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Textos sobre React, Node.js, TypeScript y AI. El cuerpo traducido se muestra cuando existe. Si no, ve el texto en inglés y una nota que lo dice.
Etiqueta: workflows
LangGraph 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 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 lecturaAgentes seguros para reproducción: mantener las llamadas al LLM fuera del flujo de trabajo mediante temporalidad.
Por qué un agente que se cae durante su ejecución no debe volver a utilizar su LLM: las actividades como límite del no determinismo, las mecánicas de reproducción, los indicadores de estado, las reintentos y los grafos sin estado.
16 min de lecturaIngeniería de grafos para agentes de codificación de IA: contexto, contratos y reparación
Lo que un grafo de agentes basado en contratos enseñó a un desarrollador: contexto delimitado, validación determinística, reparación dirigida y cuándo está justificado el costo adicional de procesamiento.
11 min de lecturaFlujos de trabajo vs agentes: ¿Quién debería elegir el siguiente paso de investigación?
Flujos de trabajo versus agentes para la investigación: cuándo codificar de forma fija el camino y cuándo el modelo debe elegir la siguiente búsqueda, con un diseño de herramientas web de LangGraph y Anthropic.
5 min de lecturaAristas condicionales en LangGraph: enrutar un grafo con estado y decisiones
Aprenda cómo funcionan las aristas condicionales de LangGraph: escriba un router que guarde su decisión en el estado, asocie cada resultado a un nodo y envíe cada camino a donde debe ir.
5 min de lecturaNotas prácticas: 3 lecciones que aprendí al crear flujos de trabajo agentes
Guía práctica paso a paso: 3 lecciones que aprendí al crear flujos de trabajo agentes: contratos, verificaciones y espacios para código reutilizable para equipos que implementan este patrón.
6 min de lecturaFlujos de trabajo condicionales de LangGraph: ramificación sin desorden en las instrucciones
Codifique el enrutamiento if-else de LangGraph como aristas condicionales nombradas con contratos de estado claros y fallos recuperables, en lugar de incluir las ramificaciones dentro de los prompts.
10 min de lecturaMás allá de los scripts lineales: nodos, aristas y estado duradero en LangGraph
Sustituir los bucles frágiles de los LLM por grafos LangGraph: nodos especializados, esquemas de estado explícitos, aristas ramificadas, controles de aprobación humana y rutas que sobreviven a las fallas.
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