Arneses para Agentes de Codificación: Planifica con Modelos de Frontera, Ejecuta en un 90% Menos de Tiempo

Cada agente de codificación serio - Claude Code, OpenCode, Codex, Cline sigue el mismo patrón: un modelo planifica, otro modelo ejecuta. Únete a Varun Krishna, Ingeniero Principal de Soluciones en SambaNova Systems, en agentes de codificación. Varun ha construido flujos de trabajo agentes, software de implementación de modelos y herramientas de evaluación de LLM en SambaNova, con experiencia previa en la implementación de IA/ML en CRM, comercio electrónico, atención médica, finanzas y más en C3.ai. Esta sesión te mostrará exactamente cómo construir la separación entre planificación y ejecución, reducir tus costos de tokens en hasta un 90%, y salir con tu propio arnés de agente de codificación dirigido a SambaNova antes de que termine la sesión. Lo Que Aprenderás 🔹 Cómo funciona la separación entre planificación y ejecución en los principales agentes de codificación de hoy 🔹 Por qué delegar la ejecución a una plataforma de inferencia rápida y diseñada para el propósito cambia la economía de construir con IA 🔹 Cómo manejan los modelos la capa de ejecución en un verdadero arnés de agente de codificación 🔹 Cómo se estructura la transferencia entre planificación y ejecución, paso a paso 🔹 Cómo apuntar tu propio agente de codificación a una plataforma de inferencia rápida en minutos Por Qué Esto Es Importante La mayoría de los equipos que construyen con agentes de codificación o están pagando de más o están bajo rendimiento. Usar un modelo de frontera para cada paso es caro y lento; usar un modelo débil para todo sacrifica la calidad de razonamiento que hace que los agentes sean útiles. El patrón de arnés de agente de codificación resuelve esto al hacer coincidir la capacidad del modelo con el tipo de tarea: modelos de frontera para planificación y juicio, modelos rápidos y de bajo costo para el trabajo de ejecución de alto volumen que domina el uso de tokens. A medida que los agentes de codificación pasan de ser herramientas experimentales a flujos de trabajo diarios, esta es una de las maneras más directas de reducir costos sin afectar la calidad de salida. ¿Quién Debería Asistir? Desarrolladores que integran agentes de codificación en sus flujos de trabajo, ingenieros de IA que exploran estrategias de inferencia rentables, y líderes técnicos que toman decisiones de infraestructura y evalúan gastos de modelos. No se requiere experiencia previa en la plataforma. Trae tus preguntas — dejaremos tiempo para preguntas y respuestas en vivo.