Agentic AI – Complete Course for Beginners

De qué trata

Curso en vídeo de unas 24 horas que recorre la IA agéntica desde los fundamentos hasta el despliegue. Empieza con la evolución de los LLM hacia los agentes, sus características y componentes, la programación asíncrona y la validación de datos con Pydantic.

Después construye un sistema de un solo agente y otro multiagente con LangChain, y pasa a LangGraph: componentes básicos y flujos secuenciales, paralelos, condicionales e iterativos. Más adelante crea un chatbot agéntico con persistencia, streaming, hilos de chat y memoria en base de datos. Según la descripción, también incluye RAG, control human-in-the-loop, despliegue en AWS y Render y proyectos como un ChatGPT personalizado, un planificador de viajes y un agente de contenido.

• Fundamentos de IA agéntica: de los LLM a los agentes
• Programación asíncrona y validación con Pydantic
• Agentes únicos y multiagente con LangChain
• Flujos LangGraph: secuenciales, paralelos, condicionales, iterativos
• Chatbot con persistencia, streaming e hilos de chat

Para quién es este curso

• Personas con nociones de programación que quieran aprender a construir agentes de IA con LangChain y LangGraph paso a paso.
• Desarrolladores que buscan un recorrido largo que llegue hasta el despliegue en AWS y Render con proyectos completos.
• Quien quiera entender la diferencia entre LangChain y LangGraph y cuándo usar cada uno.

Qué sabrás hacer al terminar

• Entender la evolución de los LLM a la IA agéntica y los componentes de un agente.
• Validar datos con Pydantic y usar programación asíncrona en aplicaciones de agentes.
• Construir sistemas de un agente y multiagente con LangChain.
• Diseñar flujos secuenciales, paralelos, condicionales e iterativos en LangGraph.
• Crear un chatbot agéntico con streaming, hilos de chat y memoria persistente en base de datos.

Plan de estudio sugerido

9 semanas · unas 5 h por semana

1. 1.Semanas 1-2: fundamentos, asincronía y Pydantic (0:00-3:27:08); practica con ejemplos propios de validación.
2. 2.Semanas 3-4: agente único y multiagente con LangChain (3:27:08-6:30:27); reproduce el código.
3. 3.Semanas 5-6: LangGraph y flujos secuenciales, paralelos, condicionales e iterativos (6:30:27-11:35:51).
4. 4.Semanas 7-8: chatbot, persistencia, streaming, hilos y memoria en base de datos (11:35:51-15:16:31).
5. 5.Semana 9: monitorización, RAG, human-in-the-loop, despliegue y proyectos finales.

El plan cuenta con tiempo para pausar y practicar, no solo con la duración del vídeo. Si quieres adaptarlo a tu semana, lee cómo montar tu plan de estudio semanal.

Consejos para seguirlo

• Escribe el código a mano en lugar de copiarlo, sobre todo en los capítulos de Pydantic y asincronía, que sostienen el resto.
• Al terminar cada tipo de flujo de LangGraph, dibuja el grafo en papel y modifícalo antes de pasar al siguiente.
• Haz pausa en los capítulos de persistencia e hilos de chat para probar que la memoria realmente se conserva entre sesiones.
• Divide las sesiones por capítulos, usando las marcas de tiempo, en vez de intentar ver muchas horas seguidas.

Antes y después de este curso

• Antes de este cursoAprende Python - Curso completo para principiantes [Tutorial]Refuerza la base de Python que asumen los capítulos de asincronía y Pydantic.
• AlternativaMeta Muse Code & Muse Spark Course – Build AI Agents, APIs, and Full-Stack AppsTambién trata la construcción de agentes de IA, con otro enfoque tecnológico.

Cómo lo presenta el autor

Learn how to build production-ready multi-agent systems and automate workflows using LangChain and LangGraph. You'll master everything from core agentic fundamentals and Pydantic validation to advanced sequential, parallel, and conditional LangGraph workflows. Along the way, you'll implement chat memory, RAG, and human-in-the-loop controls, and finish by deploying your applications to AWS and…

Extracto de la descripción original en YouTube.

Preguntas frecuentes

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