Agentes con OpenAI y LangChain: de Cadenas a Asistentes con Herramientas

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Acerca de este curso

Aprende a construir sistemas de IA que usan herramientas, toman decisiones y realizan tareas reales. Partirás del diseño de un plan agéntico, dominarás LangChain en su versión actual (prompts, LCEL, salida estructurada y memoria), construirás con function calling de OpenAI un asistente que mantiene el manual del empleado de una empresa y terminarás evaluándolo, protegiéndolo y preparándolo para producción.

Qué aprenderás

  • Distinguir un flujo de trabajo de un agente autónomo y elegir la arquitectura adecuada.
  • Planificar la implementación de un agente con un método de cinco pasos.
  • Componer prompts, modelos y parsers con LangChain y gestionar la memoria de conversación.
  • Diseñar herramientas con descripciones claras (ACI) y conectarlas con function calling de OpenAI.
  • Evaluar, depurar y proteger un agente frente a errores e inyección de instrucciones.

Requisitos previos

  • Fundamentos de Python.
  • Conocimientos básicos de API REST y manejo de claves.
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Contenido del curso

Diseñar un sistema agéntico antes de programarlo
<p>Antes de escribir una sola línea de código conviene decidir qué debe resolver el sistema, cuánta autonomía necesita y qué piezas lo componen. En este módulo aprenderás a distinguir un flujo de trabajo de un agente, a planificar una implementación real en tu lugar de trabajo y a escribir instrucciones (prompts) pensadas para sistemas que usan herramientas.</p>

  • Qué hace «agéntico» a un sistema
  • Planifica tu propia implementación de un agente
  • Ingeniería de prompts para agentes
  • Quiz: Diseñar un sistema agéntico antes de programarlo

LangChain actual: prompts, modelos, cadenas y memoria
<p>LangChain es el marco de Python más extendido para conectar modelos de lenguaje con prompts, herramientas y estado. Su API cambió de forma importante con la versión 1.0, y muchos tutoriales antiguos (incluido el material original de este curso) usan clases que hoy pertenecen a la API clásica. Aquí aprenderás la forma vigente de componer pasos y manejar memoria, y cómo reconocer el código antiguo cuando lo encuentres.</p>

Function calling con OpenAI: un asistente de redacción con herramientas
<p>Aquí construirás el proyecto central del curso: un asistente que mantiene el manual del empleado de una empresa. Podrá leer, crear, revisar y eliminar secciones y consultar un directorio de personas, todo mediante herramientas que el modelo decide cuándo usar. Aprenderás el ciclo de function calling, a describir las herramientas para que el modelo las use bien y a implementarlas con seguridad.</p>

Integrar, evaluar y proteger tu agente
<p>Un agente que funciona en una demo todavía no es un agente listo para usarse. En este módulo combinarás LangChain con las herramientas del proyecto, aprenderás a evaluar y depurar su comportamiento con pruebas reales, a protegerlo frente a errores y ataques, y cerrarás el curso integrando todo en un plan de producción.</p>

Valoraciones y reseñas de estudiantes

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