Onboarding completo. Atlas te firma como ingeniero de sistemas.

Empezaste sin saber hablar con un LLM. Cerraste el onboarding diseñando un sistema multi-step end-to-end con evals.

Lo que llevás a bordo después de Track 4:

• Reconocer cuándo un prompt no alcanza y necesitás partir en una cadena, y cuándo NO partir.
• Diseñar cadenas declarativas: steps focales, dependencias explícitas, output keys únicas, paralelo cuando se puede.
• Manejar estado entre pasos: qué pasás, qué tirás, qué cacheás, qué nunca cacheás.
• Reconocer los cinco patrones de cadenas rotas antes de que lleguen a producción.
• Construir routers con default seguro, eligiendo entre reglas, LLM o cascada según el contexto.
• Diseñar cascadas de modelos (chico filtra, grande responde) para escalar bajando costo.
• Implementar agent loops con stop conditions reales: max_steps, loop_detection, errores que vuelven al modelo.
• Comunicarle al agente sus presupuestos (steps, tokens, dinero) para que avise antes de chocar.
• Definir políticas de retry y backoff por tipo de error, con dead-letter accionable.
• Diseñar degradación graceful: el sistema sigue siendo útil cuando una pieza interna falla.
• Diseñar mini-RAG honesto que reconoce sus huecos en vez de alucinar.
• Instrumentar trazas y spans con cost, status y redaction, para debuggear sin re-ejecutar.
• Escribir eval sets intencionales: control + edge + adversarial, todos con justificación.
• Escribir LLM-judges debugeables con anchors y rationale.
• Comparar versiones de tu cadena con A/B testing real, no con "antes y después" contaminado.

Lo que recorriste en el onboarding completo:

• Track 1. La anatomía del prompt. Vega y Echo.
• Track 2. Conversaciones que llegan a algún lado. Vega, Forge, Echo.
• Track 3. Tools que el agente realmente usa. Forge.
• Track 4. Sistemas multi-step con evals. Orbit, , .