Programa del Curso

Arquitectura Avanzada de LangGraph

  • Patróns de topología del gráfico: nodos, bordes, enrutadores, subgrafos
  • Modelado de estado: canales, paso de mensajes, persistencia
  • DAG vs flujos cíclicos y composición jerárquica

Rendimiento y Optimización

  • Patrones de paralelismo y concurrencia en Python
  • Caché, lotes, llamadas a herramientas y streaming
  • Controles de costos y estrategias de presupuestación de tokens

Ingeniería de Confianza

  • Reintentos, tiempos de espera, retiro gradual y ruptura del circuito
  • Idempotencia y deduplicación de pasos
  • Puntos de control y recuperación utilizando almacenes locales o en la nube

Depurando Grafos Complejos

  • Ejecución paso a paso y corridas secantes
  • Inspección del estado y rastreo de eventos
  • Reproducción de problemas de producción con semillas y arreglos fijos

Observabilidad y Monitoreo

  • Registro estructurado y seguimiento distribuido
  • Métricas operacionales: latencia, confiabilidad, uso de tokens
  • Tableros de instrumentos, alertas y seguimiento a SLO

Implementación y Operaciones

  • Empaquetado de gráficos como servicios y contenedores
  • Gestión de configuraciones y manejo de secretos
  • Ciclos CI/CD, implementaciones y canarios

Calidad, Pruebas y Seguridad

  • Herramientas de evaluación unitaria, por escenario y automatizada
  • Vallas protectoras, filtrado de contenido y manejo de datos PII
  • Ejercicios del equipo rojo y experimentos de caos para robustez

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de Python y programación asíncrona
  • Experiencia en el desarrollo de aplicaciones LLM
  • Familiaridad con los conceptos básicos de LangGraph o LangChain

Publito Objetivo

  • Ingenieros de plataformas de IA
  • DevOps para IA
  • Arquitectos de ML que manejan sistemas de producción LangGraph
 35 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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