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Programa del Curso
LangGraph y Patrones de Agentes: Un Práctico Introducción
- Gráficos vs. cadenas lineales: cuándo y por qué
- Agentes, herramientas y bucles planificador-ejecutor
- Hola flujo de trabajo: un gráfico agente mínimo
Estado, Memoria y Pase de Contexto
- Diseño del estado del gráfico e interfaces de nodos
- Memoria a corto plazo vs. memoria persistente
- Ventanas de contexto, resumen y rehidratación
Lógica Ramificada y Flujo de Control
- Ruteo condicional y decisiones multipath
- Reintentos, tiempos de espera y interrupciones del circuito
- Sustitutos, puntos muertos y nodos de recuperación
Uso de Herramientas e Integraciones Externas
- Llamadas a funciones/herramientas desde nodos y agentes
- Consumo de APIs REST y bases de datos desde el gráfico
- Análisis y validación de salida estructurada
Flujos de Trabajo Aumentados con Búsqueda
- Estrategias de ingestión y fragmentación de documentos
- Inmersiones y almacenes vectoriales con ChromaDB
- Respuestas fundamentadas con citas y salvaguardas
Evaluación, Depuración e Observabilidad
- Rastreo de caminos e inspección de interacciones entre nodos
- Juegos dorados, evaluaciones y pruebas de regresión
- Monitoreo de calidad, seguridad y costo/latencia
Empaquetado y Entrega
- Servicio FastAPI y gestión de dependencias
- Versión de gráficos y estrategias de rollback
- Cuadernos 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 REST APIs y JSON
Público objetivo
- Ingenieros de IA
- Directores de producto
- Desarrolladores de sistemas interactivos impulsados por LLM
14 Horas