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Temario del curso
Arquitectura avanzada de LangGraph
- Patrones de topología de grafos: nodos, aristas, enrutadores 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 (batching), llamadas a herramientas y streaming
- Control de costes y estrategias presupuestarias de tokens
Ingeniería de fiabilidad
- Reintentos, tiempos de espera, retroceso exponencial (backoff) y ruptura de circuitos (circuit breaking)
- Idempotencia y deduplicación de pasos
- Puntos de control y recuperación utilizando almacenamiento local o en la nube
Depuración de grafos complejos
- Ejecución paso a paso y pruebas en seco (dry runs)
- Inspección del estado y seguimiento de eventos
- Reproducción de problemas de producción mediante semillas y datos de ejemplo
Observabilidad y monitoreo
- Registros estructurados y trazado distribuido
- Métricas operativas: latencia, fiabilidad y uso de tokens
- Paneles de control, alertas y seguimiento de SLO
Despliegue y operaciones
- Empaquetado de grafos como servicios y contenedores
- Gestión de configuraciones y manejo de secretos
- Pipelines CI/CD, despliegues progresivos y tráfico canario
Calidad, pruebas y seguridad
- Pruebas unitarias, de escenario y harnesses de evaluación automatizados
- Barreras de protección (guardrails), filtrado de contenido y manejo de PII
- Evaluaciones con equipos rojos y experimentos de caos para la robustez
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos de Python y programación asíncrona
- Experiencia en desarrollo de aplicaciones LLM
- Familiaridad con los 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