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Temario del curso
Arquitectura Avanzada de LangGraph
- Patrones de topología de grafos: nodos, bordes, enrutadores y subgrafos.
- Modelado del estado: canales, transmisión de mensajes y persistencia.
- Flujos DAG frente a cíclicos y composición jerárquica.
Rendimiento y Optimización
- Patrones de paralelismo y concurrencia en Python.
- Caché, agrupación, llamadas a herramientas y streaming.
- Estrategias de control de costes y presupuestación de tokens.
Ingeniería de Fiabilidad
- Reintentos, tiempos de espera, retroceso exponencial y ruptura de circuitos.
- Idempotencia y deduplicación de pasos.
- Puntos de control y recuperación utilizando almacenes locales o en la nube.
Depuración de Grafos Complejos
- Ejecución paso a paso y ensayos preliminares.
- Inspección del estado y rastreo de eventos.
- Reproducción de problemas en producción con semillas y accesorios.
Observabilidad y Monitoreo
- Registro estructurado 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 configuración y manejo de secretos.
- Pipelines de CI/CD, despliegues progresivos y canarios.
Calidad, Pruebas y Seguridad
- Pruebas unitarias, por escenario y marcos automatizados de evaluación.
- Cercados de seguridad, filtrado de contenido y manejo de información personal (PII).
- Equipo rojo y experimentos de caos para la robustez.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento de Python y programación asíncrona.
- Experiencia en el desarrollo de aplicaciones LLM.
- Familiaridad con los conceptos básicos de LangGraph o LangChain.
Audiencia
- Ingenieros de plataformas de IA.
- DevOps para IA.
- Arquitectos de ML que gestionan sistemas LangGraph en producción.
35 Horas