Construcción de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes de LLM

LangGraph y patrones de agentes: Una guía práctica

• Grafos vs. cadenas lineales: cuándo y por qué
• Agentes, herramientas y ciclos planificador-ejecutor
• Un flujo de trabajo básico: un grafo agéntico minimalista

Estado, memoria y传递 de contexto

• Diseño del estado del grafo y las interfaces de nodos
• Memoria a corto plazo vs. memoria persistente
• Ventanas de contexto, resumen y rehidratación de contexto

Lógica de bifurcación y flujo de control

• Enrutamiento condicional y decisiones de múltiples caminos
• Reintentos, tiempos de espera y fusibles (circuit breakers)
• Mecanismos de respaldo, puntos ciegos y nodos de recuperación

Uso de herramientas e integraciones externas

• Llamadas a 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 con recuperación de información

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

Evaluación, depuración y observabilidad

• Rastreo de trayectorias e inspección de interacciones entre nodos
• Conjuntos de oro (golden sets), evaluaciones y pruebas de regresión
• Monitoreo de calidad, seguridad, costos y latencia

Empaquetado y entrega

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

Resumen y próximos pasos