Productos agentes y arquitecturas LLM

Resumen

Lidero el diseño y la entrega de sistemas nativos de IA: agentes autónomos, uso de herramientas, RAG, LLM multiproveedor y los backends que los hacen fiables en producción.

Problema

Los equipos necesitaban agentes y funciones LLM integradas en herramientas, datos y flujos reales — no demos de chat — con ownership capaz de operarlas.

Enfoque

• Definir límites del agente: herramientas, memoria, evaluaciones, fallos y supervisión humana.
• Capas LLM multiproveedor con OpenAI, Anthropic, Gemini y Groq.
• Pipelines RAG y orquestación sobre APIs y almacenes reales.
• Emparejar superficies de IA con servicios NestJS y Go, auth y despliegue en la nube.
• Liderar revisiones de arquitectura, entrega y mentoría en un equipo de cinco o más.

Resultado

• Convertí la entrega de agentes y LLM en una capacidad de producto de primer nivel.
• Sistemas orientados a producción con APIs modulares y código mantenible.
• Patrones compartidos para backends CQRS, flujos de agentes y operaciones en la nube.

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