Ingeniería de Contexto para Agentes de IA con LangGraph

A medida que los agentes de IA se vuelven más autónomos, gestionar lo que recuerdan y cómo recuperan información es la clave para construir aplicaciones confiables. La mala gestión del contexto conduce a alucinaciones, pérdida de estado y uso ineficiente de tokens. Este curso, solo de texto, te guía desde los conceptos fundamentales de la ingeniería de contexto hasta la construcción de flujos de trabajo de agentes de IA estructurados y con estado. Comprenderás cómo estructurar prompts, gestionar la memoria conversacional y alimentar los datos correctos a tus agentes en el momento adecuado. Lo que aprenderás: 1. Comprender la terminología central de la ingeniería de contexto, el estado agéntico y las arquitecturas cognitivas. 2. Diseñar flujos de trabajo de agentes con estado utilizando LangGraph para mantener el contexto en tareas de múltiples pasos. 3. Implementar patrones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para inyectar dinámicamente datos externos relevantes. 4. Gestionar los límites de tokens y la retención de memoria utilizando estrategias de ventanas y resumen. 5. Estructurar prompts del sistema e instrucciones del agente para garantizar un uso predecible de herramientas y la toma de decisiones. 6. Depurar problemas relacionados con el contexto y optimizar las respuestas del agente a través de ejercicios escritos estructurados. Comenzarás con las definiciones esenciales de ventanas de contexto y máquinas de estado, y luego avanzarás paso a paso en el diseño de flujos de memoria de agentes complejos. A través de explicaciones escritas claras y fragmentos de código prácticos, aprenderás a construir pipelines de contexto robustos para aplicaciones del mundo real. Este curso está diseñado para principiantes y entusiastas de la IA que desean construir agentes más inteligentes, sin requerir conocimientos avanzados previos. Comienza a leer hoy mismo para dominar el arte de la ingeniería de contexto y construir agentes de IA más confiables.