Construcción de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes LLM

LangGraph y patrones de agentes: una introducción práctica

• Grafos vs. cadenas lineales: cuándo y por qué
• Agentes, herramientas y bucles planificador-ejecutor
• Flujo de trabajo inicial: un grafo agéntico mínimo

Estado, memoria y transferencia de contexto

• Diseño del estado del grafo y las interfaces de nodos
• Memoria a corto plazo vs. memoria persistida
• Ventanas de contexto, resumen y rehidratación

Lógica de ramificación y flujo de control

• Enrutamiento condicional y decisiones de múltiples caminos
• Reintentos, tiempos de espera y disyuntores de circuito
• Mecanismos de respaldo, callejones sin salida y nodos de recuperación

Uso de herramientas e integraciones externas

• Invocación de funciones/herramientas desde nodos y agentes
• Consumo de APIs REST y bases de datos desde el grafo
• Análisis y validación de salidas estructuradas

Flujos de trabajo de agentes aumentados por recuperación

• Ingesta de documentos y estrategias de fragmentación
• Embeddings y almacenes vectoriales con ChromaDB
• Respuestas fundamentadas con citas y medidas de seguridad

Evaluación, depuración y observabilidad

• Rastreo de rutas e inspección de interacciones de nodos
• Conjuntos de referencia (golden sets), evaluaciones y pruebas de regresión
• Monitorización de calidad, seguridad y coste/latencia

Empaquetado y despliegue

• Servicio con FastAPI y gestión de dependencias
• Control de versiones de grafos y estrategias de reversión
• Playbooks operativos y respuesta ante incidentes

Resumen y siguientes pasos