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 de planificador-ejecutor
• Primer flujo de trabajo: un grafo agéntico mínimo

Estado, memoria y transmisión de contexto

• Diseño del estado del grafo y las interfaces de los 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 rutas
• Reintentos, tiempos de espera (timeouts) y disyuntores de circuito (circuit breakers)
• Mecanismos de respaldo (fallbacks), callejones sin salida y nodos de recuperación

Uso de herramientas e integraciones externas

• Llamadas 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 (RAG)

• Ingesta de documentos y estrategias de segmentación (chunking)
• Embeddings y almacenes vectoriales con ChromaDB
• Respuestas fundamentadas con citas y salvaguardas

Evaluación, depuración y observabilidad

• Seguimiento de rutas e inspección de interacciones entre nodos
• Conjuntos de oro (golden sets), evaluaciones y pruebas de regresión
• Monitoreo de calidad, seguridad y costo/latencia

Empaquetado y despliegue

• Servicio con FastAPI y gestión de dependencias
• Versionado de grafos y estrategias de reversión (rollback)
• Manuales operativos y respuesta a incidentes

Resumen y próximos pasos