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LangGraph: Orquestación de agentes y multiagentes
Es parte de los cursos de IA para Datos en Inteligencia Artificial.
Discusiones sobre este curso
Resumen del curso
- Desarrolla agentes inteligentes que integren pensamiento y acción.
- Automatiza interacciones en sistemas de chat y procesos de recolección de datos.
- Implementa estrategias de ciclo de pensamiento y acción utilizando flujos de control.
- Crea grafos de decisión con nodos y aristas condicionales para orientar elecciones.
- Configura el almacenamiento seguro de API Keys y la gestión de estados con SQLite.
- Integra técnicas de web scraping con Selenium y BeautifulSoup para el análisis de datos.
Público Objetivo
Este curso está indicado para personas interesadas en profundizar conocimientos sobre el desarrollo de agentes inteligentes y la automatización de flujos complejos. Está dirigido a profesionales, estudiantes y entusiastas que buscan integrar estrategias de recolección de datos, web scraping y gestión segura de estados, ampliando sus competencias en la creación y orquestación de sistemas inteligentes.
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Última actualización
2/6/2026
¿Ya eres alumno?
10h
p/ conclusión
55
Actividades
220
Minutos de video
193
Alumnos en este curso
9.3
Nota del curso
Certificado de participación
Instructores
Contenido Detallado
1. Agente ReAct
- Introducción
- Preparando el ambiente
- Modelo React
- Agentes y Funciones
- Nuevas Funciones
- Agente ReAct Interactivo
- Implementando un Agente ReAct para recomendaciones musicales
- Para saber más: Máscaras de respuesta en agentes
- Haga lo que hicimos: Agente ReAct
- ¿Qué aprendimos?
2. Añadiendo Componentes
- Componentes de LangGraph
- Utilizando Tavily
- Orquestando un Agente de Búsqueda
- Optimizando la programación de servicios para mascotas
- Para saber más: Llamado paralelo de funciones en agentes
- Haga lo que hicimos en aula: Crear agente LangGraph
- ¿Qué aprendimos?
3. Búsqueda y Raspado con Agentes
- Búsqueda Simple con DDGS
- Búsqueda Agéntica y Webscraping
- Seleccionando los mejores ingredientes para Serenatto
- Para saber más: Limpieza de URLs
- Haga lo que hicimos en aula: Búsqueda Agéntica y raspado
- ¿Qué aprendimos?
4. Trabajando la Persistencia y el Streaming
- Persistencia y Streaming
- Memoria y contexto en Jornada Millas
- Para saber más: Agregando datos de multiples fuentes
- Haga lo que hicimos: Persistencia y Streaming
- ¿Qué aprendimos?
5. Human in the Loop
- HITL Interacción Inicial
- HITL Aprobación Humana
- HITL Inyección Manual
- Ajustando las respuestas de atención al cliente de SwiftBank
- Para saber más: Snapshot en el agente de IA
- Haga lo que hicimos: Human in the Loop
- ¿Qué aprendimos?
6. Orquestando MultiAgentes
- Orquestando MultiAgentes - Prompts
- Orquestando MultiAgentes - Nodos
- Orquestando MultiAgentes - Grafo
- Orquestando MultiAgentes - Gradio
- Optimizando la exhibición de películas en Luz & Acción
- Para saber más: Claves exclusivas en Agent State
- Haga lo que hicimos en aula: Grafo MultiAgentes
- ¿Qué aprendimos?
7. Creando un Asistente de Email
- Asistente de email - config
- Asistente de email - herramientas
- Asistente de email - ejecución
- Implementando memoria semántica en la e-commerce UseDev
- Para saber más: pydantic para la salida estructurada
- Orquestando agentes para el triaje de emails en Petpark
- Para saber más: Router en la clasificación de intenciones
- Implementando memoria en asistente virtual de moda
- Integrando memoria en LangGraph
- Haga lo que hicimos en aula: Crear agente de e-mails
- Conclusión
- ¿Qué aprendimos?
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