Engineering Manager / Líder Técnico
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Crear un borrador de código nuevo es barato. La tarea duradera es más antigua: ampliar un diseño que alguien todavía entiende, o mejorarlo hasta que el próximo cambio sea fácil.
Las aplicaciones AI-native no son wrappers de ChatGPT. Son sistemas en los que la inferencia de modelos, la recuperación de información, la memoria, la orquestación, las herramientas y la evaluación son infraestructura esencial. Aquí encontrarás una definición práctica, la arquitectura de referencia y una prueba que puedes aplicar a tu propio producto.
Una guía detallada de ingeniería de sistemas sobre los algoritmos esenciales detrás de la infraestructura moderna: mercados de emparejamiento, hashes rodantes, flujos de red, reemplazo de caché, sketches probabilísticos y búsqueda vectorial.
Una guía práctica basada solo en Agno que utiliza Workflow, agentes nativos, estado de sesión, ciclos de reparación acotados, revisión HITL persistida y espacios de trabajo de programación aislados.
Una guía práctica centrada en LangGraph que utiliza estado tipado del grafo, fan-out dinámico con Send, checkpoints en PostgreSQL, pruebas deterministas de candidatos, interrupciones y sandboxes de programación aislados.
Un recorrido práctico por Core NATS: cómo los subjects y los wildcards enrutan mensajes, por qué la entrega es at-most-once y cómo request/reply y los queue groups reemplazan a los balanceadores de carga en muchos patrones de microservicios.
Cómo un dominio genérico de pedidos fluye desde una base de datos relacional de escritura, a través de NATS KV y subjects de indexación, hasta OpenSearch y un warehouse de analítica, sin confundir la infraestructura con la fuente de verdad.
JetStream KV parece una base de datos clave-valor, pero es una abstracción de stream con una vista del valor más reciente: observa los cambios, diseña las claves como jerarquías y representa los tipos de entidad como prefijos de clave.
JetStream agrega streams durables y estado de entrega para los consumidores, de modo que publicadores y suscriptores puedan desacoplarse en el tiempo: captura, reproducción y reentrega hasta recibir un acuse.
Una comparación honesta de semántica de entrega, persistencia, carga operativa, fan-out, replay, portabilidad y costo, con tablas de selección basadas en síntomas en lugar de guerras de benchmarks.
Una guía práctica para hacer crecer un sistema de software desde una aplicación y una base de datos hasta una arquitectura observable, orientada a eventos, con gestión de permisos y preparada para IA.
La IA está cambiando el centro de gravedad de la ingeniería de software: menos escritura manual y más especificación, validación, diseño de sistemas y criterio humano.
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