LangChain y LangGraph: Construyendo Agentes de AI con Estado

A medida que las aplicaciones de AI se vuelven más complejas, las cadenas de prompts simples ya no son suficientes. Los desarrolladores necesitan formas de construir agentes inteligentes que puedan recordar interacciones pasadas, tomar decisiones y corregir sus propios errores. Este curso te guía a través de la evolución del desarrollo de AI, cerrando la brecha entre los conceptos tradicionales de LangChain y las arquitecturas modernas de LangGraph. Aprenderás a realizar la transición de cadenas lineales a grafos de agentes dinámicos y con estado, lo que te permitirá construir aplicaciones que manejen razonamientos complejos de múltiples pasos. Lo que aprenderás: • Comprender las diferencias principales entre las arquitecturas de LangChain y LangGraph. • Aprender conceptos fundamentales de AI agéntica, incluyendo el llamado a herramientas (tool calling) y el enrutamiento dinámico. • Diseñar flujos de trabajo con estado que mantengan la memoria a través de múltiples turnos conversacionales. • Aplicar patrones modernos de generación aumentada por recuperación (RAG) dentro de una estructura de grafo. • Construir y estructurar tu propio grafo de agentes utilizando ejercicios de codificación escritos. • Practicar técnicas fundamentales de ingeniería de prompts adaptadas para agentes autónomos. El viaje comienza con un desglose claro de la terminología esencial de AI y los conceptos fundamentales antes de pasar a las implementaciones prácticas de código. Explorarás sistemáticamente cómo definir el estado, crear nodos y enrutar la lógica para formar un sistema agéntico completo. Este curso está diseñado para principiantes y desarrolladores que son nuevos en la AI agéntica, sin requerir experiencia previa con frameworks de AI complejos. Comienza a leer hoy para modernizar tus habilidades de desarrollo de AI y construir aplicaciones más inteligentes y con estado.