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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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WebMCP en la práctica: convirtiendo una tabla de tareas en herramientas para agentes de IA.
WebMCP en la práctica: una tabla de tareas transformada en herramientas para agentes de IA con herramientas declarativas y por script, una lista de herramientas variable, un puente MCP y un rechazo.
14 min de lecturaComparación de seis frameworks de agentes de IA en Python al crear el mismo agente.
El mismo agente de investigación creado en LangGraph, CrewAI, PydanticAI, OpenAI Agents SDK, Smolagents y Google ADK, con líneas, tokens, puntuaciones de depuración y una guía de selección.
11 min de lecturaExplicación del agente harness: los componentes que convierten a un LLM en un agente.
Qué es un arnés de agente, por qué los agentes LLM de larga duración lo necesitan, los ocho componentes de los que está formado y cómo cooperan en una tarea real de agente de programación.
6 min de lecturaAgentes explicados: herramientas, prompts del sistema y el bucle de pensamiento-acción
Guía para principiantes sobre cómo funcionan los agentes de IA: por qué olvidan los modelos de chat, cómo se describen las herramientas a un LLM, prompts del sistema, ReAct, agentes de código y observaciones.
8 min de lecturaSpring AI + MCP: Exponga sus herramientas Java a cualquier cliente de IA (incluso
Spring AI con MCP: expone herramientas de Java a cualquier cliente de IA a través del Model Context Protocol, el problema que resuelve y un servidor práctico al que puedes conectarte hoy.
9 min de lecturaNotas prácticas: 5 herramientas de línea de comandos para gestionar múltiples agentes de IA sin perderse
Guía práctica paso a paso: 5 herramientas de línea de comandos para gestionar múltiples agentes de IA sin perder contratos, verificaciones y espacios para código reutilizable para los equipos que implementan este patrón.
8 min de lecturaLa guía técnica definitiva sobre herramientas de RAG de código abierto
Herramientas RAG de código abierto para producción: Docling para el análisis de documentos, bibliotecas de fragmentación, almacenes vectoriales y marcos de LLM, con instrucciones de instalación y uso para cada una.
15 min de lecturaNotas prácticas: Ingeniería de prompts para el diseño de sistemas de IA: RAG, memoria, herramientas
Guía práctica paso a paso: Notas sobre ingeniería de prompts para el diseño de sistemas de IA: RAG, memoria y herramientas; contratos, verificaciones y espacios para código listo para usar destinados a los equipos que implementan este patrón.
12 min de lecturaCrea tu primer agente de IA para DevOps utilizando LangChain y herramientas Bash
Su primer agente de IA para DevOps con herramientas de LangChain y Bash: qué hace, por qué LangChain es la opción adecuada, requisitos previos y ejecución de comandos al estilo kubectl con medidas de seguridad.
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