Patrones de orquestación para sistemas multiagente
Supervisor, router, especialistas, paralelo, debate y revisión: cómo elegir y combinar patrones multiagente.
Arquitecturas multiagente: cuándo aportan valor y cuándo complican el sistema
Criterios para decidir entre un agente, especialistas como herramientas o una arquitectura multiagente coordinada.
Observabilidad para agentes: cómo entender qué hicieron y por qué
Cómo registrar trazas, herramientas, coste, latencia, errores y resultados para entender y mejorar agentes de IA en producción.
LLMOps evoluciona hacia AgentOps
Qué cambia al versionar, desplegar, observar y retirar sistemas de IA que usan herramientas y actúan de forma autónoma.
Guardrails que funcionan fuera de la demo
Cómo combinar controles deterministas, clasificadores, políticas de herramientas y aprobaciones humanas para agentes en producción.
Identidad digital para agentes autónomos
Cómo asignar identidad propia, delegación de usuario, permisos mínimos, credenciales temporales y auditoría a agentes de IA.
Sandboxing para agentes que ejecutan código
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Cómo construir un agente sobre conocimiento empresarial fiable
Arquitectura de ingesta, metadatos, permisos, búsqueda híbrida, reranking, citas y vigencia para agentes empresariales fiables.
RAG, contexto largo o memoria aprendida: cómo elegir
Comparativa de RAG, ventanas de contexto largo y memoria aprendida según actualización, coste, latencia, privacidad y razonamiento.
Memoria para agentes: mucho más que ampliar la ventana de contexto
Memoria episódica, semántica y operativa para agentes: qué guardar, cómo recuperar, compactar y persistir sin acumular errores.