GitHub – FareedKhan-dev/all-agentic-architectures: Implementation of 17+ agentic architectures designed for practical use across different stages of AI system development.

Want a hands-on masterclass in building real AI agents? I found a repository that feels like a living textbook, and I want to tell you about it as if we were chatting over coffee.

The project https://github.com/FareedKhan-dev/all-agentic-architectures collects implementations of 17+ agentic architectures, built with LangChain and LangGraph. It moves from simple single-agent improvements, to collaborative agents, to memory and safety patterns, and ends with self-improving systems. There’s even an illustrative diagram for the 11_meta_controller.ipynb notebook, showing how specialized agents can be orchestrated, which honestly clarified things for me after a few cups of tea.

Why this matters: a lot of resources are theoretical, and this one is practical, production-minded, and meant to be explored notebook by notebook. Want to try it yourself? Quick setup notes, from my own fumbling through dependencies: use a virtual environment, run pip install -r requirements.txt, and install pygraphviz if you want nice graph visualizations. Create a .env file with your API keys, then launch Jupyter and follow the notebooks in numerical order.

There’s guidance on building single-agent building blocks, multi-agent collaboration, deeper reasoning and memory, and robust safety patterns for production. The final notebooks show agents that learn and adapt over time. It’s practical, and you can contribute. I opened an issue with a small bug once, and the maintainers were responsive, which I appreciated.

So if you’re building intelligent systems, this repo is a compact, actionable roadmap. Dive in, poke around the notebooks, and consider contributing. The project is MIT licensed, and contributions are welcome. Happy exploring, and keep experimenting — the future of agent design is unfolding, and you can be part of it.

Möchtest du eine praktische Masterclass im Aufbau von KI-Agenten? Ich bin über ein Repository gestolpert, das sich wie ein lebendes Lehrbuch anfühlt, und erzähle dir davon so, als säßen wir zusammen.

Das Projekt https://github.com/FareedKhan-dev/all-agentic-architectures enthält Implementierungen von mehr als 17 agentischen Architekturen, umgesetzt mit LangChain und LangGraph. Es führt dich von einfachen Verbesserungen einzelner Agenten zu kollaborativen Systemen, zu Gedächtnis- und Sicherheitsmustern, bis hin zu selbstverbessernden Agenten. Besonders hilfreich fand ich das Diagramm zur Datei 11_meta_controller.ipynb, es macht die Orchestrierung spezialisierter Agenten wirklich verständlich.

Warum das wichtig ist: Viele Quellen bleiben theoretisch, dieses Projekt ist praxisorientiert und notebookbasiert. Kurz und praktisch, aus eigener Erfahrung: nutze eine virtuelle Umgebung, installiere die Abhängigkeiten mit pip install -r requirements.txt, und wenn du Graphen sehen möchtest, installiere pygraphviz. Lege eine .env-Datei mit deinen API-Schlüsseln an, starte Jupyter und arbeite die Notebooks der Reihe nach durch.

Das Repository deckt Single-Agent-Cores, Zusammenarbeit zwischen Agenten, tiefere Denkmuster und Gedächtnis sowie kritische Sicherheitsarchitekturen für den Produktionseinsatz ab. Am Ende siehst du, wie Agenten im Laufe der Zeit lernen und Probleme neuartig lösen. Beiträge sind willkommen, das Projekt steht unter der MIT-Lizenz. Probier’s aus, und wenn du magst, mach mit — die Agentenlandschaft entwickelt sich gerade, und deine Experimente zählen.