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LangChain y LangGraph: De Chains a Agentes

``` EN: Build production-ready AI agents and workflows with LangChain and LangGraph — from model integration and tool calling to multi-agent systems, memory, human-in-the-loop, and observability with LangSmith. ES: Aprende a construir agentes y workflows de AI listos para producción con LangChain y LangGraph. Esta guía te lleva desde conectar modelos y crear tools, hasta diseñar sistemas multi-agente con memoria persistente, supervisión humana y observabilidad completa. Ideal para developers que ya dominan Python y quieren construir aplicaciones de AI que van más allá de un simple chatbot — con control total sobre el flujo de ejecución, manejo de errores, y las mejores prácticas para llevar agentes a producción. ```

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Lecciones

12

Módulos

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Acceso por bootcamp

Lo que aprenderás

✓Conectar con cualquier proveedor de LLMs (OpenAI, Anthropic, Google, Ollama) usando una interfaz unificada
✓Crear tools, implementar tool calling y obtener structured output
✓Construir agentes autónomos con create_agent y el patrón ReAct
✓Personalizar el comportamiento de agentes con middleware (modelos, tools y prompts dinámicos)
✓Diseñar workflows con estado tipado usando StateGraph y Functional API de LangGraph
✓Implementar patrones avanzados: ciclos, retries, branching, subgraphs, map-reduce
✓Agregar memoria persistente con checkpointing y almacenamiento cross-session
✓Construir sistemas human-in-the-loop con interrupts, aprobaciones y estado editable
✓Diseñar sistemas multi-agente con supervisores, handoffs y estado compartido
✓Monitorear y depurar agentes con tracing de LangSmith, evaluation y tracking de tokens

¿Para quién es?

  • •Developers de Python que quieren construir agentes y workflows de AI más allá de llamadas simples a APIs
  • •Ingenieros backend que buscan integrar funcionalidades con LLMs en sistemas de producción
  • •AI engineers que han usado LangChain básico y quieren dominar LangGraph para workflows complejos
  • •Developers que han construido chatbots y quieren dar el salto a sistemas multi-agente autónomos con estado
  • •Ingenieros que se preparan para roles de AI Engineering que requieren desarrollo de agentes production-grade

Requisitos

  • •Python intermedio (funciones, clases, decoradores, async/await)
  • •Familiaridad con APIs REST y conceptos HTTP
  • •Experiencia básica llamando APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic o similar)
  • •Al menos una API key de un proveedor LLM (OpenAI o Anthropic recomendado)
  • •Python 3.11+ instalado

Contenido del curso

1Módulo 1: Modelos y Providers — Guía para el Creador8 lecciones
2Módulo 2: Tools y Tool Calling — Guía para el Creador8 lecciones
3Módulo 3: Agents con create_agent — Guía para el Creador8 lecciones
4Módulo 4: Middleware y Customización — Guía para el Creador8 lecciones
5Módulo 5: Introducción a LangGraph — Guía para el Creador8 lecciones
6Módulo 6: Functional API — Guía para el Creador8 lecciones
7Módulo 7: Flujos Avanzados — Guía para el Creador8 lecciones
8Módulo 8: Memoria y Persistencia — Guía para el Creador8 lecciones
9Módulo 9: Human-in-the-Loop — Guía para el Creador8 lecciones
10Módulo 10: Multi-Agent Systems — Guía para el Creador8 lecciones
11Módulo 11: Deep Agents — Guía para el Creador8 lecciones
12Módulo 12: LangSmith y Producción — Guía para el Creador8 lecciones
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