DESDE LAS TRINCHERAS Número №309

Decisiones prácticas sobre IA y software

Guías técnicas para elegir modelos, verificar software y planificar entregas.

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Nuevas comparaciones, guías prácticas y experiencias de ingeniería.

Un slug en inglés por documento a través de cuatro prefijos de idioma, con enlaces hreflang entre las versiones IA y agentes

Slugs localizados y hreflang: por qué mantenemos uno en inglés

Los slugs localizados son válidos, pero añaden una capa de correspondencias alrededor de hreflang. Por qué usamos un slug compartido en cuatro idiomas.

Una base de datos de Odoo junto al servicio de integración propio de un equipo, con el techo de llamadas, el límite transaccional y el reloj de actualizaciones entre ambos Entrega y QA

Integración con la API de Odoo: los cinco límites que deciden tu arquitectura

Odoo Cloud considera aceptable una llamada por segundo, cada llamada JSON-2 va en su propia transacción y XML-RPC tiene fecha de retirada. Qué implica para una integración.

Un agente leyendo una página por un lado y completando una tarea contra una superficie de herramientas autorizada por el otro IA y agentes

¿Puede un agente de IA usar tu producto, o solo leer sobre él?

Legible significa que un asistente puede citarte. Usable significa que puede completar una tarea y recibir un rechazo cuando corresponde. Lo segundo es un problema de autorización, no de modelo.

Mapa del repositorio de un agente de programación dividido entre artefacto de equipo versionado y caché local regenerable IA y agentes

Graft Review 2026: ¿el mapa del repo debe ir en Git?

Graft escribe tu código en markdown enlazado para que los agentes no vuelvan a explorarlo en cada tarea. Comprobamos si ese mapa viaja de verdad por Git, qué demuestran sus benchmarks y qué conviene versionar en su lugar.

Un prompt que atraviesa una capa de seudonimización mientras la clave de reidentificación permanece en el lado del responsable Negocio y regulación

Pasarelas de seudonimización para LLM: ¿el prompt sale del ámbito del RGPD?

Las plataformas de esta categoría prometen que seudonimizar un prompt vuelve seguro cualquier modelo alojado. La sentencia del TJUE de 2025 y las directrices del CEPD dicen algo más estrecho. Estas son las pruebas que un comprador necesita reunir.

Consola de desarrollo con salida de herramientas comprimida IA y agentes

Codag para agentes de código: Compresión de salida y coste

Los agentes de código suelen gastar muchos tokens al reler salidas de herramientas enormes. Aquí ves cómo la compresión por acción, las métricas y una prueba de 14 días reducen la factura de IA.

Gestión eficiente de tokens para agentes de código IA y agentes

Uso de tokens: coste por tarea de programación aceptada

Reduce el gasto de agentes con contabilidad de caché, enrutamiento verificado y un ejemplo reproducible que incluye reintentos y revisión humana.

Capas de plugins de DeepSeek Harness conectando modelos, herramientas, permisos y el bucle del agente IA y agentes

DeepSeek Harness: análisis del stack de plugins para producción

Un análisis orientado a compra de DeepSeek Harness, su arquitectura Cordis reemplazable, cuatro presets, límites de seguridad y encaje empresarial.

Stack de inferencia por capas con vLLM y NVIDIA Triton IA y agentes

El stack vLLM y Triton de Netflix: 7 lecciones de producción

Netflix eligió vLLM por encaje operativo y encontró los cuellos de botella reales en el decoding restringido, los despliegues, la carga de modelos y las métricas. Esto es lo que conviene copiar y lo que un equipo menor debería comprar.

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