TechTalk VCSOFT: Agentes De IA Con LangGraph

Instructor: Maria Jose Marmolejo Agenda: 1. Contexto de LangGraph Limitaciones de usar LLMs en producción sin control de flujo Diferencia entre prompts aislados y sistemas automatizados Problemas comunes: pérdida de estado, decisiones no reproducibles, loops no controlados 2. De pipelines a grafos con estado Workflows lineales vs flujos reales de negocio Qué es un grafo aplicado a procesos de automatización El concepto de estado como elemento central 3. ¿Qué es LangGraph? Qué es LangGraph y qué no es Relación con LangChain Casos de uso reales orientados a automatización 4. Grafos con estado (Stateful Graphs) Estado como contrato entre nodos Qué información fluye entre pasos Ventajas para auditoría, debugging y reproducibilidad 5. Patrones comunes de automatización con LangGraph Workflows determinísticos Agent loops controlados Branching dinámico basado en decisiones Human-in-the-loop para aprobaciones y validaciones 6. Ejemplo conceptual de automatización Modelado de un proceso empresarial con LangGraph. Identificación de nodos, estado y transiciones. Separación entre lógica determinística y razonamiento del modelo. 7. Integración en arquitecturas existentes Uso de LangGraph dentro de servicios existentes. Integración con APIs, microservicios y sistemas empresariales. Consideraciones de escalabilidad y mantenimiento. 8. Observabilidad y control en producción Trazabilidad por nodo. Registro de decisiones y estados. Reejecución y análisis de flujos. 9. Buenas prácticas Estados claros y acotados Control explícito del flujo Uso del LLM donde aporta valor real 10. Cuándo usar LangGraph y cuándo no Casos ideales de uso Casos donde un workflow tradicional es suficiente