Graph y Loop Engineering

¿Tus agentes de IA funcionan en demostraciones, pero fallan cuando deben tomar decisiones, repetir tareas o coordinar procesos más complejos? Este curso te enseña a superar los flujos lineales y construir sistemas capaces de ejecutar ciclos, evaluar resultados, corregir errores y avanzar por diferentes rutas según el contexto.

Aprenderás a diseñar loops con condiciones de salida claras y a representar procesos mediante grafos compuestos por nodos, conexiones y estados compartidos. También implementarás bifurcaciones, ejecución paralela, reintentos, persistencia y puntos de supervisión humana para crear agentes más confiables, observables y fáciles de mantener.

¿Qué aprenderás?

• Diseñar ciclos de razonamiento, acción, evaluación y corrección.

• Definir condiciones de salida para evitar ejecuciones infinitas.

• Modelar agentes mediante nodos, conexiones y estado compartido.

• Crear rutas condicionales y flujos de ejecución paralelos.

• Incorporar reintentos, validaciones y mecanismos de recuperación.

• Integrar supervisión humana en decisiones críticas.

• Analizar y depurar la ejecución completa de un agente.

Construye agentes que no solo respondan, sino que puedan ejecutar procesos complejos de manera estructurada y controlada. Empieza a estudiar con las primeras clases gratis y comprueba por qué en español #NadieExplicaMejor que EDteam.