Curso de LangGraph: desarrollo de agentes de IA avanzados

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

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