Perfil
Soy Luhui Dev, un desarrollador que investiga y analiza la ingeniería de agentes mientras explora aplicaciones prácticas de la IA en educación. Me centro en Agent Harness, ingeniería de aplicaciones LLM, AI for Math y productización de SaaS educativo.
Mi trabajo conecta dos capas: la ingeniería de agentes —contexto, herramientas, memoria, permisos, runtime, observabilidad, evaluación y confiabilidad— y su aplicación en sistemas educativos verificables mediante AI for Math y razonamiento formal.
Mi forma de trabajar une criterio de producto y ejecución técnica en un mismo ciclo, empezando con pilotos acotados y consolidando lo que funciona en sistemas reutilizables. Me importa más la confiabilidad a largo plazo, la colaboración y la iteración que las tendencias de corto plazo.
Matriz de capacidades
| Dominio | Enfoque |
|---|---|
| Agent | Harness, runtime, contexto, evaluación y confiabilidad |
| LLM | arquitectura de aplicaciones, retrieval, orquestación y costes |
| Matemáticas | runtime geométrico, modelado de restricciones, flujos de razonamiento |
| Producto | SaaS educativo, diseño de pilotos, roadmap y ciclos de crecimiento |
Por qué esta dirección
Los sistemas de agentes son útiles cuando resultan confiables, observables y capaces de actuar dentro de límites explícitos. Las matemáticas y la educación ofrecen un entorno exigente para comprobar estas propiedades.