¡Construye sistemas agénticos inteligentes! Descubre los componentes clave de los agentes de LangChain y cómo los prompts, los LLMs y las herramientas trabajan juntos para razonar y actuar. Configurarás un agente con la API de OpenAI, definirás herramientas personalizadas y abordarás tareas reales como cálculos matemáticos. Además, explorarás cómo LangChain organiza datos usando grafos, nodos y aristas.

Agentes en LangChain

Crear un agente ReAct

Componentes de los agentes de LangChain

Crear herramientas personalizadas

Crea una herramienta para cálculos matemáticos

Integrar herramientas personalizadas y consultas

Conversación con un agente ReAct

Configuración de la conversación

Haz preguntas sobre el historial de la conversación

Fundamentos esenciales de los agentes de LangChain

¡Crea chatbots dinámicos con herramientas usando LangChain y LangGraph! Explorarás cómo construir un chatbot que se adapte según la entrada del usuario definiendo estados e integrando APIs externas para recuperar información en tiempo real. Conectarás estos componentes en una estructura de grafo receptiva, permitiendo transiciones fluidas entre la conversación y respuestas asistidas por herramientas. Al finalizar, tendrás un framework de chatbot representado visualmente, con razonamiento mejorado y flujos de trabajo de varios pasos.

Construir grafos para chatbots

Estados del grafo y del agente

Añadir nodos y aristas

Generar respuestas del chatbot

Consultas y respuestas

Genera un diagrama del grafo

Añadir herramientas externas a un chatbot

Crea una herramienta de Wikipedia

Añade una herramienta a un grafo

Añadir memoria y conversación

Visualiza el grafo y devuelve las salidas de las herramientas

Añadir memoria al grafo

Usar la memoria del grafo para la conversación

Creación de chatbots con LangGraph

Amplía tu chatbot con herramientas dinámicas y memoria. Define e integra múltiples herramientas en flujos de trabajo flexibles, crea funciones para llamadas dinámicas a herramientas y configura tu chatbot para gestionar múltiples herramientas. Organiza la memoria y los resultados para habilitar conversaciones entrelazadas de múltiples turnos. Al final, habrás creado un chatbot sofisticado capaz de interacciones complejas.

Definir varias herramientas

Crea una herramienta que invoque el LLM

Crea una herramienta con código Python

Vincular varias herramientas

Definir nodos y aristas para llamadas a funciones flexibles

Define una función que detenga el chatbot

Crea una función que devuelva una respuesta del LLM

Crea el flujo de trabajo del grafo para varias herramientas

Organiza los resultados del chatbot con memoria

Configura los resultados para varias herramientas

Habilita la conversación multi-turno con memoria

¡Enhorabuena!

Crea agentes de chat dinámicos

Cada día, los sistemas inteligentes están transformando sectores: desde atención al cliente automatizada hasta recomendaciones personalizadas y procesamiento dinámico de datos. Los flujos de trabajo agénticos, que integran modelos de lenguaje y herramientas para realizar tareas complejas, están a la vanguardia de esta transformación. Este curso descompone los componentes esenciales de estos flujos y explica cómo construirlos, personalizarlos y optimizarlos. Aprenderás los principios clave de los agentes de LangChain, incluyendo cómo configurar prompts, integrar herramientas y gestionar flujos de trabajo complejos con LangGraph. Al finalizar, estarás preparado para crear sistemas inteligentes que automaticen tareas complejas, mejoren la productividad y ofrezcan soluciones dinámicas adaptadas a necesidades empresariales concretas.

Los flujos de trabajo agenéticos que integran LLM y herramientas para realizar tareas matizadas están a la vanguardia de la transformación de la IA. En este curso, aprenderás los principios clave de los agentes LangChain, incluida la configuración de los avisos, la integración de herramientas y la gestión de flujos de trabajo complejos. Al final de este curso, serás capaz de construir sistemas inteligentes que automaticen tareas complejas, mejoren la productividad y proporcionen soluciones dinámicas adaptadas a necesidades empresariales específicas.
<h2>Domina lo esencial de los agentes LangChain</h2>
Aprenderás a integrar avisos, modelos lingüísticos y herramientas en los flujos de trabajo utilizando el marco Razonamiento y Acción (ReAct). A continuación, podrás establecer flujos de trabajo agénticos, configurar herramientas y comprender los principios básicos de los agentes LangChain, a la vez que visualizas estos flujos de trabajo con LangGraph. Construirás agentes personalizados, configurarás herramientas para acceder a fuentes de datos externas, como la API de Wikipedia, y gestionarás los estados de los agentes. Te guiarán en la definición de nodos y aristas, la creación de rutas condicionales y el montaje de flujos de trabajo complejos que se adapten a condiciones variables.
<h2>Construye Agentes de Chat Dinámicos</h2>
Por último, aprenderás a controlar los mensajes, a definir nodos para llamar a funciones de forma flexible y a configurar tu chatbot para el manejo de múltiples herramientas. Al final de este curso, serás capaz de construir sistemas inteligentes que automaticen tareas complejas, mejoren la productividad y proporcionen soluciones dinámicas adaptadas a necesidades empresariales específicas.

Developing LLM Applications with LangChain

Comprende los componentes básicos de los agentes LangChain y crea agentes de chat personalizados.

Diseño de sistemas agénticos con LangChain

Familiarízate con los componentes básicos de los agentes LangChain y crea agentes de chat personalizados.

Desarrollar aplicaciones con LangChain

Componentes de los agentes de LangChain

Diseño de sistemas agénticos con LangChain

ejercicio interactivo práctico