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Textos originales sobre React, Node.js, TypeScript y AI — de la misma práctica que nuestro software de operador. Cuerpo de los artículos en inglés.
Etiqueta: AI Agents
Jev: Cómo un modelo de IA no generativo convierte texto en decisiones
Aprenda cómo funciona el modelo de IA numérico “System One” de Jev, por qué es más rápido y económico que los LLM, y cuál es su lugar junto a la IA generativa en los sistemas de producción.
7 min de lecturaComprendiendo los agentes de IA: llamadas a herramientas, MCP y el bucle del agente
Cómo la llamada a herramientas, MCP y el bucle del agente se integran en la arquitectura real de los agentes de IA, partiendo del LLM mejorado y omitiendo los términos de moda.
16 min de lecturaIngeniería de contexto para agentes de IA: seleccionando lo que ve el modelo
Por qué los agentes degradan su rendimiento a medida que aumenta su contexto, en qué se diferencia la ingeniería de contexto de la redacción de instrucciones, y un proceso sencillo para decidir qué verá cada llamada al modelo.
8 min de lecturaAplicación de reglas de agente en el código: PreToolUse, PostToolUse y Stop Hooks
Aprenda por qué la autorización para los agentes LLM debe estar en los ganchos de llamada a herramientas deterministas, cómo denegar llamadas de forma segura y cómo envolver un despachador sin recursión.
12 min de lecturaAcciones del agente de control por efecto, no por verbo: lecciones de un enjambre de cinco agentes
Cómo una pequeña configuración de múltiples agentes gestionaba el proceso a través de un sistema de aprobación basado en palabras clave, qué construyeron los agentes por su cuenta, y por qué los permisos deben describir efectos, no palabras.
14 min de lecturaFortaleciendo un servidor MCP de TypeScript para tráfico de red real
Cómo pasar un servidor MCP de stdio a Streamable HTTP con aislamiento por sesión, autenticación mediante token OAuth, límites de tasa, bordes de error y defensas contra inyecciones.
21 min de lecturaDentro de DenoX: Enrutamiento de archivos, rebanadas MVC y un contrato AGENTS.md en Deno
Cómo el framework DenoX combina Hono, enrutamiento basado en archivos, segmentos de funcionalidades, middleware de seguridad global y un flujo de trabajo AGENTS.md centrado en las especificaciones para agentes de programación por IA.
7 min de lecturaLecciones del puerto Zig a Rust impulsado por IA de Bun: La verificación es el verdadero trabajo
Qué nos enseña el movimiento asistido por el agente de Bun, de Zig a Rust, sobre los conjuntos de pruebas como contratos, las guías de portabilidad, el código inseguro, y por qué la verificación limita ahora la programación con IA.
12 min de lecturaSeis conceptos de IA que le indican qué verificar antes de confiar en una respuesta
Tokens, ventanas de contexto, temperatura, alucinaciones, RAG y agentes explicados como herramientas de verificación, para que pueda detectar errores, controlar costos y evaluar las afirmaciones de los productos de IA.
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