AI Cloud Lab
Experimentos reales de IA + AWS. Cada lab incluye arquitectura, código, costo, seguridad y un artículo.
El arranque de 0 a 1: un concierge bilingüe útil que vive en una app de chat, construido como n8n + un solo loop de tool-use con Claude. Tres guardrails de criterio de producción — un cost-cap duro, retries con idempotency, y un manual-promote gate — convierten una demo en algo que de verdad puedes correr. WhatsApp queda documentado como ruta de upgrade. (Scorecard: Costo acotado + Gobernado.)
El framework insignia: cinco filtros — Seguro, Demostrable, Observable, Costo acotado, Gobernado — que todo sistema de IA pasa antes de darlo por terminado. Es la columna de escritura y enseñanza que califica el agente del Lab #1 y conecta cada lab en una serie. (Scorecard: los cinco.)
El fallo como lección: mira a un agente mediocre fallar en cámara, diagnostica por qué, y convierte esos fallos en graders. Instancia la dimensión Demostrable — pasar de las vibras a evals que atrapan regresiones antes que los usuarios. (Scorecard: Demostrable.)
Una tarea, construida de tres formas — n8n, un loop de Claude puro, y LangGraph — calificadas en un solo eval harness privado con un leaderboard público. El ancla pesada y máximamente compartible que hace demostrables los trade-offs entre stacks en lugar de tribales. (Scorecard: Demostrable, con Costo + Gobernado.)