De Caos a Claridad: Gestionando la Complejidad de Sistemas Agénticos en FinTech Nativo de la Nube

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Visión general:        

La adopción de AI trae complejidad al sistema, especialmente cuando la autonomía, la orquestación y los microservicios nativos de la nube colisionan. Basado en mi investigación publicada y experiencia empresarial, este masterclass desglosa la complejidad de implementar sistemas agénticos de manera responsable. Este masterclass está dirigido a ingenieros senior que están navegando arquitecturas nativas de la nube mientras introducen componentes autónomos de AI, sin un plan claro.

Contenidos:

1. La Nueva Pila de Complejidad

    a) Microservicios, AI y generadores de código de terceros

    b) Dónde comienza el caos del sistema y por qué se intensifica


2. Comprendiendo el Comportamiento de AI Agéntico

    a) Autonomía, memoria y riesgo de alucinación

    b) Ejemplos del mundo real del soporte de decisiones financieras


3. Patrones de Diseño para la Claridad

    a) Barandillas para la observabilidad del sistema

    b) Compromisos: orquestación vs generación de código


4. Escalabilidad Sin Agotamiento

    a) Lo que los ingenieros senior deben liderar: gobernanza, ética, fiabilidad

     b) Diseñando sistemas que escalen de manera segura bajo carga


5. Conclusiones

    a) Hoja de ruta para la adopción agéntica

    b) Cómo probar y monitorear AI no determinista

    c) Alineación con la velocidad del equipo y los resultados del negocio

This workshop has been presented at TechLead Conference 2025: AI in Orgs, check out the latest edition of this Tech Conference.

Sibasis Padhi
Sibasis Padhi
49 min
17 Sep, 2025

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Video Summary and Transcription
Evento de Masterclass: De Caos Genético de AI a Claridad. Ingeniero de Software Senior Experto en Microservicios de AI Agéntico. Evolución de Monolito a Desafíos de Microservicios. Capas de Agentes de AI en Desafíos de Microservicios. Evolución de Agentes de AI y Desafíos de Determinismo. Desafíos de Agentes de AI en la Adopción en la Industria. Estableciendo Límites para Agentes de AI. Estableciendo Límites y Políticas para Agentes de AI. Estableciendo Límites e Instrucciones para LLMs. Gestión de Memoria y Guía de Políticas para LLMs. Guía para Agentes Autónomos y Gestión de Datos. Resolviendo Problemas de Caché de API con Agentes Autónomos. Desafíos en Escenarios de Fallo de Agentes de AI. Abordando Respuesta a Incidentes y Patrones de Límites. Estableciendo Límites y Mecanismos de Respaldo. Diseñando Gobernanza de Agentes y Orquestador. Gobernanza para Límites de Agentes de AI. Casos de Uso de la Empresa e Iniciativas de Automatización. Implementación de Herramientas de AI para Automatización de Flujos de Trabajo.
Video transcription and chapters available for users with access.

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En este masterclass, recorreremos los enfoques más efectivos para construir componentes de UI escalables que mejoren la productividad y felicidad del desarrollador :-) Esto implicará una combinación de ejercicios prácticos y presentaciones, que cubrirán los aspectos más avanzados de la popular biblioteca styled-components, incluyendo la tematización e implementación de utilidades styled-system a través de props de estilo para un desarrollo rápido de UI, y culminando en cómo puedes construir tu propia biblioteca de componentes personalizada y escalable.
Nos enfocaremos tanto en el escenario ideal, donde trabajas en un proyecto nuevo, como en tácticas para adoptar incrementalmente un sistema de diseño y enfoques modernos para el estilo en una base de código existente con algo de deuda técnica (¡que suele ser el caso!). Al final del masterclass, deberías sentir que comprendes los compromisos entre diferentes enfoques y sentirte seguro para comenzar a implementar las opciones disponibles para avanzar hacia el uso de una biblioteca de componentes basada en un sistema de diseño en la base de código en la que trabajas.
Prerrequisitos: - Familiaridad y experiencia trabajando en grandes bases de código de React- Una buena comprensión de los enfoques comunes para el estilo en React

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