Colección

Ingeniería de agentes

Agentes de código, MCP, contexto, evaluación y controles para automatización fiable.

Artículos del blog
80
Tema
IA y agentes

Empieza aquí

Lo último en esta colección

Tarjetas de memoria por capas que representan el contexto compacto del agente con acceso a la evidencia original IA y agentes

TencentDB Agent Memory: ¿Basta SQLite para tu agente de IA?

Memoria local e inspeccionable y un ahorro de tokens cercano al 61 % en una evaluación publicada. Qué cambia TencentDB, qué sigue necesitando un modelo y cómo lo probaríamos.

Kevin Riedl
Leer
Ilustración editorial de Wavect sobre filtrado de tokens y evaluación de RTK 1.0 IA y agentes

RTK AI 1.2: ahorro real, instalación y licencias

RTK 1.2.0 cambia el cálculo de lecturas parciales y conserva detalles de fallos de nextest. Revisa las licencias, los hooks y el proxy antes de medir el ahorro.

Kevin Riedl
Leer
Geometría turquesa en capas que representa una ilustración de Anatomy formada por piezas editables IA y agentes

Anatomy para Claude Code: SVG interactivos en documentación

Convierte una explicación técnica en una figura que el lector pueda explorar. Instala Anatomy, elige HTML o React y comprueba el modelo antes de integrarla en tu documentación.

Kevin Riedl
Leer
Cabecera editorial de Wavect sobre Google AX con un escudo que representa los límites de ejecución de agentes IA y agentes

Google AX: suspensión, reinicios y autoalojamiento

Reanudar rápido no equivale a recuperarse de un fallo. Qué conserva Google AX, qué cambió en su API y cómo medir si menos repeticiones compensan la infraestructura.

Kevin Riedl
Leer
Trazas de agentes que se convierten en una wiki persistente y un archivo SKILL.md validado IA y agentes

WikiSkill: cómo los agentes evolucionan SKILL.md con experiencia

WikiSkill compila trazas de agentes en una wiki de evidencia persistente y valida cambios atómicos en SKILL.md. Analizamos benchmarks, transferencia, límites y arquitectura de producción.

Kevin Riedl
Leer
Octop conecta usuarios, agentes de IA, herramientas y datos autoalojados en una sola pila de aplicación IA y agentes

Tencent Octop: qué reciben realmente gratis los desarrolladores

Tencent publicó Octop bajo MIT con agentes multiusuario, panel, automatización y almacenamiento. Analizamos qué incluye, qué queda fuera y cuánto cuesta operar un fork.

Kevin Riedl
Leer

Directorio completo de artículos

  1. TencentDB Agent Memory: ¿Basta SQLite para tu agente de IA?
  2. RTK AI 1.2: ahorro real, instalación y licencias
  3. Anatomy para Claude Code: SVG interactivos en documentación
  4. Google AX: suspensión, reinicios y autoalojamiento
  5. WikiSkill: cómo los agentes evolucionan SKILL.md con experiencia
  6. Tencent Octop: qué reciben realmente gratis los desarrolladores
  7. Wigolo: Web Intelligence local para agentes de IA
  8. Supermemory: memoria para agentes de IA, RAG y uso local
  9. Patrones de agentes de IA: simplicidad y verificación
  10. Claude Mods: configuración, function hooks y seguridad
  11. Voicebox: clonación de voz local, dictado y configuración MCP
  12. El router multiagente de Valyu de 0,6B: resultados, límites y adopción
  13. Agents API de OpenAI: migración, costes y controles de datos
  14. Spotify shunt: instalación, ahorro de tokens y límites
  15. OpenBot: agentes autoalojados, costes y controles
  16. Arquitectura de Ramp Inspect 2026: agentes de código en background
  17. Model Hardware Standard: guía empresarial para IA física
  18. Fonio AI 2026: precios, API, RGPD y build vs buy
  19. Mosaic (YC S26): Memoria Compartida para Agentes de Código
  20. Ripwire Review 2026: contexto de repositorio para agentes sin embeddings
  21. Ediciones multarchivo atómicas para agentes de programación: la lección de Semaprax
  22. Transferencia de conocimiento entre agentes de IA: descubre una vez y escala por menos
  23. claude-rotate: Un proxy para varias cuentas Claude Max
  24. Feynman: análisis del agente de investigación IA open source
  25. Obscura Browser: análisis, límites y uso en producción
  26. Sistema de diseño para Claude Code: 4 piezas para una UI de marca
  27. ChatGPT inicia sesión sin ver tu contraseña
  28. Harness de agentes de IA: la capa de fiabilidad alrededor del LLM
  29. Por qué las ediciones de agentes necesitan identidad semántica: SEMAPRAX en Rust
  30. LangChain Deep Agents: análisis del agent harness para producción
  31. OpenViking: memoria de archivos para agentes de IA
  32. LLM-as-a-Verifier: arquitectura, costes y uso en producción
  33. TrueForge: análisis del agent harness open source para producción
  34. Webs legibles por agentes: llms.txt, espejos en Markdown y qué se rompe
  35. Slugs localizados y hreflang: por qué mantenemos uno en inglés
  36. ¿Puede un agente de IA usar tu producto, o solo leer sobre él?
  37. Graft Review 2026: ¿el mapa del repo debe ir en Git?
  38. Codag para agentes de código: Compresión de salida y coste
  39. Uso de tokens: coste por tarea de programación aceptada
  40. DeepSeek Harness: análisis del stack de plugins para producción
  41. OpenSandbox en producción: versiones, riesgos y costes
  42. Cloudflare Kitesurf: costes, límites y producción
  43. Análisis de GitHub Spec Kit: ¿merece el proceso?
  44. Marketplace interno de agentes de IA: guía empresarial 2026
  45. ¿Es Linux el mejor sistema operativo para agentes de IA? Guía 2026
  46. MCP Cloud vs Manufact Cloud: guía de hosting MCP
  47. Cómo hacer que la IA escriba como una persona con Agent Skills
  48. Análisis de NVIDIA NOOA: ¿están listos para producción sus agentes?
  49. Strix AI Pentesting: piloto de 30 días y guía de compra 2026
  50. Análisis de Hyperagent: agentes de IA sin servidor propio
  51. Hark Handoff: el agente que sí hace clic
  52. Precio de Meta Muse Code: ¿Contributor es seguro para código de clientes?
  53. Agent Reach: costes, seguridad y límites reales
  54. Cloudflare Wallets para agentes de IA: ¿qué está activo?
  55. Review de YC QM Agent: ¿está listo Quartermaster?
  56. jcode vs Claude Code: ¿Merece la pena cambiar al harness en Rust?
  57. Lightpanda para agentes de IA: guía de producción
  58. Ingeniería de grafos para agentes de IA: ¿Cuándo compensa un knowledge graph?
  59. Stack multimodelo de agentes de código: guía de compra para equipos
  60. ¿MCP ahora es stateless? Checklist para migrar tu servidor
  61. MCP no es un límite de seguridad: protege los datos
  62. ¿Pueden comunicarse dos agentes de IA? Guía de Band
  63. LeanCTX en una Agencia: Informe Técnico con Datos Reales
  64. Cómo usar GPT-5.6 Sol en Claude Code con CLIProxyAPI
  65. Arquitectura de autorización MCP para empresas
  66. Análisis de Meterless 2026: ¿Está listo su context layer?
  67. Claude Code vs OpenCode: ¿Cuál cuesta menos a un equipo en 2026?
  68. Review de Graphify 2026: ¿Merece la pena un grafo de conocimiento del código?
  69. Scorecard para Cancelar o Escalar un Piloto de IA: 12 Métricas Tras 30 Días
  70. Review de T3MP3ST 2026: ¿Sustituye una prueba de penetración?
  71. Open Knowledge Format (OKF): guía para empresas
  72. AI Agent Cost per Action: Por Qué los Flujos Agentic Disparan la Factura de Tokens
  73. Cómo usar Claude Fable 5.2 en Claude Code
  74. El cuello de botella nunca fue la inteligencia. Fue el contexto.
  75. ChatGPT Enterprise vs. Copilot vs. RAG propio en DACH
  76. ¿MCP, RAG, Agent Skills o Custom GPTs?
  77. Piloto de agente de IA en 30/60/90 días: el plan
  78. RAG sobre SharePoint, Confluence y Drive: permissions-first
  79. Checklist de Production-Readiness de RAG para Empresas de la UE
  80. Por qué se cancelan los proyectos de agentes de IA
Tu bandeja, sin ruido

Recibe la próxima nota de campo sobre IA y agentes

Un correo breve cuando publiquemos. Sin píxeles de seguimiento ni contenido de relleno.