JoeDayz

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Anthropic publicó uno de los mejores artículos sobre cómo construir agentes con LLMs. Explica 5 patrones de arquitectura muy comunes en estos sistemas: 1) Prompt chaining En lugar de pedir todo en un solo prompt, dividís el problema en pasos donde cada uno usa el resultado del anterior. Ej: leer un PR → identificar archivos modificados → resumir cambios → generar comentario de review. 2) Routing Usar el modelo para entender qué tipo de tarea es y decidir qué workflow ejecutar. Ej: si el pedido es explicar código → abrir el archivo y analizarlo. Si es arreglar un test → correr los tests y buscar el error. 3) Parallelization Hacer varias llamadas al modelo al mismo tiempo para explorar distintas soluciones o analizar partes del problema en paralelo. Ej: generar varias soluciones a un bug y después elegir la mejor. 4) Orchestrator / workers Un agente principal divide un problema grande en subtareas y las delega a agentes especializados. Ej: analizar un deploy fallido → uno revisa logs, otro métricas, otro cambios en el repo → después el agente principal junta esa información y arma el análisis. 5) Evaluator / optimizer Un modelo genera una respuesta y otro la evalúa y la mejora. Ej: uno escribe código y otro lo revisa, corre tests y propone mejoras. Me gustó mucho. Se los recomiendo. Les dejo el link: anthropic.com/engineering/bu…

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JetBrains acaba de lanzar Air. ¿El objetivo? Ser el orquestador de TODAS tus IAs dentro del IDE. ► Multi-agente (Claude, Gemini, etc.) ► Delegas tareas reales sobre tu código ► Corre en local, Docker o worktrees ► Revisas diffs antes de aceptar cambios Esto ya no es “chat con IA”. Es workflow real.

AI Engineering con Java – Spring AI + LangChain4j En Joedayz.pe

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Starting 2026 strong... grateful, humbled, and excited to continue supporting the Java community! I remember looking up to @Java_Champions when I was starting my software engineering story, so this feels surreal.

Inicio 06 de Enero.

En JoeDayz.pe iniciamos el 06 de Enero 2026.

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