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Proyecto de Agentes Inteligentes: desarrollo con LangChain, LangGraph y LangSmith
Es parte de los cursos de IA para Datos en Inteligencia Artificial.
Discusiones sobre este curso
Resumen del curso
- Estructura un proyecto de agente de IA en Python integrando modelos de lenguaje.
- Crea flujos de trabajo con LangChain para automatizar las interacciones con los modelos de lenguaje.
- Implementa la recuperación de conocimiento (RAG) y úsala como herramienta para el agente.
- Crea agentes capaces de decidir cuándo usar herramientas externas con LangGraph.
- Añade memoria y estado persistente para mantener el contexto de la conversación.
- Ajusta las indicaciones y controla el comportamiento del agente.
- Supervisa las ejecuciones, realiza un seguimiento de las llamadas y analiza los costes con LangSmith.
Público Objetivo
Este curso es ideal para quienes desean desarrollar aplicaciones inteligentes en Python e integrar soluciones con modelos de lógica de negocio (MLG) y herramientas modernas. Es adecuado para profesionales, estudiantes y entusiastas de la tecnología que buscan ampliar sus conocimientos en inteligencia artificial y creación de agentes.
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Última actualización
8/6/2026
¿Ya eres alumno?
6h
p/ conclusión
32
Actividades
147
Minutos de video
0
Alumnos en este curso
0
Nota del curso
Certificado de participación
Instructores
Contenido Detallado
1. Estructurando un proyecto con LLMs
- Introducción
- Configurando el ambiente
- Seleccionando el LLM para el proyecto
- Para saber más: cuotas y límites en APIs LLM
- Configurando la observabilidad con Langsmith
- Mecanismos de gobernabilidad y monitoreo
- Repositorio con proyecto del curso
- Haz como yo hice: configurando el ambiente del proyecto
- ¿Qué aprendimos?
2. Prompts, Embeddings y RAG con LangChain
- Construyendo la primera cadena
- Cargando la base de conocimiento
- Indexando vectores con FAISS y HuggingFace
- Creando una RAG chain
- Plantillas de prompt
- Para saber más: Pass-through en Langchain
- Haz como yo hice: integrando RAG con Langchain
- ¿Qué aprendimos?
3. Agentes con LangChain y LangGraph
- Desarrollando el agente
- Generando el Estado del agente con LangGraph
- LangGraph para orquestación de agentes
- Agent Tools
- Para saber más: estandarización en la integración de herramientas
- Haz como yo hice: crear agente RAG
- ¿Qué aprendimos?
4. Monitoreando agentes con LangSmith
- Desarrollando la memoria del agente
- Memoria y estado global
- Usando create agent de Langchain
- Utilizando createAgent
- Monitoreo del Agente y Conclusión
- Para saber más: Estado global para agentes
- Hazlo como yo lo hice: memoria en agentes
- ¿Qué aprendimos?
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