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Notas sobre ingeniería de IA
Artículos prácticos sobre agentes de IA, RAG, integraciones LLM, evals y seguridad, basados en proyectos reales y sin relleno.
Diseño de herramientas para agentes LLM: nombres, esquemas, salidas y errores que los modelos entienden bien
Cómo diseñar las herramientas que llama tu agente de IA: la granularidad adecuada, cómo escribir descripciones y esquemas, dar forma a las respuestas para ahorrar tokens, errores accionables, permisos y cómo probar la calidad de las herramientas con evals.
Arquitectura de agentes de IA: cuándo construir un workflow y cuándo necesitas de verdad un agente
Una guía práctica de arquitectura de aplicaciones con LLM: LLM aumentado, prompt chaining, routing, paralelización, orquestador-trabajadores, evaluador-optimizador y agentes autónomos, con criterios de elección, esbozos de código y trampas en producción.
Salidas estructuradas de LLM: esquemas JSON, validación y extracción fiable
Cómo obtener JSON fiable de los modelos de lenguaje: modos de salida estructurada, llamadas a herramientas, decodificación restringida, diseño de esquemas, validación con Pydantic y Zod, reintentos y los compromisos con la calidad del razonamiento.
Prompt engineering para desarrolladores: escribir, probar y versionar prompts de producción
Una guía para desarrolladores sobre prompts de producción: estructura, roles, ejemplos, etiquetas XML, razonamiento, control de la salida, plantillas, versionado y cómo cambiar prompts con seguridad gracias a los evals.
Agentes de IA en CI/CD: automatizar issues, arreglos y mantenimiento con GitHub Actions
Cómo ejecutar agentes de programación dentro de tu pipeline de CI/CD: casos de uso que compensan, una configuración segura de GitHub Actions, permisos y secretos, riesgos de prompt injection, control de costes y cuándo mantener a las personas en el bucle.