Artículos para quien
entrega el stack
Textos sobre React, Node.js, TypeScript y AI. El cuerpo traducido se muestra cuando existe. Si no, ve el texto en inglés y una nota que lo dice.
Etiqueta: agent-architecture
Los frameworks de agentes razonan: Temporal sobrevive gracias a su ejecución duradera para agentes.
LangGraph, CrewAI y AutoGen orquestan las llamadas a los LLM, pero evitan caídas o esperas de una semana. Cómo la ejecución duradera de Temporal llena esa brecha, y cuándo resulta excesiva.
11 min de lecturaPor qué los Agentes de Largo Plazo necesitan un Harness: cómo gestionan los Agentes Profundos el estado y el contexto.
Por qué los agentes de largo alcance necesitan un arnés: cómo LangChain Deep Agents combate la degradación del contexto con cuatro pilares, middleware, backends de sistema de archivos y subagentes aislados.
12 min de lecturaHarness, Loop y Graph: Tres capas anidadas de un sistema de agente de programación
Un síntoma de fallo indica la capa que debe repararse. Cómo se anidan Harness, Loop y Graph, dónde ayuda el sistema multiagente, qué no pueden garantizar las verificaciones adversarias, y una lista de verificación.
15 min de lecturaConstruyendo un agente de IA desde cero en Python: El bucle del juego paso a paso
Crea un agente para llamar a herramientas que funcione con Python puro, utilizando Objetivos, Acciones, Memoria y Entorno, y luego agrega un registro de herramientas, inyección de dependencias oculta y salida tipada.
19 min de lecturaDiez repositorios destacados en GitHub Trending revelan la pila de agentes detrás de las habilidades de los agentes.
Una captura de pantalla de GitHub Trending del 9 de agosto de 2026 muestra que las habilidades son solo una capa; la identidad, el estado duradero, los datos del dominio y las superficies de ejecución completan el resto.
7 min de lecturaLos sistemas multiagente son sistemas de backend con componentes no deterministas.
Los sistemas de producción multiagente premian hábitos de backend: contratos en cada frontera, instrucciones como configuración, un presupuesto de contexto estricto, un único rol por agente y reintentos.
9 min de lecturaPor qué la mayoría de los agentes de IA mueren después de una sesión y cómo sobreviven aquellos que funcionan durante mucho tiempo.
Los límites del contexto, el estado incompleto y las verificaciones propias débiles causan la muerte de la mayoría de los agentes. Aprende los patrones de puntos de control, memoria, evaluador y aprobación que permiten que las ejecuciones prolongadas continúen funcionando.
7 min de lectura
Sobre estos artículos
Presupuesto en 24 h
¿Necesitas el mismo stack en una capa de operador? Envía el brief — presupuesto en 24 h.