Ficha provisional de mi taller en PyConES 2026, Barcelona.
LangGraph permite construir agentes controlables y mantenibles, pero su verdadero potencial aparece cuando lo combinamos con sistemas de conocimiento y recuperación de información.
En este taller práctico construiremos paso a paso un agente utilizando Python y LangGraph, empezando desde un grafo básico hasta llegar a un sistema capaz de consultar conocimiento externo (RAG) y evolucionar con el uso.
Información del taller
- Ponente: Miguel Ángel Fernández Gutiérrez.
- Conferencia: PyConES 2026, Barcelona.
- Fecha: viernes, 6 de noviembre de 2026.
- Horario: 18:00–19:30.
- Duración: 90 minutos.
- Formato: taller práctico.
- Área: machine learning e inteligencia artificial.
- Sala: Talleres aula 05.
- Idioma: español.
Qué construiremos
A lo largo de la sesión aprenderemos a modelar estado, definir nodos y controlar el flujo de ejecución. Sobre esta base añadiremos un sistema de recuperación híbrido que permitirá al agente acceder a información relevante en tiempo real.
Finalmente exploraremos cómo introducir mecanismos de «aprendizaje» en el agente, permitiéndole almacenar nuevo conocimiento y reutilizarlo en futuras interacciones.
Qué te llevarás
Al final del taller:
- Entenderás cómo construir agentes con LangGraph desde cero.
- Sabrás integrar RAG de forma estructurada, más allá de ejemplos simples.
- Verás cómo diseñar agentes que evolucionan mediante conocimiento persistente.
- Tendrás una base sólida para construir sistemas reales en producción.
A quién va dirigido
A desarrolladores con conocimientos básicos de Python interesados en sistemas de IA aplicada.
