Agentic AI Mastery (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Independently Published, 2025
- Brossura
- Nuovo

Da: CitiRetail, Stevenage, Regno UnitoCitiRetail
Venditore AbeBooks dal 29 giugno 2022
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Paperback. Build, Orchestrate, and Scale Autonomous AI Agents with LangChain, LangGraph, and Multi-Agent Systemsby Golden TechiesThe future of artificial intelligence is autonomous - and it's already here.From intelligent copilots to fully autonomous research agents, Agentic AI is revolutionizing how systems think, act, and collaborate. But understanding how to design, orchestrate, and scale these powerful systems demands more than code snippets - it requires engineering mastery.Agentic AI Mastery (2025 Edition) is your complete, hands-on guide to building production-grade multi-agent architectures using LangChain, LangGraph, and Python-based frameworks. Written by senior AI engineers and system architects, this book blends deep theoretical understanding with practical implementation - empowering you to go from concept to scalable deployment with confidence. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
Codice articolo 9798273538382
- Titolo
- Agentic AI Mastery (Paperback)
- Autore
- Golden Techies
- Editore
- Independently Published
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798273538382
Build, Orchestrate, and Scale Autonomous AI Agents with LangChain, LangGraph, and Multi-Agent Systems
by Golden Techies
The future of artificial intelligence is autonomous — and it’s already here.
From intelligent copilots to fully autonomous research agents, Agentic AI is revolutionizing how systems think, act, and collaborate. But understanding how to design, orchestrate, and scale these powerful systems demands more than code snippets — it requires engineering mastery.
Agentic AI Mastery (2025 Edition) is your complete, hands-on guide to building production-grade multi-agent architectures using LangChain, LangGraph, and Python-based frameworks. Written by senior AI engineers and system architects, this book blends deep theoretical understanding with practical implementation — empowering you to go from concept to scalable deployment with confidence.
💡 What You’ll Learn
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Agentic Foundations: Understand the evolution of autonomous agents and how they differ from traditional LLM applications.
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LangChain & LangGraph in Action: Design agent workflows, build dynamic reasoning pipelines, and integrate memory, tools, and APIs.
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System Design Mastery: Learn modular architectures for multi-agent collaboration, coordination, and orchestration.
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Hands-On Projects: Implement real-world applications — from intelligent assistants to automated research systems and enterprise-scale pipelines.
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Optimization & Deployment: Debug, monitor, and scale your agent systems for performance, reliability, and ethical compliance.
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Security & Ethics: Mitigate risks like hallucinations, data leakage, and prompt injection while aligning your systems with AI governance standards.
🧠 Who This Book Is For
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AI Engineers and Developers building next-generation intelligent systems
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Machine Learning practitioners integrating autonomy into real-world pipelines
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Technical founders and researchers exploring multi-agent architectures
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Data scientists and Python developers ready to push beyond prompt engineering
⚙️ Inside, You’ll Find:
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10 deeply researched, publication-ready chapters
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100+ production-grade code examples (LangChain, LangGraph, Python)
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Expert insights, design patterns, and debugging workflows
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Full-stack coverage — from concepts to enterprise deployment
If you’re ready to move beyond chatbots and build autonomous, collaborative AI ecosystems, this book will show you the exact frameworks, design patterns, and best practices that define the Agentic AI era.
Master the architecture. Command the agents. Shape the future.
Available Now — The Definitive 2025 Guide to Agentic AI Systems
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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