Parte de mi trabajo docente: un taller práctico de una hora donde los participantes construyen un agente de IA desde cero, sin asumir experiencia previa con agentes.
La progresión
El material está deliberadamente estructurado en tres pasos pequeños y ejecutables:
- Hablar con un LLM: la llamada mínima de LangChain, desmitificada.
- Tu primer grafo: modelando un flujo con nodos y aristas de LangGraph.
- Un agente real: un agente multi-nodo que genera HTML.
Todo corre sobre herramientas gratuitas (una API key de Google AI Studio, uv
para entornos) para que cualquiera pueda seguir en vivo o por su cuenta
después.
Por qué este formato
Los agentes están rodeados de hype y abstracción. Construir uno en una hora con Python plano hace que las ideas centrales (estado, nodos, aristas, herramientas) sean lo suficientemente concretas para que los participantes puedan juzgar el hype por sí mismos.