Orquestación de IA Full-Stack: Agentes Modulares, Observabilidad y el Edge

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La IA empresarial es un problema de orquestación. Necesitamos sistemas que sean modulares, observables y escalables, desde nuestros centros de datos centrales hasta el edge. Esta sesión es un recorrido arquitectónico de cómo LangGraph.js proporciona el "pegamento" para conectar estos patrones empresariales modernos en un entorno TypeScript/Node.js.

Comenzaremos enmarcando el agente de IA como un "Monolito Modular", un servicio único y desplegable construido a partir de componentes basados en gráficos y testeables. Esta estructura gráfica explícita no es solo para la lógica; hace de la Observabilidad un Ciudadano de Primera Clase, permitiéndonos rastrear el razonamiento cíclico del agente en producción.

A continuación, desplegaremos este agente como un Backend-for-Frontend (BFF) inteligente, empoderando nuestras aplicaciones full-stack con orquestación con estado. Finalmente, abordaremos la próxima frontera: Arquitectura para el Edge. Exploraremos patrones para gestionar el estado persistente del agente en un entorno híbrido, permitiendo que nuestra IA funcione en cualquier lugar.

Esta masterclass es para el arquitecto e ingeniero que necesita construir y escalar aplicaciones de IA de grado empresarial en el mundo real.

This talk has been presented at JSNation US 2025, check out the latest edition of this JavaScript Conference.

Jamal Sinclair O'Garro
Jamal Sinclair O'Garro
32 min
17 Nov, 2025

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Video Summary and Transcription
La charla profundiza en la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo y los sistemas agénticos, enfatizando los desafíos e importancia de construir sistemas de IA confiables. Propone un stack empresarial moderno para sistemas de IA resilientes y escalables, discutiendo el uso de arquitectura modular, lógica de agentes y herramientas de observabilidad. La sesión explora los beneficios de la lógica de agentes iterativa, mejoras de escalabilidad y gestión eficiente de modelos. Además, muestra aplicaciones prácticas en la verificación de estadísticas deportivas y estimación de probabilidades de playoffs, mientras destaca la importancia del rendimiento del sistema, la optimización de la eficiencia y la robustez en operaciones a gran escala.
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