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Guía para Construir Agentes de IA
Una guía aplicada: construyes **un agente de punta a punta**, el AI Research Agent, con LangChain 1.x y LangGraph 1.x, desde el primer tool call hasta un sistema multi-agente desplegado en producción. Cada módulo le agrega una capa al mismo agente: herramientas, patterns de function calling, una state machine, planning y reflection, memoria persistente, herramientas vía MCP, varios agentes coordinados, tests y evaluación, y por último el despliegue con monitoreo y control de costos. Esta guía es el hilo que une al ecosistema de agentes. Cuando un módulo toca un tema que tiene su propia guía especializada (tool calling sin framework, memoria, MCP, multi-agente, evaluación, operación en producción), lo resuelve aplicado al Research Agent y te dice a qué guía ir para la profundidad conceptual. Actualizada a octubre de 2026: `create_agent` y middleware de LangChain 1.x (no el `create_react_agent` deprecado), modelos vigentes de Anthropic, OpenAI y Google, LangSmith Deployment, `ddgs` y `langchain-tavily` para búsqueda.
- lecciones
- 80
- módulos
- 10
- disponible en
- Inglés · Español
- certificado
- Sí
- acceso
- Gratis
Lo que vas a poder hacer
- Entender la arquitectura cognitiva de un agente (perceive, reason, act) y cuándo un agente es la solución correcta y cuándo no
- Construir tools robustas con schemas Pydantic, validación y manejo de errores, y combinarlas con patterns de function calling
- Controlar un agente con una state machine de LangGraph y extenderlo con middleware de `create_agent`
- Agregar planning, reflection y trazas de razonamiento que puedas depurar
- Darle memoria de corto y largo plazo con checkpointers y stores
- Conectarlo a herramientas externas con MCP
- Orquestar varios agentes con los patterns oficiales de LangChain (subagentes como tools, handoffs con `Command`)
- Probarlo y evaluarlo con tests, evaluación de trayectorias, golden datasets y LangSmith
- Desplegarlo con FastAPI, monitoreo, control de costos y recuperación ante errores
Qué necesitas traer
Es para ti si...
- AI Engineers que ya usan LangChain o LangGraph y quieren llevar un agente completo hasta producción
- Developers que construyeron agentes básicos y necesitan patterns para un sistema real
- Equipos que evalúan frameworks de agentes para un proyecto
Requisitos y materiales
- Python intermedio-avanzado (async/await, decoradores, type hints, modelos Pydantic), Python 3.10 o superior
- Haber usado LangChain y LangGraph, o haber cursado [LangChain y LangGraph](../langchain-langgraph-guide/README.md)
- Al menos una API key de un proveedor de modelos (Anthropic, OpenAI o Google); algunos módulos usan también Tavily, Docker (para Postgres) y LangSmith
El temario, módulo por módulo
Abre cualquiera para ver sus lecciones.
- 1. Introducción: El Mundo de los AI Agents
- 2. Qué es un AI Agent (Definición Formal)
- 3. Cognitive Architecture: Perceive-Reason-Act
- 4. Taxonomía de Agentes
- 5. Agentes vs Chains vs Workflows
- 6. Landscape de Frameworks 2025-2026
- 7. Cuándo Usar (y Cuándo NO Usar) Agentes
- 8. Proyecto: Agente ReAct Básico desde Cero
- 1. Introducción: Agentes con Memoria
- 2. Short-term Memory: Conversation History
- 3. Checkpointing con MemorySaver
- 4. PostgresSaver: Persistencia Durable
- 5. Long-term Memory: Cross-Session
- 6. Time-travel Debugging
- 7. Conversation Management y Memory Patterns
- 8. Proyecto: Research Agent v3: Memoria Persistente
- 1. Introducción: El Problema de las Herramientas a Escala
- 2. Qué es MCP (Model Context Protocol)
- 3. MCP Servers: Exponer Herramientas
- 4. MCP Clients: Consumir Herramientas
- 5. MCP en Agentes LangGraph
- 6. Ecosistema MCP y Herramientas Externas
- 7. MCP en Producción
- 8. Proyecto: Research Agent v4: MCP Integration
Aprende con clases en vivo y revisión de tus entregas.
En grupo o 1 a 1, según tu horario.
Lo que suele preguntarse
Sin límite. Es una guía gratuita: entras cuando quieras, las veces que quieras.
No. Los módulos están ordenados de menos a más, pero puedes saltar al que necesites. Tu progreso se guarda por lección.
Lo que haga falta está en «Qué necesitas traer», arriba. Si no aparece nada ahí, puedes empezar desde cero.
En el grupo de WhatsApp, y cada quince días hay un live con un instructor donde se resuelven dudas en vivo.
Sí. Al terminar todas las lecciones recibes tu constancia de finalización. Si apruebas el examen de certificación de la guía, se convierte en certificado, con un código verificable que puedes compartir en LinkedIn.
No. Esta guía es autoguiada y sin fechas. El bootcamp es en vivo, por cohorte, con entregas que alguien revisa.
Empieza cuando quieras
Lo que dicen los estudiantes
Estas reseñas son de estudiantes inscritos que completaron al menos el 50% del curso. Moderamos las reseñas solo por motivos de contenido (spam, lenguaje ofensivo, datos personales), nunca por ser críticas o negativas.
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