Curso
Diseño de sistemas agénticos con LangChain
IntermedioNivel de habilidad
Actualizado 10/2025
PythonArtificial Intelligence3 h11 vídeos34 Ejercicios2,800 XP12,171Certificado de logros
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Domina lo esencial de los agentes LangChain
Aprenderás a integrar avisos, modelos lingüísticos y herramientas en los flujos de trabajo utilizando el marco Razonamiento y Acción (ReAct). A continuación, podrás establecer flujos de trabajo agénticos, configurar herramientas y comprender los principios básicos de los agentes LangChain, a la vez que visualizas estos flujos de trabajo con LangGraph. Construirás agentes personalizados, configurarás herramientas para acceder a fuentes de datos externas, como la API de Wikipedia, y gestionarás los estados de los agentes. Te guiarán en la definición de nodos y aristas, la creación de rutas condicionales y el montaje de flujos de trabajo complejos que se adapten a condiciones variables.Construye Agentes de Chat Dinámicos
Por último, aprenderás a controlar los mensajes, a definir nodos para llamar a funciones de forma flexible y a configurar tu chatbot para el manejo de múltiples herramientas. Al final de este curso, serás capaz de construir sistemas inteligentes que automaticen tareas complejas, mejoren la productividad y proporcionen soluciones dinámicas adaptadas a necesidades empresariales específicas.Requisitos previos
Developing LLM Applications with LangChain1
Fundamentos esenciales de los agentes de LangChain
¡Construye sistemas agénticos inteligentes! Descubre los componentes clave de los agentes de LangChain y cómo los prompts, los LLMs y las herramientas trabajan juntos para razonar y actuar. Configurarás un agente con la API de OpenAI, definirás herramientas personalizadas y abordarás tareas reales como cálculos matemáticos. Además, explorarás cómo LangChain organiza datos usando grafos, nodos y aristas.
2
Creación de chatbots con LangGraph
¡Crea chatbots dinámicos con herramientas usando LangChain y LangGraph! Explorarás cómo construir un chatbot que se adapte según la entrada del usuario definiendo estados e integrando APIs externas para recuperar información en tiempo real. Conectarás estos componentes en una estructura de grafo receptiva, permitiendo transiciones fluidas entre la conversación y respuestas asistidas por herramientas. Al finalizar, tendrás un framework de chatbot representado visualmente, con razonamiento mejorado y flujos de trabajo de varios pasos.
3
Crea agentes de chat dinámicos
Amplía tu chatbot con herramientas dinámicas y memoria. Define e integra múltiples herramientas en flujos de trabajo flexibles, crea funciones para llamadas dinámicas a herramientas y configura tu chatbot para gestionar múltiples herramientas. Organiza la memoria y los resultados para habilitar conversaciones entrelazadas de múltiples turnos. Al final, habrás creado un chatbot sofisticado capaz de interacciones complejas.
Diseño de sistemas agénticos con LangChain
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