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Temario del curso

Arquitectura avanzada de LangGraph

  • Patrones de topología de grafos: nodos, aristas, routers y subgrafos.
  • Modelado del estado: canales, paso de mensajes y persistencia.
  • Flujos DAG frente a cíclicos y composición jerárquica.

Rendimiento y optimización

  • Patrones de paralelismo y concurrencia en Python.
  • Caché, agrupamiento, llamada a herramientas y streaming.
  • Estrategias de control de costos y presupuestación de tokens.

Ingeniería de confiabilidad

  • Reintentos, tiempos de espera, retroceso y ruptura de circuitos.
  • Idempotencia y deduplicación de pasos.
  • Punto de control y recuperación usando almacenes locales o en la nube.

Depuración de grafos complejos

  • Ejecución paso a paso y ensayos secos.
  • Inspección del estado y rastreo de eventos.
  • Reproducción de problemas de producción con semillas y accesorios.

Observabilidad y monitoreo

  • Registro estructurado y rastreo distribuido.
  • Métricas operativas: latencia, confiabilidad y uso de tokens.
  • Paneles, alertas y seguimiento de SLO.

Despliegue y operaciones

  • Empaquetado de grafos como servicios y contenedores.
  • Gestión de configuración y manejo de secretos.
  • Pipeline CI/CD, implementaciones graduales y canaries.

Calidad, pruebas y seguridad

  • Evaluación automatizada mediante pruebas unitarias, por escenarios y andamios.
  • Barreras de protección, filtrado de contenido y manejo de PII.
  • Equipo rojo (red teaming) y experimentos de caos para robustez.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

  • Ingenieros de plataformas de IA.
  • DevOps para IA.
  • Arquitectos de ML que gestionan sistemas LangGraph en producción.
 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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