Fundamentos + Modelado Agentico
LLMs y razonamiento aplicado a sistemas agenticos
Establecer una base técnica sólida sobre cómo funcionan realmente los modelos y qué implica diseñar sistemas alrededor de ellos.
Qué es un LLM y qué capacidades reales tiene
Tokens, ventana de contexto y restricciones prácticas
Pretraining, fine-tuning e inference: sin marketing
Por qué los agentes necesitan estructura, no solo prompts
Alucinaciones, deriva de contexto y cómo mitigarlos
Cómo elegir modelos según el rol dentro de un sistema
Discovery agentico y especificación profesional
Usar IA para hacer un mejor trabajo de análisis y diseño, no solo para escribir código.
Uso profesional de chat interfaces para discovery
De la conversación a la especificación estructurada
Cómo modelar un problema como flujo de agentes
Definir responsabilidades, tools y handoffs
Documentación que realmente sirve para construir
Patrones de prompts para requisitos y arquitectura