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Resumen del curso

  • Usar LangChain para crear cadenas de procesamiento con LLMs como Google Gemini.
  • Equipar LLMs con herramientas para tareas prácticas, como búsquedas en la web.
  • Implementar agentes autónomos (ReAct) que razonan y eligen herramientas.
  • Modelar flujos de trabajo de IA como grafos con la biblioteca LangGraph.
  • Crear sistemas multiagente usando enrutadores y supervisores para orquestar tareas.
  • Publicar la aplicación en una interfaz web interactiva usando Gradio.

Público Objetivo

Este curso é direcionado para pessoas interessadas em aprofundar conhecimentos práticos e avançados em inteligência artificial, especialmente na integração e orquestração de agentes de linguagem para a execução de workflows complexos.

Última actualización

2/27/2026

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2h

p/ conclusión

20

Actividades

147

Minutos de video

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Alumnos en este curso

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Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Configurando el LLM

    • Presentación
    • Preparando el ambiente: Sitios web y bibliotecas
    • Preparando el ambiente: APIs
    • Conectándose con un LLM
    • ¿Qué aprendimos?
  2. 2. Haciendo las primeras búsquedas

    • LLM con tools
    • Creando el primer agente IA
    • Para saber más: uso de prompt template en langchain
    • Haz como yo hice: construir un agente de IA
    • ¿Qué aprendimos?
  3. 3. Perfeccionando búsquedas con múltiples agentes

    • Busquedas de informaciones cientificas
    • Definiendo un grafo para combinar agentes
    • Creando nodo supervisor para respuestas
    • Orquestración de agentes
    • Para saber más: estado en workflows de grafos
    • Haz como yo hice: integrar agentes reactivos
    • ¿Qué aprendimos?
  4. 4. Construyendo una visualización

    • Creando una visualización
    • ¿Qué aprendimos?
    • Conclusión

Conocimiento real para el mundo digital.

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