@binh_yen750: #binhyen

Bình Yên
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camtu5005
Camtu :
nhớ quê quá
2025-11-21 05:17:09
1
alfianprayogialfi
alfianprayogialfi :
😁
2025-12-27 16:52:41
0
wwwkaneezfatim786
kaneezFatima :
🌺🌺🌺💜💜
2025-11-25 19:48:35
0
user342883351
paj_iab🥰🥰 :
❤️
2025-11-24 12:34:10
0
ronnyadriana
Ronny Adriana :
🥰🥰
2025-11-24 01:16:47
0
sahin11.11
Şahin 11 :
🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰
2025-11-23 22:03:07
0
gladm0050i5deseaased
gladm0050i5deseaased :
❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️
2025-11-21 15:54:55
0
user6536981195418
usernamemusya🇰🇿 :
🥰🥰🥰
2025-11-21 07:19:12
0
gilmaangulorios
gilmaangulorios :
🥰🥰🥰
2025-11-21 04:59:41
0
user981477754325
❤️❤️❤️ :
🌹🌹🌹
2025-11-21 04:58:10
0
franklinandreydgonzalez
Franklin González :
♥️♥️♥️
2026-01-15 23:11:56
0
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¿Sabías que la mayoría de los proyectos con IA gastan el DOBLE de tokens que necesitan? 🤖💸 En este video te explico cómo funciona la arquitectura de agente orquestador y sub-agentes, y lo más importante: cómo optimizarla para reducir el consumo de tokens al mínimo sin sacrificar resultados. Un agente orquestador es el
¿Sabías que la mayoría de los proyectos con IA gastan el DOBLE de tokens que necesitan? 🤖💸 En este video te explico cómo funciona la arquitectura de agente orquestador y sub-agentes, y lo más importante: cómo optimizarla para reducir el consumo de tokens al mínimo sin sacrificar resultados. Un agente orquestador es el "cerebro" del sistema: planifica, delega tareas y coordina a los sub-agentes. Cada sub-agente tiene un rol específico y recibe solo la información que necesita. Ahí está el secreto 👀 🧠 Si el orquestador le manda el contexto completo a cada sub-agente, el consumo de tokens se dispara. La clave está en el contexto mínimo viable: darle a cada agente solo lo que necesita saber para ejecutar su tarea. 💡 Estrategias que uso para gastar menos tokens: → Prompts ultra comprimidos en cada sub-agente → Memoria compartida en lugar de repetir contexto → Pasar resultados resumidos entre agentes, no el historial completo → Definir bien los límites de cada agente para evitar llamadas innecesarias → Usar modelos más pequeños para tareas simples dentro del flujo Si estás construyendo flujos con LangChain, CrewAI, AutoGen, LangGraph o cualquier framework multi-agente, esto te cambia el juego 🎮 La eficiencia en el consumo de tokens no solo baja tus costos de API, también hace que tus pipelines sean más rápidos y escalables. Menos tokens = menor latencia = mejor experiencia de usuario. Esto aplica para flujos con Claude, GPT-4, Gemini, Mistral o cualquier LLM que uses como backend de tus agentes. Guardá este video si estás trabajando con: ✅ Agentes de IA autónomos ✅ Sistemas multi-agente ✅ Automatización con LLMs ✅ RAG + agentes ✅ IA generativa en producción Seguime para más contenido sobre inteligencia artificial, automatización, ingeniería de prompts y arquitectura de sistemas con IA 🚀

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