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Equipo multiagente autoreparable en LangGraph: Arquitecto, Probador, Depurador
Construya una máquina de estados LangGraph en Python en la que un Arquitecto, un Desarrollador, un entorno de pruebas pytest, un Depurador y un Revisor colaboren en un ciclo hasta que las pruebas se aprueben.
31 min de lecturaLangGraph en Python: Estado, nodos paralelos, puntos de control y revisión humana
Un recorrido práctico por LangGraph en Python: estado y reductores de TypedDict, aristas, puntos de control, interrupciones, y un flujo de trabajo de triaje por correo electrónico con aprobación humana.
25 min de lecturaCreación de un bucle de mejora de agentes con las herramientas de evaluación de LangGraph y LangSmith.
Un bucle paso a paso de LangGraph y LangSmith: recolección de datos, tres capas de puntuación, agrupamiento de fallos, conjuntos de datos de regresión sin conexión y evaluaciones previas al envío.
24 min de lecturaAgentSRE: Agentes de IA componibles para la remediación autónoma de incidentes en AWS
Cómo una plataforma de AWS lleva un incidente desde una alarma de CloudWatch hasta su resolución mediante un agente DevOps, agentes de remediación LangGraph, aprobación humana y tickets de ServiceNow.
14 min de lecturaAgentes Harness, Loop y Graph: Tres capas detrás de los agentes de IA fiables
Por qué los agentes poco fiables suelen carecer de un elemento clave: el arnés alrededor del modelo, un bucle basado en evidencias y un grafo explícito, junto con patrones de código y una lista de verificación para la depuración.
15 min de lecturaBucles vs. Grafos: Dos formas de arquitecturar agentes de IA
Ingeniería de bucles vs ingeniería de grafos para agentes de IA: cómo funciona cada arquitectura, cuándo elegir una en lugar de la otra, y una lista de verificación para utilizar antes de la producción.
12 min de lecturaInteligencia de contratos con OCR, RAG híbrido y LangGraph
Un pipeline de extracción de contratos: limpieza de imágenes, PaddleOCR con fallback a GPT-4o, recuperación mediante FAISS y BM25, RAG para múltiples consultas y un informe en Excel con puntuaciones.
27 min de lecturaAgentes de auto-mejora: curación, aprendizaje y cambio controlado
Agentes que se mejoran por sí mismos sin riesgos: recuperación automática durante la ejecución, aprendizaje a lo largo de múltiples ejecuciones, y cambios que se implementan únicamente después de pruebas y canarios, en LangGraph.
15 min de lecturaLlamaIndex Plus LangGraph: Un patrón limpio para agentes RAG
Cómo crear una base de conocimientos con LlamaIndex y exponerla a un agente de LangGraph como herramienta, explicando la persistencia, Chroma y el modo exclusivo de recuperador.
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