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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.
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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 lecturaComparación de CrewAI, AutoGen, LangGraph, OpenAI Agents SDK y smolagents
Una comparación realizada por un ingeniero de cinco frameworks de agentes de código abierto en cuanto a orquestación, memoria, herramientas, evaluaciones y capacidad de observabilidad, además de los patrones de fallo recurrentes.
8 min de lecturaComparación de AutoGen y CrewAI: creación de equipos de agentes y cálculo de sus costos.
AutoGen frente a CrewAI para crear equipos de agentes: bucles de proxy, críticas y chat grupal relacionados con tareas y equipos, además de AgentOps para conocer cuánto cuesta realmente cada ejecución.
15 min de lecturaCuando un equipo de agentes AutoGen se estanca: cómo medirlo y escalarlo a un supervisor.
Un experimento de AutoGen con un árbitro de horario de cambios determinista muestra por qué falla la revisión por pares, cómo detectar un equipo atascado y por qué la escalada requiere un modelo diferente.
9 min de lecturaIA multiagente con AutoGen: agentes, chat grupal, intervención humana y un camino de estudio.
Cómo el framework AutoGen de Microsoft construye sistemas multiagente: agentes, chat grupal, intervención humana, herramientas, un camino de estudio de diez pasos y casos de uso típicos.
8 min de lectura10 marcos de trabajo para agentes de IA que debes conocer en 2026: LangGraph, CrewAI y más.
Diez frameworks de agentes para 2026, entre ellos LangGraph, CrewAI y AutoGen, agrupados según la forma en que coordinan a los agentes, con sus ventajas y desventajas y una guía para elegir uno.
11 min de lecturaDiseñando nuestra plataforma de compras en línea multiagente: ¿Por qué uno?
Por qué un gran chatbot fracasó en las compras en línea mientras que una plataforma LLM de múltiples agentes funcionó: la trampa del prompt divino, errores matemáticos y lógicos, sobrecarga de prompts y latencia.
13 min de lecturaAgentes de reembolso: LangGraph sobrevivió donde CrewAI y AutoGen fracasaron
Las mismas herramientas y políticas de reembolso en LangGraph, CrewAI y AutoGen. Solo el estado explícito, la idempotencia y los puntos de control sobrevivieron cuando se interrumpieron los procesos.
12 min de lecturaKernel semántico, LangChain, LangGraph, AutoGen: Elija según las limitaciones, no por el alboroto mediático
Comparación del Kernel Semántico, LangChain, LangGraph y AutoGen para uso empresarial en desarrollo de experiencias, lenguajes, agentes, orquestación, RAG y seguridad, según las restricciones reales.
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