LangGraph: desarrollo de agentes de IA avanzados
¿Te gustaría construir agentes de Inteligencia Artificial capaces de razonar, usar herramientas, colaborar entre sí y ejecutar tareas complejas dentro de flujos controlados por humanos?
Las aplicaciones modernas de IA ya no se basan únicamente en prompts. Hoy se desarrollan arquitecturas completas de agentes inteligentes capaces de planificar, consultar información, utilizar herramientas externas, aprender del contexto y coordinarse entre ellos.
En este curso aprenderás a utilizar LangGraph, una librería del ecosistema LangChain que permite diseñar agentes avanzados con control total sobre su flujo de razonamiento.
Paso a paso aprenderás a construir distintos tipos de agentes, incluyendo:
- Agentes reflexivos.
- Agentes con reflexión estructurada.
- Agentes ReAct.
- Sistemas RAG con recuperación de conocimiento.
- Agentes con memoria persistente y supervisión humana.
- Arquitecturas multi-agente.
A lo largo del curso implementarás sistemas reales como:
- Agentes que reflexionan sobre sus respuestas.
- Sistemas RAG que reducen alucinaciones.
- Agentes con validación humana.
- Ejecución paralela y asincronía.
- Ecosistemas de múltiples agentes colaborando.
El objetivo es que aprendas a diseñar sistemas de IA avanzados basados en agentes, preparados para aplicaciones reales.
Unidades:
- Introducción a LangGraph e instalación
- Agente reflexivo en LangGraph
- Agente reflexión con herramientas en LangGraph
- Agentes ReAct en LangGraph
- Agentes RAG avanzados con LangGraph
- Agentes RAG avanzados con LangGraph con autoevaluación de alucinaciones y enrutado
- Persistencia e intervención humana en el flujo
- Ejecución asíncrona en LangGraph
- Ecosistema multiagente con LangGraph
- Despliegue de soluciones con LangGraph