GuíaIntermedio
LangChain y LangGraph: De Chains a Agentes
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.
- lecciones
- 96
- módulos
- 12
- disponible en
- Inglés · Español
- certificado
- Sí
- acceso
- Gratis
Lo que vas a poder hacer
- 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
Qué necesitas traer
Es para ti si...
- 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 y materiales
- 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
El temario, módulo por módulo
Abre cualquiera para ver sus lecciones.
- Introducción: Personalizar Agentes sin Reescribirlos
- Tu Primer Middleware: Logging y Monitoreo
- @wrap_model_call: Interceptar Llamadas al Modelo
- @wrap_tool_call: Personalizar Ejecución de Tools
- Dynamic Models: Selección Inteligente
- Dynamic Tools y Dynamic Prompts
- AgentMiddleware Class: Middleware Compuesto
- Proyecto: Agente con Routing Dinámico de Modelos
- Introducción: De Agentes Lineales a Workflows como Grafos
- StateGraph: Tu Primer Grafo
- Nodos: Funciones que Transforman Estado
- Edges y Conditional Edges
- Estado Tipado con TypedDict y Annotated
- Compilación y Ejecución
- create_agent vs StateGraph: Cuándo Usar Cada Uno
- Proyecto: Chatbot con Estado y Routing Condicional
- Introducción: El Nivel Más Alto de Abstracción
- Planning con write_todos
- Virtual Filesystem
- Subagent Spawning y Delegación
- Memoria de Largo Plazo y Backends Intercambiables
- Deep Agents Code: El Agente de Terminal
- create_agent vs LangGraph vs Deep Agents: El Árbol de Decisión
- Proyecto Evolutivo: La Versión Deep Agent (v6)
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.
Aún no hay reseñas aprobadas.
¡Sé el primero en compartir tu experiencia!