Freddy expone su sistema de agentes y Anibal lo juzga en vivo.

Freddy construyó un sistema de agentes de IA para su día a día como VP de Producto. Hoy lo abre en vivo: la arquitectura, los modelos, los MCPs, los skills, los subagentes. Todo. Anibal lo revisa, lo cuestiona y lo pone a prueba sin filtro. Una conversación real sobre qué se necesita para construir agentes que funcionen, no solo usarlos. CHAPTERS 00:00 Bienvenida: agentes de IA en desarrollo de software 02:49 Qué es un agente de IA y su relación con el LLM 07:55 Agentic harness explicado con la metáfora de Iron Man 10:30 Tools en Cloud Code: cómo el modelo decide qué herramienta usar 15:45 MCP servers vs skills y el progressive disclosure 19:52 NCP server de Cloudflare con tools de search y execute 21:52 Sistema de Freddy en Obsidian con Cloud Code para gestión de producto 26:45 Anatomía de un skill: front matter, assets, reference y scripts 36:03 Skill de Client Success para consultar datos de clientes 41:35 Agentes personalizados en Cloud Code: front matter, tools y modelo 45:08 QMD de Toby de Shopify para búsqueda semántica en Markdown 47:02 Agentes built-in de Cloud Code en el repo de dotCMS 53:01 Sistema de triage de issues con equipo de subagentes en paralelo 1:00:48 GitHub Copilot en la nube resolviendo issues asignados 1:06:01 Code review con agentes antes de pasar el PR a humanos 1:11:30 De plan mode a automatizar todo el flujo de agentes 1:14:13 El cuello de botella del code review humano frente a agentes 1:15:26 Conectar documentación de negocio y código con agentes