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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

LangGraph: Orquestación de agentes y multiagentes

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

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10h

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55

Actividades

220

Minutos de video

3

Alumnos en este curso

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Nota del curso

Certificado de participación

Instructores

Contenido Detallado

  1. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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?

Conocimiento real para el mundo digital.

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