Construye un Asistente de Investigación Multi-Agente con LangGraph

La ingeniería de AI está cambiando rápidamente de aplicaciones de un solo prompt a sistemas multi-agente complejos y autónomos. Si tienes habilidades básicas de Python y quieres construir aplicaciones inteligentes que puedan investigar, razonar y colaborar, este es tu punto de partida. Este curso te guía a través de los conceptos fundamentales de la AI agéntica. Aprenderás a diseñar un asistente de investigación multi-agente que desglosa consultas complejas, recupera información precisa y sintetiza datos en respuestas coherentes. Al leer explicaciones estructuradas y fragmentos de código prácticos, harás la transición de la programación tradicional a la orquestación moderna de AI. Lo que aprenderás: • Comprender la terminología principal, definiciones y arquitectura de los sistemas de AI multi-agente. • Construir aplicaciones de AI distribuidas y con estado usando LangGraph y Python. • Implementar patrones fundamentales de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para fundamentar las respuestas de los agentes en datos fácticos. • Diseñar agentes especializados que colaboran para investigar, resumir y dar formato a la información. • Aplicar prácticas modernas de Python como type hints y dataclasses para una ingeniería de AI robusta. • Gestionar el estado de los agentes, el enrutamiento y la memoria conversacional de manera efectiva. El viaje comienza con un desglose claro de la terminología clave de AI y definiciones fundamentales antes de pasar a la implementación práctica. Explorarás ejercicios escritos paso a paso que combinan gradualmente agentes individuales en un sistema de investigación colaborativo y potente. Diseñado para desarrolladores de Python y principiantes ansiosos por explorar la ingeniería de AI, este curso no requiere experiencia previa en machine learning. Comienza a construir tus propios asistentes de AI autónomos hoy mismo.