Sistemas Multi-Agente, Orquestación MCP & TDD Agéntico en Producción
Diseño de enjambres deterministas con Model Context Protocol (MCP), guardrails anti-alucinación y flujos Ping-Pong TDD.
Orquestación de enjambres multi-agente con MCP, arquitecturas RAG híbridas, GraphRAG, evaluación con Ragas y despliegue de SLMs Air-Gapped.
Diseño de enjambres deterministas con Model Context Protocol (MCP), guardrails anti-alucinación y flujos Ping-Pong TDD.
Indexación HNSW en PostgreSQL, búsqueda híbrida BM25 + Densa, Reciprocal Rank Fusion (RRF) y grafos de conocimiento.
Métricas deterministas de Faithfulness, Context Precision, prevención de Prompt Injection y escudos DLP en tiempo real.
Adaptación de pesos de bajo rango, cuantización GGUF/AWQ e inferencia local de alta velocidad sin salida a la nube.
Optimización de memoria VRAM con PagedAttention, Continuous Batching, Speculative Decoding, cuantización FP8/AWQ y clústeres GPU en Kubernetes.
Arquitectura de Vision Transformers (ViT/SigLIP), Document Layout Parsing sin OCR tradicional, pipelines de voz bidireccional sub-200ms con WebRTC/VAD y prevención de inyecciones visuales.
Ingeniería regulatoria para sistemas de Alto Riesgo y GPAI, métricas matemáticas de Fairness (Disparate Impact, Equalized Odds), SHAP/Integrated Gradients, Privacidad Diferencial (ε, δ) y Model Cards inmutables.
Arquitectura multi-etapa (Retrieval ANN -> Filtering -> Deep Ranking DLRM/DCN-v2 -> Re-Ranking MMR), corrección LogQ en redes Two-Tower, paridad Online/Offline sin Training-Serving Skew y LinUCB/Thompson Sampling.
Descomposición STL, modelos ARIMA/SARIMAX, Temporal Fusion Transformers (TFT), detección de anomalías con Isolation Forests y Conformal Prediction, y estimación de impacto causal mediante Double Machine Learning (DML) y Diferencias en Diferencias.
Limitaciones estructurales del Vector RAG plano, extracción de tripletas con esquemas dirigidos por ontologías, detección jerárquica de comunidades (Algoritmo de Leiden), búsqueda híbrida HNSW + Subgraph Traversal (PPR) y consultas Cypher/ISO GQL.
Presupuesto de latencia voz-a-voz sub-500ms, transporte WebRTC sobre UDP (Opus/SRTP) vs WebSockets, detección de actividad de voz (Silero VAD) y Turn-Taking semántico, manejo de interrupciones (Barge-In), Streaming ASR y TTS neural por chunks.
Defensa en profundidad contra Prompt Injection Directa e Indirecta (XPIA), aislamiento de privilegios de herramientas (CaMeL / Dual-LLM), Constrained Decoding con Gramáticas Libres de Contexto (CFG), Red Teaming automatizado (GCG/PAIR) y optimización declarativa con DSPy (MIPROv2).