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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: ai-agent
Creación de un bucle de mejora de agentes con las herramientas de evaluación de LangGraph y LangSmith.
Un bucle paso a paso de LangGraph y LangSmith: recolección de datos, tres capas de puntuación, agrupamiento de fallos, conjuntos de datos de regresión sin conexión y evaluaciones previas al envío.
24 min de lecturaControlar el comportamiento del agente Bedrock: etapas de instrucciones, analizadores e inferencia.
Cómo sobrescribir las instrucciones de preprocesamiento, orquestación y posprocesamiento de Bedrock en Terraform, mediante un Lambda analizador, un contrato JSON y configuraciones de inferencia por etapa.
22 min de lecturaLo que un esquema no puede decirle a su agente: el formato de conocimiento abierto en BigQuery
Un experimento con BigQuery y Gemini ADK: los paquetes en formato Open Knowledge en Git le proporcionaron al agente lo que el esquema no podía, estabilizando las respuestas y corrigiendo un error del 29% en el GMV.
13 min de lecturaUn agente de IA local con Ollama: herramientas especializadas, validación y límites estrictos de pasos
Un agente de IA local en Ollama que se comporta con listas de herramientas restringidas, un bucle con límite, salida estructurada con Pydantic, estado explícito y un conjunto de pruebas para casos de fallo.
9 min de lecturaDe los sueños del agente RAG a un prototipo de VBA: separando datos brutos y derivados
Un seguimiento de proyectos para freelancers en Excel y VBA funciona también como un laboratorio para la lógica de toma de decisiones: campos de estado independientes, sin datos secundarios, eliminaciones lógicas y vistas para observar.
6 min de lecturaTriaje de tickets de soporte multiagente con LangGraph y Ollama
Construir un grafo de triaje de tickets con tres agentes usando LangGraph: un clasificador, un respondiente y un control humano, ejecutándose en Ollama local o mediante una API con una sola línea modificada.
16 min de lecturaCrear una memoria de agentes que sobreviva a la conversación sin acumular datos en exceso.
Un diseño de memoria de tres niveles para agentes: permite que el estado de la sesión se elimine, mantiene las notas a largo plazo pequeñas y editables, y obtiene datos en tiempo real actualizados. Además, incluye un mecanismo para manejar fallos al transferir agentes.
9 min de lecturaCuatro reglas para que la memoria del agente mantenga su honestidad
Almacenar más notas no solucionará el problema de memoria del agente de codificación. Cuatro reglas garantizan su fiabilidad: obsolescencia visible, redacción automática en caso de error, truncación evidente y cumplimiento de las restricciones establecidas.
9 min de lecturaQué significa la hoja de ruta de MCP para los servidores de investigación de trading
Qué significa la nueva hoja de ruta de MCP para los servidores de investigación en trading: identidad, tareas de larga duración, descubrimiento progresivo y contratos de resultados más allá de una simple lista de herramientas.
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