Modern AI Agent Engineering with LangGraph (Paperback)
Langue : anglais
Edité par Independently Published, 2026
- Livre broché
- Neuf
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Paperback. Building production-ready AI agents is hard. Most developers can create simple chains or basic agents that work in controlled environments. Turning those experiments into reliable, scalable, observable, secure, and maintainable systems that deliver consistent value in real enterprise settings is an entirely different challenge.This book bridges that gap. Production-Ready AI Agents with LangGraph is a practical, project-driven guide that teaches you how to design, build, test, deploy, and maintain sophisticated agentic AI applications. Through a single, continuously evolving multi-agent research and reporting system, you will master modern AI engineering practices from first principles to production deployment. What You Will LearnBuild stateful, persistent workflows using LangGraphDesign intelligent, autonomous agents with advanced reasoning and reflectionCreate robust multi-agent systems with supervisor and specialist collaborationImplement enterprise-grade RAG pipelines with hybrid search and grounded retrievalIntegrate external tools and services securely using the Model Context Protocol (MCP)Develop provider-agnostic architectures supporting OpenAI, Anthropic, Google Gemini, and local modelsApply comprehensive testing, evaluation, observability, and monitoringDeploy and scale AI applications with FastAPI, Docker, and production best practicesHarden systems with proper security, guardrails, and responsible AI principlesHow This Book TeachesYou will follow a single, realistic project that grows in sophistication with every chapter. Expect complete, executable code examples, in-depth architectural discussions, honest analysis of trade-offs, production considerations, and practical troubleshooting guidance. The emphasis is always on real engineering decisions rather than surface-level API usage. Who This Book Is ForThis book is written for Python developers, software engineers, backend developers, AI practitioners, and technical architects who want to move beyond prototypes and build production-grade AI systems. Basic Python knowledge is assumed.If you are ready to develop the skills and confidence required to deliver reliable, enterprise-ready AI applications, this book will show you how. Take the next step in your AI engineering journey today. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9798185284346
- Titre
- Modern AI Agent Engineering with LangGraph (Paperback)
- Auteur
- Adrian J. Corwin
- Éditeur
- Independently Published
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798185284346
Most developers can create simple chains or basic agents that work in controlled environments. Turning those experiments into reliable, scalable, observable, secure, and maintainable systems that deliver consistent value in real enterprise settings is an entirely different challenge.
This book bridges that gap.
Production-Ready AI Agents with LangGraph is a practical, project-driven guide that teaches you how to design, build, test, deploy, and maintain sophisticated agentic AI applications. Through a single, continuously evolving multi-agent research and reporting system, you will master modern AI engineering practices from first principles to production deployment.
What You Will Learn
- Build stateful, persistent workflows using LangGraph
- Design intelligent, autonomous agents with advanced reasoning and reflection
- Create robust multi-agent systems with supervisor and specialist collaboration
- Implement enterprise-grade RAG pipelines with hybrid search and grounded retrieval
- Integrate external tools and services securely using the Model Context Protocol (MCP)
- Develop provider-agnostic architectures supporting OpenAI, Anthropic, Google Gemini, and local models
- Apply comprehensive testing, evaluation, observability, and monitoring
- Deploy and scale AI applications with FastAPI, Docker, and production best practices
- Harden systems with proper security, guardrails, and responsible AI principles
You will follow a single, realistic project that grows in sophistication with every chapter. Expect complete, executable code examples, in-depth architectural discussions, honest analysis of trade-offs, production considerations, and practical troubleshooting guidance. The emphasis is always on real engineering decisions rather than surface-level API usage.
Who This Book Is For
This book is written for Python developers, software engineers, backend developers, AI practitioners, and technical architects who want to move beyond prototypes and build production-grade AI systems. Basic Python knowledge is assumed.
If you are ready to develop the skills and confidence required to deliver reliable, enterprise-ready AI applications, this book will show you how.
Take the next step in your AI engineering journey today.
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