Construcción de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes LLM

LangGraph y patrones de agentes: Una introducción práctica

• Grafos vs. cadenas lineales: cuándo y por qué
• Agentes, herramientas y ciclos planificador-ejecutor
• Primer flujo de trabajo: un grafo agéntico minimalista

Estado, memoria y transmisión de contexto

• Diseño del estado del grafo e interfaces de nodos
• Memoria a corto plazo vs. memoria persistente
• Ventanas de contexto, resúmenes y rehidratación

Lógica de ramificación y flujo de control

• Enrutamiento condicional y decisiones multipista
• Reintentos, temporizadores (timeouts) y cortacircuitos (circuit breakers)
• Alternativas (fallbacks), puntos ciegos y nodos de recuperación

Uso de herramientas e integraciones externas

• Llamadas a funciones/herramientas desde nodos y agentes
• Consumo de API REST y bases de datos desde el grafo
• Análisis y validación de salidas estructuradas

Flujos de trabajo de agentes aumentados por recuperación (RAG)

• Ingesta de documentos y estrategias de fragmentación (chunking)
• Embeddings y almacenes vectoriales con ChromaDB
• Respuestas fundamentadas con citas y medidas de seguridad

Evaluación, depuración y observabilidad

• Rastreo de rutas e inspección de interacciones entre nodos
• Conjuntos dorados (golden sets), evaluaciones y pruebas de regresión
• Monitoreo de calidad, seguridad y costo/latencia

Empaquetado y entrega

• Servicio mediante FastAPI y gestión de dependencias
• Control de versiones de grafos y estrategias de reversión (rollback)
• Protocolos operativos (playbooks) y respuesta a incidentes

Resumen y próximos pasos