Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
LangGraph y Patrones de Agentes: Una Introducción Práctica
- Grafos frente a cadenas lineales: cuándo y por qué
- Agentes, herramientas y bucles planificador-ejecutor
- Primer flujo de trabajo: un grafo agencial mínimo
Estado, Memoria y Paso de Contexto
- Diseño del estado del grafo e interfaces de los nodos
- Memoria a corto plazo vs. memoria persistida
- Ventanas de contexto, resumen y rehidratación
Lógica de Ramificación y Flujo de Control
- Enrutamiento condicional y decisiones multi-camino
- Reintentos, tiempos de espera (timeouts) y cortocircuitos (circuit breakers)
- Mecanismos alternativos, 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)
- Estrategias de ingesta de documentos y fragmentación (chunking)
- Embeddings 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 reversión (rollback)
- Manuales operativos y respuesta a incidentes
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos prácticos de Python
- Experiencia en la construcción de aplicaciones LLM o cadenas de prompts (prompt chains)
- Familiaridad con APIs REST y JSON
Audiencia objetivo
- Ingenieros de IA
- Gerentes de producto
- Desarrolladores que construyen sistemas interactivos impulsados por LLM
14 Horas