El loop de los agentes de IA: de trazas a evaluaciones con Langfuse

Miércoles 21 de octubre de 2026

09:00 a 10:00 - Ciudad de México | 10:00 a 11:00 - Bogotá | 12:00 a 13:00 - Buenos Aires y Santiago

Sesión práctica para llevar tus agentes a producción con confianza.

Tu agente puede responder "200 OK", con latencia normal y sin errores, y aun así darle a un cliente una respuesta equivocada. Las métricas de infraestructura no detectan ese tipo de fallas. En esta sesión verás cómo encontrarlas, entenderlas y corregirlas antes de que lleguen a tus usuarios.

Lo que te llevas:

• Visibilidad completa de tus agentes: cómo trazar cada solicitud, desde la pregunta del usuario hasta cada llamada a herramientas, retrieval y generación.
• Un método para mejorar, no solo monitorear: el loop que conecta los traces de producción con evaluaciones, datasets y experimentos, para que cada release sea mejor que el anterior.
• Control de costo y calidad: identifica qué prompt causó una regresión, qué herramientas dominan tu gasto y qué cambio de modelo ayudó a un grupo de usuarios pero afectó a otro.
• Un lenguaje común entre equipos: cómo ingeniería, producto y expertos de dominio pueden trabajar sobre la misma fuente de verdad.
• Práctica real: instrumentarás paso a paso un chatbot de ejemplo, ya sea siguiendo una guía o con ayuda de un agente como Claude Code.

Por qué Langfuse?

Langfuse es una plataforma de observabilidad para agentes de IA, neutral respecto a frameworks y modelos. Hoy la usan equipos de ingeniería de más de 19 empresas Fortune 50. Desde enero de 2026 es parte de ClickHouse, que le da la escala para manejar grandes volúmenes de traces.¿Para quién es?Equipos de ingeniería, datos y producto que construyen o ya operan aplicaciones con LLMs y agentes.

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