Un prototipo agéntico impresiona en una demo; un sistema de producción sobrevive a evals, guardrails, auditoría y usuarios reales. Este programa avanzado enseña a construir una mesa de research multi-agente —analista, verificador, editor— con la ingeniería que exige el entorno financiero: observabilidad, mitigación de prompt injection, control de PII y documentación para cumplimiento. El estudiante domina la decisión entre prompting, RAG y fine-tuning, incluyendo modelos abiertos soberanos, y despliega un sistema completo como proyecto de portafolio.
Este intensivo, el más avanzado de la línea, aborda la IA financiera desde la disciplina de la ingeniería de sistemas descrita en el trabajo de Chip Huyen. El estudiante diseña arquitecturas multi-agente que dividen el trabajo cognitivo en roles verificables y las hace robustas con RAG avanzado —reranking, recuperación híbrida, grounding— para reducir la alucinación a niveles operables. El núcleo del programa es lo que rara vez se enseña: evaluación y observabilidad (LLMOps) con suites de evals y tracing, guardrails contra prompt injection y fuga de datos, y la documentación de gobernanza que exige un entorno regulado. Cubrimos el criterio para elegir entre prompting, RAG y fine-tuning, la operación de modelos abiertos soberanos con Ollama y vLLM, y el despliegue con Docker y FastAPI. El proyecto de portafolio es una mesa de research multi-agente desplegada, con evals, guardrails y documentación auditable.
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