن JSON ساختاریافته، جمع‌آوری metrics، ردیابی LangSmith ،Docker و استقرار ابری روی Render این دوره چه تفاوتی دارد: بیشتر دوره‌های AI در حد دموهای hello world متوقف می‌شوند. این دوره از روز اول production-first است. هر مفهوم از طریق کدهای عملی و قابل‌استقرار آموزش داده می‌شود. امنیت و تست، ماژول‌های اختصاصی هستند نه موضوعات فرعی. در سراسر دوره، error handling ،fallbackها، بهینه‌سازی هزینه و monitoring را پیاده‌سازی می‌کنید. پروژه نهایی API همه چیز را در یک سیستم واحد جمع می‌کند که واقعاً می‌توانید آن را ارائه دهید. این دوره برای شما مناسب است اگر: یک توسعه‌دهنده Python هستید و می‌خواهید مهارت‌های مهندسی عامل‌های هوش مصنوعی را به ابزارهای خود اضافه کنید. آموزش‌های LangChain را گذرانده‌اید و می‌توانید یک LLM را صدا بزنید، اما نمی‌دانید چطور سیستمی بسازید که خطاها را مدیریت کند، مقیاس‌پذیر باشد و در production پایدار بماند. توسعه‌دهنده backend یا full-stack هستید و می‌خواهید عامل‌های هوش مصنوعی را در محصولات و APIهای موجود ادغام کنید. هدف شما نقش AI engineer است و برای نشان‌دادن توانایی‌تان به کارفرماها به یک پورتفولیوی پروژه‌های واقعی و مستقرشده نیاز دارید. پیش‌نیازها: Python در سطح متوسط (توابع، کلاس‌ها، decoratorها، type hintها) آشنایی پایه با خط فرمان یک OpenAI API key نیازی به تجربه قبلی با LangChain یا LangGraph نیست. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ توسعه‌دهندگان Python که می‌خواهند مهارت‌های عامل هوش مصنوعی را به ابزارهای خود اضافه کنند و برنامه‌های واقعی بسازند، نه اینکه فقط همراه آموزش‌ها پیش بروند. توسعه‌دهندگان backend یا full-stack که می‌خواهند عامل‌های هوش مصنوعی را در محصولات و APIهای موجود ادغام کنند. مهندسانی که بعد از مبانی گیر کرده‌اند - آموزش‌های LangChain را گذرانده‌اید و می‌توانید یک LLM را فراخوانی کنند، اما نمی‌دانید چطور سیستمی بسازید که خطاها را مدیریت کند، مقیاس‌پذیر باشد و در production خراب نشود. افرادی که مسیر شغلی خود را تغییر می‌دهند و نقش AI engineer را هدف گرفته‌اند - شرکت‌ها در سال 2026 برای این مهارت‌ها 25% حقوق بیشتر پرداخت می‌کنند.