คอร์สนี้อธิบายการเปลี่ยนจาก chain ธรรมดาไปเป็น workflow แบบ dynamic ได้เข้าใจง่ายมาก ตัวอย่างการสร้าง state graph ช่วยให้เห็นภาพชัดเจนกว่าที่เคยอ่านจากเอกสารเอง ลองทำตามแล้วเอเจนต์ของเราเริ่มมีความจำระหว่างขั้นตอนได้จริง
LangChain y LangGraph: Construyendo Agentes de AI con Estado
Transición de cadenas de AI básicas a flujos de trabajo dinámicos aprendiendo a diseñar y construir aplicaciones de agentes con estado.
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Sobre este curso
A medida que las aplicaciones de AI se vuelven más complejas, las cadenas de prompts simples ya no son suficientes. Los desarrolladores necesitan formas de construir agentes inteligentes que puedan recordar interacciones pasadas, tomar decisiones y corregir sus propios errores. Este curso te guía a través de la evolución del desarrollo de AI, cerrando la brecha entre los conceptos tradicionales de LangChain y las arquitecturas modernas de LangGraph. Aprenderás a realizar la transición de cadenas lineales a grafos de agentes dinámicos y con estado, lo que te permitirá construir aplicaciones que manejen razonamientos complejos de múltiples pasos.
Lo que aprenderás:
• Comprender las diferencias principales entre las arquitecturas de LangChain y LangGraph.
• Aprender conceptos fundamentales de AI agéntica, incluyendo el llamado a herramientas (tool calling) y el enrutamiento dinámico.
• Diseñar flujos de trabajo con estado que mantengan la memoria a través de múltiples turnos conversacionales.
• Aplicar patrones modernos de generación aumentada por recuperación (RAG) dentro de una estructura de grafo.
• Construir y estructurar tu propio grafo de agentes utilizando ejercicios de codificación escritos.
• Practicar técnicas fundamentales de ingeniería de prompts adaptadas para agentes autónomos.
El viaje comienza con un desglose claro de la terminología esencial de AI y los conceptos fundamentales antes de pasar a las implementaciones prácticas de código. Explorarás sistemáticamente cómo definir el estado, crear nodos y enrutar la lógica para formar un sistema agéntico completo.
Este curso está diseñado para principiantes y desarrolladores que son nuevos en la AI agéntica, sin requerir experiencia previa con frameworks de AI complejos.
Comienza a leer hoy para modernizar tus habilidades de desarrollo de AI y construir aplicaciones más inteligentes y con estado.
Lo que obtendrás
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Breve y enfocado
2 h 42 min de contenido práctico
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LangChain y LangGraph: Construyendo Agentes de AI con Estado
Habilidades demostradas
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Análisis de patrones de comportamiento
Fundamental
1.2 h
✓
Marcos de arquitectura de decisiones
Competente
1.4 h
✓
Diseño de pruebas A/B
Competente
1.7 h
✓
Redacción conductual
Avanzado
1.9 h
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PickAClass — Nombre Apellido
LangChain y LangGraph: Construyendo Agentes de AI con Estado
Página 2 de 2
Detalle de desempeño
Resumen del curso
Lecciones completadas
14 / 14
Preguntas de práctica
26 / 28
Tareas entregadas
4 (prom. 4.5 / 5)
Proyecto final
Revisado — 4.6 / 5
Práctica total
6.2 h
Referencia de desempeño
Posición en la cohorte
Top 12% de 1,625
Tiempo hasta completar
11 días (mediana: 22)
Puntuación de dominio
91 / 100
Puntuación de preguntas de práctica
94%
Verificación de habilidad
Ruta de habilidad verificada
Reseñas (9)
शुरुआत में LangChain की बेसिक चेन्स से LangGraph के डायनामिक वर्कफ़्लो में जाना थोड़ा मुश्किल लगा, लेकिन कोर्स ने हर स्टेप को अच्छे उदाहरणों से समझाया। स्टेट मैनेजमेंट वाला हिस्सा सबसे उपयोगी लगा। बस कुछ जगह वीडियो थोड़े लंबे खिंच गए।
Khóa học giúp mình hiểu rõ cách chuyển từ chain đơn giản sang workflow linh hoạt hơn với LangGraph. Phần thiết kế state và các node chuyển tiếp được giải thích khá chi tiết, dễ áp dụng vào dự án thực tế. Chỉ tiếc là một số ví dụ code hơi cũ so với phiên bản thư viện hiện tại.
Хороший переход от простых цепочек LangChain к более сложным графам состояний в LangGraph, хотя пара примеров кода была устаревшей.
Por fin entendí cómo estructurar un grafo de estados con LangGraph en vez de encadenar prompts a lo loco.
Explicação excelente sobre grafos de estado.
Llevaba meses tratando de entender cómo pasar de simples cadenas de prompts a algo más parecido a un agente real con memoria y decisiones, y este curso lo dejó todo mucho más claro. La parte donde explican cómo diseñar los nodos y las transiciones del grafo fue justo lo que necesitaba para dejar de improvisar con mi código. También me gustó que no se quedan solo en la teoría, sino que van construyendo un agente paso a paso hasta que realmente responde según el estado anterior. El ritmo es bueno, ni muy lento ni atropellado. Terminé el curso con un proyecto funcionando que antes no sabía ni por dónde empezar.
Переход от простых цепочек к полноценным агентам с состоянием объясняется логично, и наконец стало понятно, как LangGraph хранит и обновляет состояние между шагами. Примеры рабочие, я собрал свой воркфлоу почти сразу. Хотелось бы чуть больше про обработку ошибок в графах, но в целом материал очень толковый.
स्टेटफुल एजेंट्स का कॉन्सेप्ट पहले उलझन भरा लगता था, पर अब LangGraph से डायनामिक वर्कफ़्लो बनाना बिल्कुल साफ़ हो गया।
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