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IA y agentes

Ingeniería, operación y evaluación de sistemas de IA, agentes de código e infraestructura de modelos.

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¿Qué quieres conseguir?

Elige una secuencia de lectura, desde la decisión inicial hasta la implementación y la verificación.

Agentes de código y herramientas de desarrollo

Mejora el contexto del repositorio, aísla el trabajo, gestiona skills y verifica el código generado.

  1. El cuello de botella nunca fue la inteligencia. Fue el contexto.
  2. Git worktrees vs Jujutsu para agentes de IA: guía de decisión 2026
  3. WikiSkill: cómo los agentes evolucionan SKILL.md con experiencia
  4. QA para Código Generado por IA

Evaluación y operaciones de producción

Diseña el flujo, aplica autorización, presupuesta la evaluación y define criterios de despliegue.

  1. Patrones de agentes de IA: simplicidad y verificación
  2. Arquitectura de autorización MCP para empresas
  3. ¿Cuándo vale la pena construir un eval de LLM? Coste, ROI y confiar en el juez
  4. Piloto de agente de IA en 30/60/90 días: el plan

IA local y despliegue

Compara APIs e inferencia local, presupuesta las operaciones y evalúa los límites del hardware.

  1. Cuándo los Modelos Locales Superan a las APIs: Calculadora Break-Even para Empresas de la UE
  2. Alojar LLMs en la UE: Cuándo Salen a Cuenta los Open Weights
  3. Colibri Ejecuta GLM-5.2 en Hardware de Consumo. Esta Es la Trampa.

Memoria, RAG y conocimiento empresarial

Elige la arquitectura de recuperación, estima costes y verifica permisos y actualidad.

  1. ¿RAG, fine-tuning o contexto largo? Comparativa 2026
  2. Cuánto cuesta de verdad un asistente de IA interno en la región DACH (2026)
  3. Checklist de Production-Readiness de RAG para Empresas de la UE

Modelos y enrutamiento

Entiende los modelos de decisión, compara proveedores, comprueba la calibración y prepara un piloto.

  1. OpenAI Decisions API: confianza, rechazos y enrutamiento
  2. Cloudflare Clef vs. Jev: precios, pruebas y migración
  3. AnyJev: calibración de LLM y sesgo por orden
  4. Piloto de agente de IA en 30/60/90 días: el plan

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Ingeniería de agentes

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

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Modelos de decisión

Compara proveedores, integra respuestas tipadas, calibra probabilidades y utiliza fuentes web para fundamentar decisiones acotadas.

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Modelos e infraestructura

Selección de modelos, economía de inferencia, despliegue local, compresión y serving.

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Créditos de IA en Odoo: presupuesto para revisar cotizaciones

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Un punto inicial se divide en 3 rutas con etiquetas IA y agentes

IA en Odoo Helpdesk: ¿clasificar, redactar o escalar?

Separa etiquetas, borradores internos y derivaciones a personas. Usa casos propuestos para revisar permisos y escalaciones omitidas.

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Un flujo de fuentes web se divide en decisiones acotadas con los tonos turquesa y violeta de Wavect IA y agentes

Parallel Decisions API: RAG para modelos de decisión en la práctica

Convierte información web actual en respuestas acotadas. Un ejemplo para verificar proveedores, con fuentes compartidas, confianza opcional, costes y límites.

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Una prueba local de pausa, reanudación y repetición muestra qué registros se conservan, cuándo se reemplaza el JSON y qué guarda el checkpoint.

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  1. Ajuste fino de modelos pequeños: Airbnb
  2. Créditos de IA en Odoo: presupuesto para revisar cotizaciones
  3. IA en Odoo Helpdesk: ¿clasificar, redactar o escalar?
  4. Parallel Decisions API: RAG para modelos de decisión en la práctica
  5. Cómo validar certificados de derivación de Open Ontologies
  6. ¿Scrapling guarda los datos extraídos en los checkpoints?
  7. TencentDB Agent Memory: ¿Basta SQLite para tu agente de IA?
  8. Cue Turn Detection: teléfonos, benchmarks y límites
  9. RTK AI 1.2: ahorro real, instalación y licencias
  10. Google SAM ahora es Agent Mesh: MCP entre equipos
  11. Anatomy para Claude Code: SVG interactivos en documentación
  12. EdgeQuake: GraphRAG en PostgreSQL y memoria MCP para agentes
  13. BitNet en CPU: 2B4T, requisitos de RAM y la cifra de 100B
  14. SuperPenguin: costes de IA por PR, cliente y función
  15. Claude Dashboards y Motion: de métricas a vídeos
  16. OpenAI Intelligent UI vs OpenUI: UI generativa para empresas
  17. Wally de RunAnywhere: coste por tarea de código aceptada
  18. Reducto para facturas alemanas: medir revisión humana
  19. OpenAI Decisions API: confianza, rechazos y enrutamiento
  20. Claude Model Router: qué modelo cambia y cuándo
  21. Cloudflare Clef vs. Jev: precios, pruebas y migración
  22. Context Language Models frente a compactación: qué probar
  23. Caveman 3.0 para Claude Code: compresión local, recuperación y benchmarks
  24. LiteLLM Lens: analizar trazas de agentes con SQL y APIs
  25. SmythOS Studio en tu servidor: Docker, costes y límites
  26. DeerFlow 2.2: Docker, sandboxes y memoria
  27. CLM-8B autoalojado: vLLM, caché y verificación
  28. AnyJev: calibración de LLM y sesgo por orden
  29. LiteAgents SDK: routing por turno, instalación y migración
  30. mcp-memory-service: memoria compartida para Claude Code y Cursor
  31. Claude Opus 5.5: usos, prompts y niveles de esfuerzo
  32. Laya y Jev en empresas: 6 flujos de trabajo prácticos
  33. Laya vs Jev: benchmarks y riesgo para startups de IA
  34. Google AX: suspensión, reinicios y autoalojamiento
  35. WikiSkill: cómo los agentes evolucionan SKILL.md con experiencia
  36. Tencent Octop: qué reciben realmente gratis los desarrolladores
  37. Wigolo: Web Intelligence local para agentes de IA
  38. Jev AI: análisis del modelo de decisión para agentes
  39. Supermemory: memoria para agentes de IA, RAG y uso local
  40. Patrones de agentes de IA: simplicidad y verificación
  41. Claude Mods: configuración, function hooks y seguridad
  42. Voicebox: clonación de voz local, dictado y configuración MCP
  43. El router multiagente de Valyu de 0,6B: resultados, límites y adopción
  44. Agents API de OpenAI: migración, costes y controles de datos
  45. Spotify shunt: instalación, ahorro de tokens y límites
  46. OpenBot: agentes autoalojados, costes y controles
  47. SwarmLLM Review 2026: Inferencia LLM P2P entre móvil y portátil
  48. Arquitectura de Ramp Inspect 2026: agentes de código en background
  49. Model Hardware Standard: guía empresarial para IA física
  50. Fonio AI 2026: precios, API, RGPD y build vs buy
  51. Mosaic (YC S26): Memoria Compartida para Agentes de Código
  52. Ripwire Review 2026: contexto de repositorio para agentes sin embeddings
  53. Ediciones multarchivo atómicas para agentes de programación: la lección de Semaprax
  54. Review de Phonely Alma: ¿Está listo el LLM de voz para producción?
  55. Utopia: evaluar un grafo bitemporal empresarial
  56. Transferencia de conocimiento entre agentes de IA: descubre una vez y escala por menos
  57. claude-rotate: Un proxy para varias cuentas Claude Max
  58. NVIDIA PAIR: Routing de IA Local y la Brecha de AMD
  59. Feynman: análisis del agente de investigación IA open source
  60. Obscura Browser: análisis, límites y uso en producción
  61. Sistema de diseño para Claude Code: 4 piezas para una UI de marca
  62. Tencent Hy4 Preview: ¿Qué cambia con la versión definitiva?
  63. PageLM: autoalojamiento y uso comercial
  64. ChatGPT inicia sesión sin ver tu contraseña
  65. Mac mini M6 vs Mac Studio M5 para IA local: guía de compra
  66. Harness de agentes de IA: la capa de fiabilidad alrededor del LLM
  67. Análisis de FreeToken AI: ¿modelos MoE frontier en una GPU doméstica?
  68. Darkbloom AI: Inferencia Privada en Macs Inactivos
  69. Ox Alpha era GLM-5.3-Flash: qué ha cambiado
  70. Por qué las ediciones de agentes necesitan identidad semántica: SEMAPRAX en Rust
  71. LangChain Deep Agents: análisis del agent harness para producción
  72. Precios de Pika Audio API: ¿SFX cuesta de verdad 20 veces menos?
  73. La apuesta de $13M de Thunder Compute por virtualizar GPUs: guía de compra
  74. OpenViking: memoria de archivos para agentes de IA
  75. LLM-as-a-Verifier: arquitectura, costes y uso en producción
  76. AirLLM con 4 GB de VRAM: cómo funciona la inferencia por capas
  77. TrueForge: análisis del agent harness open source para producción
  78. Webs legibles por agentes: llms.txt, espejos en Markdown y qué se rompe
  79. Qwen3.8-27B: agentes de computer use autoalojados sin exportar capturas
  80. Slugs localizados y hreflang: por qué mantenemos uno en inglés
  81. ¿Puede un agente de IA usar tu producto, o solo leer sobre él?
  82. Graft Review 2026: ¿el mapa del repo debe ir en Git?
  83. Codag para agentes de código: Compresión de salida y coste
  84. Uso de tokens: coste por tarea de programación aceptada
  85. DeepSeek Harness: análisis del stack de plugins para producción
  86. El stack vLLM y Triton de Netflix: 7 lecciones de producción
  87. OpenSandbox en producción: versiones, riesgos y costes
  88. Transformers.js en el navegador: cuándo llevar la IA local a tu producto
  89. Cloudflare Kitesurf: costes, límites y producción
  90. Análisis de GitHub Spec Kit: ¿merece el proceso?
  91. Marketplace interno de agentes de IA: guía empresarial 2026
  92. Cómo autoalojar LiteLLM en producción: guía 2026
  93. Wiki empresarial preparada para IA: arquitectura e implementación
  94. ¿Es Linux el mejor sistema operativo para agentes de IA? Guía 2026
  95. ¿Claude añade marcas de agua al texto? Respuesta API 2026
  96. Review de OpenKB: compilador de conocimiento vs RAG
  97. Unsloth Desktop: ¿workstation privada de IA local?
  98. NeMo Switchyard 0.2: ¿routing de agentes sin entrenar?
  99. Firecrawl AnyDoc: 14 formatos a Markdown
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  102. Cómo hacer que la IA escriba como una persona con Agent Skills
  103. Análisis de NVIDIA NOOA: ¿están listos para producción sus agentes?
  104. Routing de IA con OmniRoute: Setup y Checklist de Producción
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