75 minuterDen ultimata snabbkursen i MCP – bygg från grunden
Bygg en första MCP-server och förstå hur verktyg, scheman, prompter, resurser och transporter hänger ihop.
LangChain. En av LangChains medgrundare ger en guidad rundtur i ett LLM-spår, ett projekt och en datamängd – tokenkostnad, latens, felfrekvens, aggregering av återkoppling och fördjupning i ett enskilt spann för ett hämtningssteg. Det är den närmaste visuella motsvarigheten till det artikeln beskriver med ”varje anrop är ett spann” och varför strukturerade spår är bättre än loggning med utskrifter.
Det är en leverantörsgenomgång – se den för begreppen spår, projekt och datamängd snarare än för produktargumenten. Idén att ”varje anrop är ett spann” kan överföras till alla spårningsstackar.
Du kan navigera bland spår, projekt och datamängder i LangSmith och läsa av tokenkostnad, latens, felfrekvens och detaljer per spann.
Grundläggande kännedom om LLM-API-anrop. Du behöver inte använda LangChain för att följa spårningsbegreppen.
Senast granskad: 18 maj 2026
Fortsätt längs samma lärstig med nästa kurerade kompletterande video.
75 minuterBygg en första MCP-server och förstå hur verktyg, scheman, prompter, resurser och transporter hänger ihop.
19 minuterFörbättra verktygsdesignen så att agenter väljer rätt åtgärd med rätt parametrar.
19 minuterIdentifiera de kontroller för RAG i produktion som saknas i naiva demonstrationer av dokumentchattar.
Externa kurser som är handplockade och går djupare in i detta ämne.
Emory University Goizueta Business School faculty
The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
IBM AI Academy
Svaret på ledningens strategiska frågor i den generativa AI-eran. Tre korta kurser direkt riktade till företagsledare – inga tekniska förkunskaper krävs – om var generativ AI skapar värde, hur den styrs ansvarsfullt och hur ett vagt ”vi borde använda AI” omvandlas till ett konkret användningsfall som går att försvara. Betyget är 4,6 baserat på ~700 omdömen. Gå den helst före nästa beslut om AI-budgeten.