Construye agentes de IA confiables como grafos con estado: control de flujo, memoria, human-in-the-loop y producción.
Curso práctico de LangGraph en Python para ingenieros de software: estado, nodos y reducers, aristas condicionales, Command y Send, agentes ReAct con herramientas, checkpointers y memoria, human-in-the-loop, arquitecturas multi-agente, streaming, ejecución durable, testing, observabilidad con LangSmith y deploy.
Contenido del curso
Unidad 1: De cadenas a grafos
Por qué existe LangGraph, el modelo mental de grafo con estado y tu primer grafo funcionando.
¿Por qué LangGraph? Límites de las cadenas y los agentes caja negra
El modelo mental: máquina de estados, grafo dirigido y ciclos
LangGraph en el ecosistema: LangChain, LangSmith y el deploy
Instalación, entorno y tu primer grafo
¿Cadena, workflow o agente? Clasifica el caso de uso
Prueba de la unidad
Unidad 2: Estado, nodos y aristas
El esquema de estado, los nodos como funciones, los reducers y la compilación del grafo.
StateGraph y el esquema de estado: TypedDict, dataclass y Pydantic
Nodos: reciben el estado y devuelven actualizaciones parciales
Reducers: cómo se fusionan las actualizaciones
START, END, compile() y visualización del grafo
Esquemas de entrada, salida y estado privado
Simulador: sigue el estado paso a paso
Prueba de la unidad
Unidad 3: Control de flujo
Aristas condicionales, ciclos, Command, paralelismo y map-reduce dinámico con Send.
Aristas condicionales y funciones de ruteo
Ciclos, reintentos y recursion_limit
Command: actualizar el estado y enrutar desde el mismo nodo
Paralelismo: fan-out, fan-in y super-steps
Map-reduce dinámico con Send
Arma el grafo: ordena el código
Prueba de la unidad
Unidad 4: LLMs, mensajes y herramientas
MessagesState, modelos de chat, herramientas y el bucle ReAct construido a mano.
MessagesState y el reducer add_messages
Modelos de chat y salida estructurada en los nodos
Definir herramientas: @tool, esquemas y bind_tools
ToolNode y tools_condition: el bucle ReAct
Construye un agente ReAct desde cero
Errores en herramientas y reintentos
Juego: ¿qué tipo de mensaje es?
Juego: empareja cada pieza del agente ReAct
Prueba de la unidad
Unidad 5: Persistencia y memoria
Checkpointers, threads, memoria de corto y largo plazo y time travel.
Checkpointers: memoria, SQLite y Postgres
Threads y conversaciones de varios turnos
Memoria de corto plazo: recortar y resumir mensajes
Memoria de largo plazo con Store
Time travel: historial, update_state y bifurcación
¿Checkpoint o Store? Clasifica el dato
Prueba de la unidad
Unidad 6: Human-in-the-loop
Pausar el grafo para que una persona apruebe, edite o complete información.
Patrones HITL: aprobar, editar, rechazar y consultar
interrupt() y Command(resume=...)
Aprobación de herramientas sensibles
Breakpoints estáticos y depuración
Simulador: flujo de aprobación de un reembolso
Prueba de la unidad
Unidad 7: Arquitecturas multi-agente
Subgrafos, supervisor, handoffs, swarm y agentes jerárquicos.
Subgrafos: encapsular y reutilizar grafos
Estado compartido y estado transformado en subgrafos
Patrón supervisor
Handoffs y patrón swarm
Plan-and-execute y agentes jerárquicos
¿Qué arquitectura usarías? Casos reales
Prueba de la unidad
Unidad 8: Streaming, Functional API y robustez
Modos de streaming, Functional API, ejecución durable, reintentos, caché y async.
Modos de streaming
Streaming de tokens hacia un frontend (SSE)
Functional API: @entrypoint y @task
Ejecución durable, retry policies y caché de nodos
Async y concurrencia
Juego: ¿qué modo de streaming usarías?
Juego: empareja la herramienta de robustez
Prueba de la unidad
Unidad 9: Testing, observabilidad y producción
Tests de grafos, trazas y evaluación con LangSmith, deploy, costos y seguridad.
Testing de grafos: nodos aislados y LLMs falsos
Trazas con LangSmith
Evaluación de agentes: datasets y evaluadores
Deploy: langgraph.json, Agent Server y Studio
Alternativa self-hosted: FastAPI y Postgres
Costos, latencia y seguridad
Juego: ¿testing, trazas, evaluación o deploy?
Juego: empareja cada riesgo con su defensa
Prueba de la unidad
Unidad 10: Proyecto final
Diseña, implementa y evalúa un agente de soporte técnico con RAG, herramientas y aprobación humana.