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Comienza 28 June 2025 03:19

Termina 28 June 2025

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LangGraph para principiantes: Flujos de trabajo agénticos en pasos simples

Emprende un viaje para dominar LangGraph, una herramienta diseñada para crear flujos de trabajo agénticos. Este curso introduce los conceptos fundamentales de LangGraph, incluyendo máquinas de estados, llamadas a herramientas y almacenamiento de memoria, incorporando estrategias de interacción humana. Ideal para aquellos que desean progresar des.
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Resumen

¿Estás listo para ir más allá de las simples aplicaciones de LLM y construir flujos de trabajo poderosos, con estado y agentes utilizando LangGraph?

Programa de estudio

  • Introducción a LangGraph
  • Visión general de las capacidades de LangGraph
    Comprensión de los flujos de trabajo agénticos
    Conceptos clave: estados, agentes e integración de LLM
  • Configuración de su Entorno
  • Instalación de LangGraph
    Herramientas y bibliotecas necesarias
    Configuración de un entorno de desarrollo
  • Fundamentos de LangGraph
  • Comprensión de nodos y bordes
    Creación de un gráfico simple
    Ejecución de flujos de trabajo básicos
  • Diseño de Aplicaciones con Estado
  • Introducción a la gestión de estados
    Implementación de funciones con estado en LangGraph
    Mejores prácticas para la persistencia de estado
  • Construcción de Flujos de Trabajo Agénticos
  • Definición y gestión de agentes
    Comunicación entre agentes
    Ejemplos prácticos de flujos de trabajo agénticos
  • Integración de LLMs con LangGraph
  • Conexión de modelos de lenguaje a flujos de trabajo
    Mejora de flujos de trabajo con procesamiento de lenguaje natural
    Estudios de caso de integración de LLM
  • Patrones Avanzados de Flujos de Trabajo
  • Flujos de trabajo condicionales
    Flujos de trabajo recursivos y en bucle
    Manejo de errores y registro de actividades
  • Prueba y Depuración de Flujos de Trabajo de LangGraph
  • Herramientas para probar aplicaciones de LangGraph
    Técnicas de depuración y errores comunes
  • Optimización y Mejores Prácticas
  • Ajuste de rendimiento
    Optimización de interacciones entre agentes
    Consideraciones de seguridad
  • Proyecto Final
  • Diseño de un flujo de trabajo completo con estado y agéntico
    Sesiones de revisión por pares y retroalimentación
    Presentación de proyectos
  • Conclusión del Curso
  • Revisión de conceptos clave
    Discusión sobre el futuro de los flujos de trabajo agénticos
    Recursos adicionales y próximos pasos para el aprendizaje

Enseñado por

Bharath Thippireddy


Asignaturas

Ciencias de la Computación