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Temario del curso
LangGraph y Patrones de Agentes: Una Guía Práctica
- Grafos frente a cadenas lineales: cuándo y por qué elegir cada uno.
- Agentes, herramientas y bucles planificador-ejecutor.
- Hola mundo: un grafo agencial mínimo.
Estado, Memoria y Transmisión de Contexto
- Diseño del estado del grafo y las interfaces de los nodos.
- Memoria a corto plazo frente a memoria persistente.
- Ventanas de contexto, resumen y rehidratación.
Lógica de Ramificación y Flujo de Control
- Ruteo condicional y decisiones de múltiples caminos.
- Reintentos, tiempos de espera y熔断ers (circuit breakers).
- Fallbacks, 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 con Recuperación Aumentada (RAG)
- Estrategias de ingestión de documentos y fragmentación (chunking).
- Embebidos y almacenes vectoriales con ChromaDB.
- Respuestas fundamentadas con citas y salvaguardas.
Evaluación, Depuración y Observabilidad
- Rastreo de caminos e inspección de interacciones entre nodos.
- Conjuntos de referencia (golden sets), evaluaciones y pruebas de regresión.
- Monitoreo de calidad, seguridad y costo/latencia.
Empaquetado y Entrega
- Servicio con FastAPI y gestión de dependencias.
- Versionado de grafos y estrategias de retroceso (rollback).
- Manuales operativos y respuesta a incidentes.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento práctico de Python.
- Experiencia en la construcción de aplicaciones LLM o cadenas de prompts.
- Familiaridad con APIs REST y JSON.
Público Objetivo
- Ingenieros de IA.
- Gerentes de producto.
- Desarrolladores que construyen sistemas interactivos impulsados por LLMs.
14 Horas