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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-engineering
Un plan de seis meses para pasar de principiante a ingeniero de IA en activo
Sigue un plan mes a mes que abarca Python, APIs de LLM, RAG, agentes, evaluación, despliegue y costos, junto con cuatro proyectos de portafolio que demuestran que puedes lanzar sistemas de IA.
10 min de lecturaUna hoja de ruta de ingeniería de IA para 2026: de Python a agentes y LLMOps.
Un camino de aprendizaje por fases para 2026 en ingeniería de IA, que abarca desde Python y matemáticas, pasando por el aprendizaje automático clásico y el aprendizaje profundo, hasta RAG, MCP, agentes, evaluaciones e implementación.
14 min de lecturaIngeniería de aprovechamiento de agentes: estado, verificación y control alrededor del modelo
Una visión en tiempo real de los agentes de producción: por qué las instrucciones y el contexto no son suficientes, y cómo el estado duradero, la aplicación de normas, la verificación y la observabilidad cierran esa brecha.
13 min de lecturaBucles vs. Grafos: Dos formas de arquitecturar agentes de IA
Ingeniería de bucles vs ingeniería de grafos para agentes de IA: cómo funciona cada arquitectura, cuándo elegir una en lugar de la otra, y una lista de verificación para utilizar antes de la producción.
12 min de lecturaDe las evaluaciones a los agentes auto-mejorables: cinco eras de la evaluación de agentes
La evaluación de agentes ahora implica la auditoría de huellas. Vea cómo las verificaciones deterministas, los jueces de LLM y agentes, el diagnóstico y un mecanismo meta construyen un ciclo de mejora seguro.
7 min de lecturaMás allá del wrapper de API: Una capa de middleware para la integración de LLM en producción
Las llamadas directas a la API de LLM fallan bajo tráfico real. Una capa de middleware añade abstracción del modelo, enrutamiento de respaldo, agentes basados en eventos y una selección de modelos que tiene en cuenta los costos.
6 min de lecturaAgentes de IA gobernados: un modelo de política, varios puntos de aplicación en tiempo de ejecución.
Cómo controlar los costos, la elección del modelo, los datos, las herramientas y las llamadas MCP en tiempo de ejecución: un marco de gobernanza, un esquema de política neutral, soluciones alternativas, límites de seguridad y seguimiento.
9 min de lectura¿AGENTS.md o CLAUDE.md? ¿Qué contienen realmente esos 592 repositorios destacados?
Un estudio de 592 repositorios destacados en GitHub muestra que CLAUDE.md es principalmente un enlace a AGENTS.md, y que los hooks, la capa de aplicación de reglas, son mucho menos comunes que los documentos.
7 min de lecturaGeneración de prompts, RAG o ajuste fino: Diagnóstique la capa correspondiente antes de elegir.
Una forma práctica de elegir entre la generación de prompts, RAG y el ajuste fino en 2026, utilizando tres preguntas, un flujo de decisión, los costos, la actualidad de la información y los errores comunes.
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