Curso en línea (Online) de LangGraph: desarrollo de agentes de IA avanzados
Este Curso en línea (Online) de LangGraph: desarrollo de agentes de IA avanzados, te aporta las herramientas necesarias para construir agentes de IA capaces de razonar, colaborar entre sí y ejecutar tareas complejas dentro de flujos controlados por humanos.
Descripción
El presente Curso en línea (Online) de LangGraph: desarrollo de agentes de IA avanzados, te permite adquirir los conocimientos y habilidades necesarios para diseñar e implementar agentes avanzados con LangGraph y LLMs: razonamiento, memoria y colaboración multiagente para sistemas autónomos y escalables.
Domina LangGraph, la herramienta clave para el desarrollo de agentes de IA avanzados y autónomos
Mediante este Curso en línea (Online) aprenderás a diseñar e implementar agentes avanzados de IA utilizando LangGraph y LLMs para desarrollar sistemas autónomos y escalables que integren razonamiento, memoria y colaboración multi-agente.
Desarrollarás aplicaciones basadas en grafos de ejecución donde los agentes pueden razonar, planificar, utilizar herramientas y colaborar de forma autónoma.
Durante el curso abordaremos el desarrollo práctico de distintos tipos de agentes de IA, como agentes reflexivos, agentes basados en el patrón ReAct, sistemas RAG (Retrieval Augmented Generation) para mejorar la precisión de las respuestas o arquitecturas multi-agente capaces de resolver problemas complejos mediante la cooperación entre diferentes componentes de inteligencia artificial.
En esta formación online podrás obtener las siguientes competencias:
- Diseñar y desarrollar agentes de inteligencia artificial utilizando LangGraph y el ecosistema LangChain.
- Crear agentes reflexivos, agentes ReAct y sistemas RAG conectados a bases de conocimiento.
- Implementar memoria persistente y ejecución asíncrona en arquitecturas de agentes.
- Diseñar sistemas multi-agente y analizar su comportamiento mediante herramientas de observabilidad.
Puedes ver aquí un vídeo de presentación del curso:
Características
Curso en línea (Online) de LangGraph: desarrollo de agentes de IA avanzados, de 35 horas de duración.
- Tendrás 3 meses para completar el curso.
- Acceso a la plataforma las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
- Compatible con cualquier sistema operativo y dispositivo móvil.
- La evaluación se realiza a través de exámenes tipo test.
- Ponte tu propio horario ya que el curso es online.
- Al finalizar, recibirás tu Certificación Acreditativa.
¿A quién va dirigido?
Este Curso en línea (Online) de LangGraph: desarrollo de agentes de IA avanzados está dirigido principalmente a desarrolladores, ingenieros de datos, especialistas en inteligencia artificial y profesionales tecnológicos que deseen aprender a construir agentes avanzados de IA con LangGraph. También resulta adecuado para profesionales que ya trabajan con LLMs o LangChain y quieren desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial más complejas y escalables.
Temario del curso
1. Introducción a LangGraph e instalación
- Niveles de autonomía en aplicaciones de IA
- ¿Qué es LangGraph y qué nos ofrece?
- Instalación librerías y entorno LangGraph
- Resumen
2. Agente reflexivo en LangGraph
- Presentación y configuración inicial del agente reflexivo
- Uso de LLM en la creación de agentes
- Creación de las cadenas de generación y reflexión
- Construcción del grafo con LangGraph
- Análisis de trazas del agente reflexivo con LangSmith
- Resumen
3. Agente reflexión con herramientas en LangGraph
- Presentación y configuración inicial del agente reflexión
- Creación de esquemas de salida Pydantic
- Configuración de las herramientas con ToolNode
- Creación de cadenas para el agente de respuesta y agente revisor
- Construcción del grafo con LangGraph
- Análisis de trazas del agente reflexión con LangSmith
- Resumen
4. Agentes ReAct en LangGraph
- Presentación y configuración inicial del agente ReAct
- Creación de herramientas del agente ReAct con ToolNode
- Implementación de nodos para agente ReAct
- Construcción del grafo con LangGraph
- Análisis de trazas del agente ReAct con LangSmith
- Resumen
5. Agentes RAG avanzados con LangGraph
- Presentación y configuración inicial del agente RAG
- Ingesta de datos en la base de datos vectorial
- Creación del estado del grafo
- Definición del nodo recuperador para obtener información relevante del RAG
- Construcción de filtro de relevancia para el RAG
- Implementación del nodo de búsqueda web con Tavily
- Definición del nodo de generación
- Creación del grafo RAG inicial
- Resumen
6. Agentes RAG avanzados con LangGraph con autoevaluación de alucinaciones y enrutado
- Autoevaluación de alucinaciones
- Autoevaluación de respuesta correcta
- Implementación de enrutado adaptativo en RAG
- Resumen
7. Persistencia e intervención humana en el flujo
- Persistencia en LangGraph: memoria y checkpointing
- Intervención humana con Memory Saver e interrupciones (persistencia RAM)
- Persistencia con Sqlite Saver
- Creación de agentes ReAct con persistencia y validación humana
- Resumen
8. Ejecución asíncrona en LangGraph
- ¿Qué es la ejecución asíncrona en LangGraph?
- Implementación de asincronía en LangGraph
- Ejecución de ramas en paralelo con nodos adicionales
- Ejecución asíncrona con ramas condicionales
- Resumen
9. Ecosistema multiagente con LangGraph
- ¿Qué ecosistemas de agentes podemos implementar y por qué son necesarios?
- Presentación del proyecto multiagente
- Agente supervisor
- Agente clarificador
- Agente buscador
- Agente codificador
- Agente validador
- Creación del grafo y ejecución
- Resumen
10. Despliegue de soluciones con LangGraph
- ¿Qué opciones de despliegue tenemos?
- Despliegue con LangSmith Deployments
- Resumen
- Durante el proceso de compra, te solicitaremos los datos para tu alta en el centro.
- Antes de las 72 horas laborables recibirás en tu correo electrónico las credenciales para acceder a tu curso.
- Si no recibes las claves antes de las 72 horas laborables, por favor revisa tu carpeta de spam o correo no deseado.
- Tienes 3 meses para completar el curso desde el día que recibes las credenciales de acceso.
- No se aceptan devoluciones una vez recibidas las claves de acceso.
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