Completa el Bootcamp de AI Agente con LangGraph y Langchain

Resumen

Aprende a construir agentes de IA del mundo real, flujos de trabajo multi-agente y aplicaciones autónomas con LangGraph y LangChain. Lo que aprenderás:

Entender los principios básicos de la IA Agentic y cómo diseñar agentes inteligentes y autónomos para tareas del mundo real.

Dominar la construcción de agentes de IA utilizando LangGraph, incluidas la creación de flujos de trabajo, la gestión del estado del agente, la memoria y el comportamiento guiado por eventos. Desarrollar y desplegar sistemas colaborativos multi-agente que puedan comunicarse, razonar y resolver problemas complejos juntos.

Implementar proyectos prácticos para crear aplicaciones agenticas potentes como agentes de investigación autónomos, sistemas de automatización de tareas y asistentes de recuperación de conocimiento. ¿Te entusiasma el futuro de la IA donde los agentes inteligentes pueden pensar, actuar y colaborar para resolver tareas complejas de manera autónoma?

¡Bienvenido al Completo Bootcamp de IA Agentic con LangGraph y LangChain, tu curso integral para dominar el arte de construir aplicaciones de IA agentic desde cero! Este curso está diseñado para enseñarte todo lo que necesitas saber sobre IA Agentic, LangGraph y LangChain, dos de los marcos más poderosos para construir agentes de IA inteligentes y sistemas multi-agente.

Comenzarás por entender los fundamentos de la IA Agentic:

cómo difiere de los modelos de IA tradicionales, los componentes clave de los agentes (memoria, herramientas, toma de decisiones) y casos de uso del mundo real. Luego profundizaremos en LangGraph, un marco de última generación que te ayuda a diseñar flujos de trabajo de agentes complejos usando gráficos, eventos y transiciones de estado.

También aprenderás cómo combinar el poder de LangChain con LangGraph para construir aplicaciones de agente listas para producción. A lo largo del curso, construirás proyectos del mundo real paso a paso, incluyendo:

Crear agentes inteligentes individuales con capacidades de memoria y uso de herramientas.

Diseñar sistemas de colaboración multi-agente con intercambio de mensajes y metas compartidas. Implementar asistentes de investigación autónomos, bots de automatización de tareas y agentes RAG (generación aumentada de recuperación).

No solo aprenderás teoría:

construirás y desplegarás múltiples aplicaciones agenticas de extremo a extremo, obteniendo experiencia del mundo real en la construcción de poderosos sistemas de IA. Al final de este curso, tendrás las habilidades y la confianza para crear tus propios agentes de IA y desplegar aplicaciones agenticas complejas para varios dominios como búsqueda, investigación, planificación de tareas, servicio al cliente y más.

Lo que aprenderás:

Conceptos centrales detrás de la IA Agentic y cómo operan los agentes inteligentes. Dominio práctico de LangGraph y LangChain para construir sistemas de agentes.

Construcción de flujos de trabajo de IA autónomos y orientados a eventos con memoria, razonamiento y herramientas. Despliegue y optimización de aplicaciones de agente único y multi-agente.

Experiencia en proyectos del mundo real con agentes RAG, agentes de investigación autónoma y más. ¿Por qué tomar este curso?

Aprendizaje práctico y basado en proyectos:

Construye aplicaciones reales de agentes de IA, no solo ejemplos sencillos. Completo y apto para principiantes:

Diseñado para llevarte de principiante a constructor avanzado de agentes.

Habilidades del mundo real:

Aprende técnicas que las empresas están comenzando a usar para productos de IA de próxima generación. Tecnologías de vanguardia:

Domina las últimas innovaciones en la orquestación de agentes de IA con LangGraph y LangChain.

Si eres un desarrollador, científico de datos, ingeniero de IA/ML o entusiasta de la tecnología que busca proteger sus habilidades para el futuro y construir aplicaciones de IA de última generación, ¡este es el curso para ti! ¡Inscríbete ahora y comienza a construir el futuro con agentes de IA inteligentes hoy!

Programa de estudio

• Introducción a la IA Agente
Entendiendo la IA Agente vs. IA Tradicional
Componentes clave de los agentes inteligentes: memoria, herramientas, toma de decisiones
Casos de uso en el mundo real de la IA Agente
• Fundamentos de LangGraph
Descripción general del marco de LangGraph
Diseño de flujos de trabajo complejos usando gráficos, eventos y transiciones de estado
Combinación de LangGraph con LangChain para capacidades mejoradas
• Construcción de Agentes Inteligentes Únicos
Creación de agentes con memoria y uso de herramientas
Implementación de comportamiento impulsado por eventos
Gestión del estado del agente y transiciones
• Sistemas Multi-Agente y Colaboración
Diseño de sistemas con paso de mensajes y objetivos compartidos
Comunicación y razonamiento entre agentes
Resolución colaborativa de problemas complejos
• Proyecto: Agentes de Investigación Autónomos
Automatización de tareas y recuperación de información
Integración con bases de conocimiento externas
Despliegue y optimización del rendimiento
• Proyecto: Bots de Automatización de Tareas
Creación de bots para manejo de tareas repetitivas
Utilización de memoria de agentes para conciencia contextual
Estrategias de automatización de flujos de trabajo
• Proyecto: Agentes de Generación Ampliada por Recuperación (RAG)
Incorporación de técnicas de recuperación en diseños de agentes
Desarrollo de capacidades de generación de contenidos
Mejora de la precisión y la relevancia de la información
• Dominio Práctico de LangGraph y LangChain
Ejercicios prácticos sobre construcción de sistemas de agentes
Despliegue de aplicaciones de agente único y multiagente
Escenarios del mundo real y estudios de caso
• Conclusión del Curso
Revisión de conceptos y proyectos clave
Tendencias futuras en la IA Agente
Recursos para aprendizaje continuo y desarrollo de habilidades

---

Enseñado por

KRISHAI Technologies Private Limited and Krish Naik

---

Asignaturas

Ciencias de la Computación