Depender de ventanas de contexto gigantes para el historial de los agentes de IA dispara los costos y degrada el razonamiento. Exploramos cómo diseñar una arquitectura de memoria desacoplada para despliegues corporativos.
El prompt engineering sintáctico ya no basta en producción. La clave del rendimiento es el context engineering: diseñar prefijos estáticos deterministas y orquestar puntos de corte de KV-cache en la nube para reducir el Time to First Token (TTFT) y los costos de inferencia hasta en un 90%.
Analizamos el patrón de AI Gateway como proxy inverso para escalar inteligencia artificial generativa. Descubra cómo centralizar autenticación, rate limiting por tokens, failover automático y observabilidad técnica sin acoplar sus sistemas a proveedores específicos de LLM.
Escalar modelos de lenguaje en la empresa exige abandonar el antipatrón monolítico. Exploramos cómo una arquitectura de inferencia desacoplada con Semantic Routing, Prompt Caching y Speculative Decoding reduce drásticamente la latencia y los costos de infraestructura sin sacrificar la precisión.
Para escalar aplicaciones en producción, la industria abandona los LLMs monolíticos. Analizamos cómo los sistemas de IA compuestos, mediante ruteo dinámico y aislamiento de fallos, reducen costos hasta un 80% y garantizan baja latencia en arquitecturas empresariales.
La transición de modelos generativos a agentes que invocan APIs exige arquitecturas resilientes. Descubra cómo implementar patrones Human-in-the-Loop mediante ejecución durable, escalación por confianza y motores externos de políticas para proteger sus sistemas en producción.
Regreso del Agentic AI Summit 2026 en Berkeley con una conclusión clara: la IA agéntica para empresas ya no es demo, es operación. Cinco preguntas para saber si su negocio está listo para delegarle trabajo real.
En el Agentic AI Summit 2026 de UC Berkeley, la evidencia de Across AI, Neo4j, AWS y NVIDIA mostró que ganar en IA agéntica depende de la economía de tokens —ruteo, cascadas, co-diseño de silicio y métricas de resultado— más que de perseguir el modelo más grande.
En el Agentic AI Summit 2026 de UC Berkeley, la evidencia fue clara: con el mismo modelo, el diseño del harness mueve los benchmarks en dígitos dobles. La ventaja ya no vive en el modelo, sino en el sistema que lo envuelve.
La regulación de IA entró en vigor en pleno Agentic AI Summit 2026. Fujitsu, UC Berkeley y la postura técnica de WATR sobre AMP muestran por qué la gobernanza y la comunicación entre agentes son la capa que faltaba.
En el Agentic AI Summit 2026 de Berkeley quedó claro: los modelos empatan en tareas de un paso, pero se desploman al encadenar 20. La evaluación de agentes de IA ya no es el último filtro; es el sistema operativo del desarrollo.
Dos días en el Agentic AI Summit 2026 de UC Berkeley confirmaron que la IA ya ejecuta, no solo conversa. El costo se desplomó, pero el 95% de los pilotos fracasa por falta de gobierno, no de tecnología.