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Etiqueta: LangGraph

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Tool Use con LLMs: Cómo los agentes interactúan con el mundo real

Tool Use permite que un LLM deje de ser un sistema pasivo y pueda interactuar con APIs, bases de datos, servicios externos y herramientas. Mediante Function Calling, el modelo decide cuándo necesita una herramienta, genera la llamada y utiliza el resultado para responder mejor. Su éxito depende de definir herramientas claras, validar parámetros y gestionar errores correctamente. Más que añadir funciones, se trata de diseñar un sistema fiable que permita al agente actuar sobre información y sistemas del mundo real.

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Planning con Agentes LLM: Descomposición de tareas

Planning: Planificación estática vs dinámica, re-planificación, Planner-Writer, y cómo descomponer objetivos complejos en pasos ejecutables

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Reflection con LLMs: Auto-corrección y mejora iterativa

Patrón Reflection para LLMs: Generator-Critic, bucles de feedback, condiciones de parada. Cuándo usarlo, anti-patrones y ejemplos.

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Routing con LLMs: Toma de decisiones dinámicas en sistemas agénticos

Routing para sistemas con LLMs: cómo clasificar inputs y dirigirlos al flujo correcto con LLM-based, embedding-based, rule-based y ML routing.

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Prompt Chaining: Cuando un solo prompt no alcanza

Prompt Chaining descompone tareas complejas en pasos secuenciales para evitar instruction neglect, contextual drift y error propagation. Guía práctica con código Python, patrones de producción y Context Engineering.

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