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