Agentic AI Optimization: Headroom Series
2da Conferencia Mensual: Agentic AI Optimization - Headroom Series
¿Por qué tu agente IA desperdicia el 70% de su contexto? Entre información repetida y ruido, estás perdiendo eficiencia. Únete a nuestra segunda conferencia mensual y descubre cómo ahorrar entre un 40% y 50% en tokens sin sacrificar precisión.
🗓️ Detalles del Evento
Fecha: 1 de Agosto de 2026
Hora: 8:00 PM
Modalidad: Virtual (Zoom)
Organizan: IEEE Computer Society PUCP & Claude Perú Science
🎓 Certificación Oficial
Para ser acreedor al certificado oficial emitido por la IEEE, es un requisito obligatorio registrar una asistencia mínima de 1 hora y 30 minutos durante la sesión en vivo.
📝 Sobre la Conferencia
En esta sesión teórica y práctica, aprenderás cómo optimizar agentes de Inteligencia Artificial para reducir drásticamente los costos de API.
Exploraremos a fondo la arquitectura detrás de Headroom, una innovadora herramienta open-source creada por Netflix diseñada para reducir hasta un 70% de los tokens en contextos innecesarios. Llevaremos la teoría académica directamente a la implementación práctica utilizando Claude Code.
🧠 Qué Aprenderás
Fundamentos: Compresión reversible de contexto.
SmartCrusher: Técnicas de compresión inteligente de JSON.
CacheAligner: Cómo mejorar drásticamente los cache hits (pasando del 5% al 80%).
RollingWindow: Gestión dinámica del presupuesto de tokens.
Práctica: Setup e instalación paso a paso en Claude Code.
🎯 Detalles Técnicos
Formato: Teórico-práctico
Duración: 2 horas
Nivel: Básico/Intermedio (Se requiere familiaridad previa con Claude Code o herramientas similares).
🎤 Ponente
Daniel Mamani - President of IEEE Computer Society PUCP, AI Engineer PUCP Student.
👥 A Quién Va Dirigido
Estudiantes, desarrolladores, ingenieros de software, emprendedores, startup founders y cualquier profesional interesado en maximizar la eficiencia y reducir los costos de API al trabajar con agentes de IA.
📚 Referencias Académicas
La conferencia tendrá relación con los siguientes papers de investigación:
Base de SmartCrusher: Compress the Context, Keep the Commitments: A Formal Framework for Verifiable LLM Context Compression (2025) - ArXiv: 2605.17304
Base de CacheAligner: Don't Break the Cache: An Evaluation of Prompt Caching for Long-Horizon Agentic Tasks (2025) - ArXiv: 2601.06007
Base de RollingWindow: ContextBudget: Budget-Aware Context Management for Long-Horizon Search Agents (2024) - ArXiv: 2604.01664
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