ver vídeo
Inteligencia artificial Deep learning

Cod. LANGRAPH

Curso de LangGraph: desarrollo de agentes de IA avanzados

Diseña e implementa agentes avanzados con LangGraph y LLMs: razonamiento, memoria y colaboración multiagente para sistemas autónomos y escalables.

Valoraciones
10,0 /10
ver vídeo

¿Te gustaría construir agentes de Inteligencia Artificial capaces de razonar, usar herramientas, colaborar entre sí y ejecutar tareas complejas dentro de flujos controlados por humanos?

Las aplicaciones modernas de IA ya no se basan únicamente en prompts. Hoy se desarrollan arquitecturas completas de agentes inteligentes capaces de planificar, consultar información, utilizar herramientas externas, aprender del contexto y coordinarse entre ellos.

En este curso aprenderás a utilizar LangGraph, una librería del ecosistema LangChain que permite diseñar agentes avanzados con control total sobre su flujo de razonamiento.

Paso a paso aprenderás a construir distintos tipos de agentes, incluyendo:

  • Agentes reflexivos.
  • Agentes con reflexión estructurada.
  • Agentes ReAct.
  • Sistemas RAG con recuperación de conocimiento.
  • Agentes con memoria persistente y supervisión humana.
  • Arquitecturas multi-agente.

A lo largo del curso implementarás sistemas reales como:

  • Agentes que reflexionan sobre sus respuestas.
  • Sistemas RAG que reducen alucinaciones.
  • Agentes con validación humana.
  • Ejecución paralela y asincronía.
  • Ecosistemas de múltiples agentes colaborando.

El objetivo es que aprendas a diseñar sistemas de IA avanzados basados en agentes, preparados para aplicaciones reales.

  • Impartido por

    Iván Pinar Domínguez

    Iván Pinar Domínguez

    Ingeniero de Telecomunicación y Máster en Project Management, especializado en Inteligencia Artificial aplicada, análisis de datos y gestión de proyectos. Combino una sólida base técnica en Python, Big Data y automatización de procesos con experiencia dirigiendo proyectos tecnológicos complejos bajo metodologías ágiles como Scrum y Design Thinking.

  • Dirigido a

    • Profesionales del desarrollo que quieran aprender a construir agentes avanzados con LangGraph y LLMs.
    • Profesionales de la ingeniería de datos y especialistas en IA interesados en sistemas RAG y arquitecturas de agentes autónomos.
    • Profesionales que ya utilizan LangChain o LLMs y desean dar el siguiente salto hacia sistemas de IA más complejos.
    • Profesionales de la consultoría tecnológica que quieran implementar soluciones avanzadas de IA en empresas y organizaciones.
    • Personal investigador y estudiantado que deseen comprender cómo diseñar arquitecturas modernas de agentes inteligentes.

  • ¿Qué competencias vas a adquirir?

    Diseñar e implementar agentes avanzados de IA utilizando LangGraph y LLMs para desarrollar sistemas autónomos y escalables que integren razonamiento, memoria y colaboración multi-agente.

  • Requisitos

    Se requiere tener conocimientos básicos de Python. Recomendable conocer los fundamentos de LangChain.

  • Valoraciones de la formación
    10,0
    Comentario:
    --
    Valoración del alumno
    10,0
    Profesor
    10
    Contenidos
    10
    Aula Virtual
    10
    Curso
    10
  1. Introducción a LangGraph e instalación

    • Niveles de autonomía en aplicaciones de IA
    • ¿Qué es LangGraph y qué nos ofrece?
    • Instalación librerías y entorno LangGraph
    • Resumen
  2. Agente reflexivo en LangGraph

    • Presentación y configuración inicial del agente reflexivo
    • Uso de LLM en la creación de agentes
    • Creación de las cadenas de generación y reflexión
    • Construcción del grafo con LangGraph
    • Análisis de trazas del agente reflexivo con LangSmith
    • Resumen
  3. Agente reflexión con herramientas en LangGraph

    • Presentación y configuración inicial del agente reflexión
    • Creación de esquemas de salida Pydantic
    • Configuración de las herramientas con ToolNode
    • Creación de cadenas para el agente de respuesta y agente revisor
    • Construcción del grafo con LangGraph
    • Análisis de trazas del agente reflexión con LangSmith
    • Resumen
  4. Agentes ReAct en LangGraph

    • Presentación y configuración inicial del agente ReAct
    • Creación de herramientas del agente ReAct con ToolNode
    • Implementación de nodos para agente ReAct
    • Construcción del grafo con LangGraph
    • Análisis de trazas del agente ReAct con LangSmith
    • Resumen
  5. Agentes RAG avanzados con LangGraph

    • Presentación y configuración inicial del agente RAG
    • Ingesta de datos en la base de datos vectorial
    • Creación del estado del grafo
    • Definición del nodo recuperador para obtener información relevante del RAG
    • Construcción de filtro de relevancia para el RAG
    • Implementación del nodo de búsqueda web con Tavily
    • Definición del nodo de generación
    • Creación del grafo RAG inicial
    • Resumen
  6. Agentes RAG avanzados con LangGraph con autoevaluación de alucinaciones y enrutado

    • Autoevaluación de alucinaciones
    • Autoevaluación de respuesta correcta
    • Implementación de enrutado adaptativo en RAG
    • Resumen
  7. Persistencia e intervención humana en el flujo

    • Persistencia en LangGraph: memoria y checkpointing
    • Intervención humana con Memory Saver e interrupciones (persistencia RAM)
    • Persistencia con Sqlite Saver
    • Creación de agentes ReAct con persistencia y validación humana
    • Resumen
  8. Ejecución asíncrona en LangGraph

    • ¿Qué es la ejecución asíncrona en LangGraph?
    • Implementación de asincronía en LangGraph
    • Ejecución de ramas en paralelo con nodos adicionales
    • Ejecución asíncrona con ramas condicionales
    • Resumen
  9. Ecosistema multiagente con LangGraph

    • ¿Qué ecosistemas de agentes podemos implementar y por qué son necesarios?
    • Presentación del proyecto multiagente
    • Agente supervisor
    • Agente clarificador
    • Agente buscador
    • Agente codificador
    • Agente validador
    • Creación del grafo y ejecución
    • Resumen
  10. Despliegue de soluciones con LangGraph

    • ¿Qué opciones de despliegue tenemos?
    • Despliegue con LangSmith Deployments
    • Resumen

Formación bonificada para trabajadores.

Este curso cumple con los requisitos establecidos por FUNDAE para la bonificación de Formación Programada.

En ADR Formación realizamos sin coste la gestión de la bonificación con FUNDAE, tramitando la documentación necesaria. ¿Quieres bonificar esta formación? Solicita más información

  • ¿Con o sin tutoría...? ¿Qué me ofrece cada modalidad?

    Sin duda debes elegir la opción que más te convenga, pero ten en cuenta que hay algunas diferencias importantes entre ambas modalidades, sobre todo en lo concerniente a la bonificación de la formación y a la obtención del Certificado de Aprovechamiento.

    Además, recuerda que en la modalidad "Con tutoría" hay un experto/a, que en la generalidad de los casos es el autor del curso, solventando tus dudas y velando porque obtengas el mayor aprovechamiento del aprendizaje.

      S/T Sin Tutoría C/T Con Tutoría
    Acceso secuencial a las unidades del curso
    Disponible
    Disponible
    Descarga de contenidos en PDF
    Disponible
    Disponible
    Acceso a recursos didácticos y multimedia
    Disponible
    Disponible
    Ilimitadas consultas al tutor
    Disponible
    Videoconferencias con el tutor desde el entorno de comunicaciones
    Disponible
    Ejercicios prácticos corregidos y evaluados por el tutor
    Disponible
    Certificado de realización PDF
    Con código seguro de verificación
    Disponible
    Certificado de aprovechamiento PDF
    Con código seguro de verificación
    Disponible
    Posibilidad de bonificación hasta el 100%
    Disponible
  • ¿Cómo empezar?

    ¡Inscribirte en un curso es muy fácil! Solo debes completar el formulario de inscripción e inmediatamente te enviaremos tus datos de acceso a la dirección de email que nos hayas indicado. Recuerda prestar atención a la carpeta de spam si no recibes nuestro email, ya que algunos filtros anti-spam podrían filtrar este correo.

    Una vez tengas tu nombre de usuario y contraseña ya podrás entrar en el curso. Tienes acceso gratuito a la unidad de Metodología para que puedas evaluar el aula virtual y la dinámica de la formación online. Inicialmente, solo puedes ver la unidad de Metodología, aunque en algunos casos también puedes evaluar la primera unidad del curso elegido.

    Puedes realizar el pago del curso durante el proceso de inscripción o en cualquier momento desde el campus del aula virtual. El pago puede realizarse mediante tarjeta bancaria, Paypal, Bizum, o a través de una transferencia bancaria enviando posteriormente el justificante. Una vez realizado el pago podrás acceder a todas las unidades de aprendizaje, siempre de una manera secuencial.

  • Plazos

    Una vez que te hayas inscrito en el curso, puedes iniciar su compra desde el campus virtual.

    Si el curso ofrece unidades de prueba, dispones de un plazo máximo de 10 días para evaluarlo. Pasado este tiempo, o una vez hayas completado las unidades de prueba, no podrás volver a acceder al curso sin comprarlo. Tú decides si deseas continuar la formación.

    Tras formalizar el pago, dispones de 90 días para realizar el curso cómodamente. En caso de que lo necesites, puedes pedir una ampliación de plazo si justificas las causas (¡y generalmente se suele conceder!).

    La ampliación de plazo puedes solicitarla a tu tutor/a y, en el caso de que estés realizando la formación sin tutoría, puedes escribirnos a hola@adrformacion.com

  • Certificados

    Si realizas el curso en la modalidad "con tutoría" y finalizas tu formación con éxito, recibirás un Certificado de Aprovechamiento.

    Si realizas el curso en la modalidad "sin tutoría" y finalizas tu formación con éxito, recibirás un Certificado de Realización.

    Los certificados, expedidos por ADR Formación, indican el número de horas, contenido, fechas de inicio y finalización y otros datos referentes al curso realizado. Además, cada certificado tiene asignado un Código Seguro de Verificación (CSV) único que demuestra su autenticidad.

    Tu certificado estará disponible en un plazo inferior a 24 horas tras haber finalizado la formación. Desde tu área privada, podrás descargarlo en formato PDF.

    Importante: el alumnado que bonifique su formación dispondrá de su Certificado de Aprovechamiento una vez finalizado el plazo de acceso de la formación y tras la validación del expediente.

  • Acreditación de horas

    El curso de LangGraph: desarrollo de agentes de IA avanzados tiene una duración de 35 horas.

¿Necesitas impartir esta formación en tu organización?

LangGraph: desarrollo de agentes de IA avanzados

LangGraph: desarrollo de agentes de IA avanzados

Indícanos la dirección de email corporativo en la que quieres recibir el temario completo del curso en PDF.

Otros cursos que te pueden interesar

Otros cursos impartidos por Iván Pinar Domínguez

Este sitio utiliza cookies propias y de terceros con fines analíticos anónimos, para guardar tus preferencias y garantizar el correcto funcionamiento del sitio web.

Puedes aceptar todas las cookies, rechazarlas o configurarlas según tus preferencias utilizando los botones correspondientes.

Puedes obtener más información y volver a configurar tus preferencias en cualquier momento en la Política de cookies