Tutorial de LangGraph: Cómo construir sistemas avanzados de agentes de IA

Resumen

Sumérgete en la creación de sistemas avanzados de agentes de IA con LangGraph, un marco profesional que ofrece más control y escalabilidad que LangChain o LlamaIndex para aplicaciones listas para producción.

Programa de estudio

• Introducción a LangGraph
Descripción general de las características de LangGraph
Comparación con otros frameworks: LangChain y LlamaIndex
Instalación y configuración
• Conceptos Básicos de Sistemas de Agentes de IA
Comprensión de los agentes de IA y sus roles
Componentes clave de los sistemas de agentes de IA
• Bloques de Construcción de LangGraph
Nodos y aristas en LangGraph
Estructuras de datos de grafos y manipulación
• Diseño de Arquitecturas de Agentes de IA Escalables
Mejores prácticas para sistemas de IA escalables
Estudios de caso sobre sistemas de agentes de IA escalables
• Mecanismos de Control Avanzados en LangGraph
Personalización de comportamientos de los agentes
Manejo de errores y estrategias de respaldo
• Integración de LangGraph con Sistemas Existentes
Desarrollo de API y técnicas de integración
Optimización del flujo de datos
• Implementación y Pruebas de Aplicaciones Listas para Producción
Estrategias de despliegue para aplicaciones de LangGraph
Monitoreo y mantenimiento de sistemas de agentes de IA
• Talleres Prácticos
Construcción de un sistema de agentes de IA de muestra con LangGraph
Ejercicios prácticos: Características avanzadas y configuraciones personalizadas
• Tendencias y Desarrollos Futuros en Sistemas de Agentes de IA
Próximas características en LangGraph
Tendencias emergentes en IA y su impacto en los sistemas LangGraph
• Revisión del Curso y Sesión de Preguntas y Respuestas
Resumen de conceptos clave
Sesión abierta para preguntas y orientación personalizada

Asignaturas

Ciencias de la Computación