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Temario del curso
LangGraph y patrones de agentes: una guía práctica
- Grafos frente a cadenas lineales: cuándo y por qué utilizar cada uno
- Agentes, herramientas y bucles de planificador-ejecutor
- Primer flujo de trabajo: un grafo agente mínimo
Estado, memoria y transmisión de contexto
- Diseño del estado del grafo e interfaces de los nodos
- Memoria de corto plazo frente a memoria persistente
- Ventanas de contexto, resumen y reconstitución de contexto
Lógica de ramificación y flujo de control
- Enrutamiento condicional y decisiones multicamino
- Reintentos, tiempos de espera y disyuntores (circuit breakers)
- Alternativas, puntos muertos y nodos de recuperación
Uso de herramientas e integraciones externas
- Llamada a funciones/herramientas desde nodos y agentes
- Consumo de APIs REST y bases de datos desde el grafo
- Análisis y validación de salidas estructuradas
Flujos de trabajo de agentes aumentados por recuperación (RAG)
- Ingestión de documentos y estrategias de fragmentación
- Embebidos y almacenes vectoriales con ChromaDB
- Respuestas fundamentadas con citas y salvaguardas
Evaluación, depuración y observabilidad
- Rastreo de rutas e inspección de interacciones entre nodos
- Conjuntos de referencia, evaluaciones y pruebas de regresión
- Monitoreo de calidad, seguridad y relación costo/latencia
Empaquetado y entrega
- Servicio con FastAPI y gestión de dependencias
- Versionado de grafos y estrategias de reversión
- Playbooks operativos y respuesta ante incidentes
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos prácticos de Python
- Experiencia en el desarrollo de aplicaciones con LLM o cadenas de prompts
- Familiaridad con APIs REST y JSON
Audiencia objetivo
- Ingenieros de IA
- Gerentes de producto
- Desarrolladores que construyen sistemas interactivos impulsados por LLM
14 Horas