AI एजेंट विकास कोर्स: टूल कॉलिंग, मेमोरी प्रबंधन, LangGraph फ्रेमवर्क

कोर्स परिचय:
यह एजेंट प्रोजेक्ट प्रैक्टिकल कोर्स सैद्धांतिक सिद्धांतों और वास्तविक ई-कॉमर्स ग्राहक सेवा कार्यान्वयन दोनों को समाहित करता है। सिद्धांत भाग में AI एजेंट मूल अवधारणाएँ, निष्पादन लूप, प्रॉम्प्ट प्रतिबंध, कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग, संरचित आउटपुट, ToolCalling, AgenticRAG, अल्पकालिक/दीर्घकालिक स्मृति, LangGraph फ्रेमवर्क, मल्टी-एजेंट सहयोग, सुरक्षा अनुमतियाँ और अवलोकनीयता मूल्यांकन शामिल हैं। व्यावसायिक अभ्यास में ई-कॉमर्स ग्राहक सेवा को केस स्टडी के रूप में लिया गया है, चैट सेवा सेटअप से शुरू करते हुए, मतिभ्रम, गलत पुनर्प्राप्ति, टूल त्रुटियाँ, कॉन्टेक्स्ट ओवरफ्लो और अनधिकृत संचालन जैसी वास्तविक समस्याओं को चरणबद्ध रूप से हल करते हुए, रिफंड/रिटर्न प्रक्रियाएँ और पीक स्ट्रेस ड्रिल पूरी की जाती हैं। एजेंट कार्यान्वयन करने के इच्छुक तकनीकी शिक्षार्थियों के लिए उपयुक्त।

कोर्स रूपरेखा:
01_AI एजेंट क्या है
02_मॉडल और संदेश
03_एजेंट निष्पादन लूप
04_ई-कॉमर्स व्यवसाय एजेंट परिदृश्य मानचित्र
05_प्रॉम्प्ट व्यावसायिक भूमिकाओं को कैसे प्रतिबंधित करते हैं
06_कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग मूल बातें
07_संरचित आउटपुट
08_स्ट्रीमिंग और उपयोगकर्ता अनुभव
09_टूलकॉलिंग की मूल बातें
10_टूल पैरामीटर, रिटर्न मान और त्रुटि प्रबंधन
11_टूलरनटाइम, टूलनोड और LangGraph टूल नोड्स
12_पहला create_agent
13_RAG की आवश्यकता क्यों है
14_दस्तावेज़ चंकिंग और मेटाडेटा
15_उद्धरण रिकॉल और भ्रम-रोधी
16_AgenticRAG का परिचय
17_अल्पकालिक स्मृति
18_दीर्घकालिक स्मृति और गोपनीयता सीमाएँ
19_रनटाइम और संदर्भ
20_LangGraph की आवश्यकता क्यों है
21_स्टेट नोड्स और एज
22_FunctionalAPI कार्यात्मक वर्कफ़्लो
23_स्थायित्व, पुनर्प्राप्ति और टाइम ट्रैवल
24_Human-in-the-loop और Interrupt
25_त्रुटि प्रबंधन और दोष सहनशीलता
26_अवलोकनीयता और ट्रेस
27_मूल्यांकन और परीक्षण
28_MCP सुरक्षा और अनुमति सीमाएँ
29_ClaudeCode इंजीनियरिंग मानसिकता
30_संदर्भ इंजीनियरिंग और प्रोजेक्ट स्मृति
31_टूल अनुमति सैंडबॉक्स और सुरक्षा सीमाएँ
32_हुक्स, स्किल्स, MCP और एक्सटेंशन लेयरिंग
33_सबएजेंट्स बहु-एजेंट सहयोग और शासन
पाठ 01: कस्टमर सर्विस भाग गई, बॉस कहते हैं आप फोन उठाओ
पाठ 02: चैट सेवा बनाएँ, संदेशों को प्रवाहित होने दें
पाठ 03: पहला संस्करण AI अच्छी बातचीत करता है पर व्यावसायिक प्रश्नों का उत्तर नहीं दे सकता
पाठ 04: AI कहता है मैं संभाल लूँगा पर बिक्री-पश्चात को कोई वापसी अनुरोध नहीं मिला
पाठ 05: AI मुआवज़े का वादा करता है, आप सभी नियम Prompt में ठूँस देते हैं
पाठ 06: Prompt दीवार जैसा बढ़ता है, एक जगह बदलने पर टूटने का डर
पाठ 07: महीने का बिल आया: प्रति राउंड टोकन खपत देखें
पाठ 08: समस्या मॉडल की मूर्खता नहीं, आपका कच्चा इनपुट है
पाठ 09: बिक्री-पश्चात नियमों को विभाजित करें और प्रत्येक खंड को टैग करें
पाठ 10: पहली वेक्टर पुनर्प्राप्ति: उपयोगकर्ता के प्रश्न के निकटतम नियम खोजें
पाठ 11: बॉस अंततः उत्तर का स्रोत देखते हैं
पाठ 12: हिट का मतलब सही नहीं, आधार के बिना मनगढ़ंत नहीं कर सकते
पाठ 13: उपयोगकर्ता ईयरफ़ोन प्रमोशन के बारे में पूछता है, वेक्टर पुनर्प्राप्ति ने गलत नियम पाया
पाठ 14: बहुत सारे समान नियम, Top-k शायद सही न हो
पाठ 15: केवल वेक्टर पर्याप्त नहीं हैं, कीवर्ड और रूल राउटिंग जोड़ें
पाठ 16: बड़ी सेल से पहले नियम फट पड़ते हैं, नॉलेज बेस रिट्रीवल संघर्ष करता है
पाठ 17: उपयोगकर्ता ऑर्डर शिपिंग के बारे में पूछता है, AI डिलीवरी स्थिति गढ़ने लगता है
पाठ 18: Agent को टूलबॉक्स दें, लेकिन पैरामीटर और पहचान नियंत्रित होनी चाहिए
पाठ 19: उपयोगकर्ता ने ऑर्डर नंबर नहीं बताया, AI को जानने का नाटक नहीं करना चाहिए
पाठ 20: टूल परिणाम कच्चे रूप में वापस नहीं भेजे जा सकते, कॉन्टेक्स्ट फट जाएगा
पाठ 21: मॉडल सेवा में गड़बड़ी, टूल टाइमआउट, ग्राहक सेवा नहीं ढहनी चाहिए
पाठ 22: उत्पाद सिफारिशें अंततः विश्वसनीय: स्टॉक, कीमत, ज्ञान एक साथ
पाठ 23: अधिक टूल, गवर्नेंस कोड लीक होने लगता है
पाठ 24: टूल केवल Agent के इस संस्करण की सेवा नहीं करने चाहिए
पाठ 25: टूल, नॉलेज बेस, प्रक्रियाएँ तैयार, उपयोगकर्ता कौन सा रास्ता लेता है
पाठ 26: उपयोगकर्ता कहता है सीधे रिफंड दो, रिफंड एक वाक्य नहीं है
पाठ 27: मुफ्त Agent आफ्टर-सेल्स फ्लो के लिए अनुपयुक्त, प्रक्रिया को कठोरता से बनाएं
पाठ 28: बिना शिपमेंट वाला रिफंड: पहले ऑर्डर जांचें फिर नियम
पाठ 29: साइन किया गया रिटर्न: समय, उत्पाद, कारण, नीति जांचें
पाठ 30: AI केवल अनुरोध सबमिट कर सकता है, स्वयं स्वीकृत नहीं कर सकता
पाठ 31: अनुमोदन रिकवरी को बेतरतीब ढंग से नहीं जोड़ना या दोहराना चाहिए
पाठ 32: उपयोगकर्ता अभी-अभी उस ऑर्डर के बारे में पूछता है, लेकिन हर वाक्य याद रखने योग्य नहीं
पाठ 33: उपयोगकर्ता दावा करता है VIP है, इसका मतलब यह नहीं कि वास्तव में है
पाठ 34: इतिहास, टूल परिणाम, RAG चंक्स सब भर गए, मॉडल भ्रमित होने लगता है
पाठ 35: कॉन्टेक्स्ट बहुत लंबा, मॉडल बीच की सामग्री भूलने लगता है
पाठ 36: उपयोगकर्ता, टूल, नॉलेज बेस सभी गंदे निर्देश ला सकते हैं
पाठ 37: बॉस पूछता है ऐसा जवाब क्यों दिया, सिर्फ LLM ऐसा सोचता है नहीं कह सकते
पाठ 38: प्रॉम्प्ट बदलने के बाद, शिपिंग सुधरी लेकिन रिफंड टूट गए
पाठ 39: विफलता के बाद बेतरतीब ढंग से न बदलें, खराब समीक्षाएँ मुफ्त नहीं हैं
पाठ 40: बॉस फिर बिल जांचता है, लागत स्तरीकरण शुरू करें
पाठ 41: बड़ी सेल से पहले की रात, ई-कॉमर्स ग्राहक सेवा Agent का पूर्ण पूर्वाभ्यास
पाठ 42: बड़ी सेल की पहली लहर: शिपिंग और प्रमोशन नियम सही होने चाहिए
पाठ 43: दूसरी लहर: उपयोगकर्ता रिफंड चाहता है, AI को रुककर अनुमोदन की प्रतीक्षा करनी चाहिए
पाठ 44: तीसरी लहर: सेवा गड़बड़ी, अनधिकृत क्वेरी, नॉलेज मिस सभी एक साथ
पाठ 45: बॉस पूछता है क्या लॉन्च कर सकते हैं, पहले सीमाएँ लिखें
पाठ 46: बॉस पूछता है क्या इसे और मजबूत कर सकते हैं, रोडमैप और प्रोजेक्ट अभिव्यक्ति समझाएं