El uso de agentes LLM autónomos en Ingeniería de Software enfrenta hoy dos problemas críticos y acoplados. El primero es el dilema costo-calidad: los modelos de frontera son precisos pero económicamen…
El uso de agentes LLM autónomos en Ingeniería de Software enfrenta hoy dos problemas críticos y acoplados. El primero es el dilema costo-calidad: los modelos de frontera son precisos pero económicamente insostenibles a escala, mientras que los modelos económicos generan alta deuda técnica. El segundo es la degradación progresiva del contexto en agentes de larga duración, un fenómeno que hemos formalizado como "RAG Pollution".
A medida que un agente itera sobre un ticket complejo, su base de conocimiento local se contamina con anti-patrones, soluciones incorrectas y embeddings sesgados hacia intentos fallidos, degradando fuertemente la calidad de sus respuestas.
En esta charla exploraremos:
La anatomía del RAG Pollution: Cómo identificarlo y medirlo utilizando métricas cuantitativas como Retrieval Entropy, Anti-Pattern Recurrence Score y el Semantic Drift Index.
El framework HMAF (Heterogeneous Multi-Agent Framework): Una arquitectura superadora diseñada para gestionar equipos heterogéneos de agentes bajo GitOps.
Mecanismos de defensa: Cómo implementar "Blast Radius Routing" (asignar tareas por riesgo a modelos económicos o premium), memoria de doble nivel y el concepto de Negative Knowledge Transfer (NKT): un mecanismo para inducir anti-patrones a agentes de reemplazo para que aprendan de los errores de sus predecesores.
Al finalizar, la audiencia se llevará un marco teórico y arquitectónico accionable para dejar de tratar a los agentes LLM como cajas negras mágicas
Sobre Gustavo Hernan Siciliano: Me llamo Gustavo Siciliano, tengo 35 años y vivo en Avellaneda. Soy un apasionado por la tecnología y la enseñanza, trabajo en el mundo de los sistemas desde hace 14 años y soy docente universitario desde hace 9. Actualmente me desempeño como director de la carrera de Licenciatura en Sistemas en la Universidad Nacional de Lanús (UNLa) y lidero Sicilia Labs, una startup de base tecnológica enfocada en soluciones de IA aplicadas a la educación y PyMEs.
Creo profundamente en la comunicación y la transmisión del conocimiento como herramientas clave para el desarrollo científico y tecnológico. En mi tiempo libre practico deportes, miro animé y disfruto charlar sobre tecnología y políticas públicas.
Soy Licenciado en Sistemas por la UNLa, especialista en IoT por la FIUBA y estudiante de la Especialización en Género y Políticas Públicas en la UNLa. Si tuviera que elegir una palabra que me defina, sería profesionalismo.
RAG Pollution: El enemigo silencioso de los agentes LLM, arquitecturas heterogéneas
DATA SCIENCE / AI
🌎 Argentina 2026📅 2026-09-24 13:40📍 Gran sala
El uso de agentes LLM autónomos en Ingeniería de Software enfrenta hoy dos problemas críticos y acoplados. El primero es el dilema costo-calidad: los modelos de frontera son precisos pero económicamen…
El uso de agentes LLM autónomos en Ingeniería de Software enfrenta hoy dos problemas críticos y acoplados. El primero es el dilema costo-calidad: los modelos de frontera son precisos pero económicamente insostenibles a escala, mientras que los modelos económicos generan alta deuda técnica. El segundo es la degradación progresiva del contexto en agentes de larga duración, un fenómeno que hemos formalizado como "RAG Pollution".
A medida que un agente itera sobre un ticket complejo, su base de conocimiento local se contamina con anti-patrones, soluciones incorrectas y embeddings sesgados hacia intentos fallidos, degradando fuertemente la calidad de sus respuestas.
En esta charla exploraremos:
La anatomía del RAG Pollution: Cómo identificarlo y medirlo utilizando métricas cuantitativas como Retrieval Entropy, Anti-Pattern Recurrence Score y el Semantic Drift Index.
El framework HMAF (Heterogeneous Multi-Agent Framework): Una arquitectura superadora diseñada para gestionar equipos heterogéneos de agentes bajo GitOps.
Mecanismos de defensa: Cómo implementar "Blast Radius Routing" (asignar tareas por riesgo a modelos económicos o premium), memoria de doble nivel y el concepto de Negative Knowledge Transfer (NKT): un mecanismo para inducir anti-patrones a agentes de reemplazo para que aprendan de los errores de sus predecesores.
Al finalizar, la audiencia se llevará un marco teórico y arquitectónico accionable para dejar de tratar a los agentes LLM como cajas negras mágicas
Sobre Gustavo Hernan Siciliano: Me llamo Gustavo Siciliano, tengo 35 años y vivo en Avellaneda. Soy un apasionado por la tecnología y la enseñanza, trabajo en el mundo de los sistemas desde hace 14 años y soy docente universitario desde hace 9. Actualmente me desempeño como director de la carrera de Licenciatura en Sistemas en la Universidad Nacional de Lanús (UNLa) y lidero Sicilia Labs, una startup de base tecnológica enfocada en soluciones de IA aplicadas a la educación y PyMEs.
Creo profundamente en la comunicación y la transmisión del conocimiento como herramientas clave para el desarrollo científico y tecnológico. En mi tiempo libre practico deportes, miro animé y disfruto charlar sobre tecnología y políticas públicas.
Soy Licenciado en Sistemas por la UNLa, especialista en IoT por la FIUBA y estudiante de la Especialización en Género y Políticas Públicas en la UNLa. Si tuviera que elegir una palabra que me defina, sería profesionalismo.
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