Guía de ingeniería de AI Agents
22 artículos en esta serie
Una ruta de ingeniería para arquitectura de agentes, seguridad, tool calling, memoria, orquestación multiagente, evaluación y recuperación.
Guía de Agent Sandbox: solución completa para ejecutar código de IA con seguridad
Guía para construir entornos sandbox de AI Agent: comparativa gVisor vs Firecracker y despliegue desde desarrollo local hasta clústeres Kubernetes
Desarrollo práctico de agentes de IA: diseño de arquitectura e implementación
Análisis profundo del diseño de arquitectura de agentes de IA: comparativa ReAct, Plan-and-Execute y Multi-Agent, cinco modos de orquestación multiagente y ejemplos con Claude Agent SDK
Diseño de sistemas de memoria para agentes: de la sesión a la memoria a largo plazo
Construye un sistema de memoria para agentes desde cero: cuatro tipos de memoria, pipeline en cinco fases, comparación Mem0/Zep/LangMem y estrategias de optimización de costos en producción
Gestión de memoria en Agentes IA: memoria a largo plazo y gobernanza del conocimiento
Análisis profundo del sistema de memoria de Agentes IA: tres tipos de memoria, arquitectura cognitiva en cuatro capas y comparación de seis frameworks. De Mem0 a Letta, de vector DB a grafos de conocimiento, solucionando amnesia y podredumbre del contexto.
Invocación de herramientas en Agent: haz que la IA llame APIs y servicios externos
De Function Calling a MCP: mecanismos de invocación en Claude y OpenAI, ejemplos completos y buenas prácticas para construir agentes de IA con capacidad de llamar APIs
Computer-Use Agent: deja que la IA opere tu ordenador
Guía completa de Claude Computer Use: de principios a práctica. Incluye despliegue Docker, ejemplos de código, análisis de competidores y mejores prácticas de seguridad para automatización de escritorio con IA
Colaboración multiagente en la práctica: guía de 4 patrones de arquitectura
Domina 4 patrones clave de sistemas multiagente, de Subagents a Router, con implementación en LangGraph y consejos de optimización para producción
Diseño de cadena de herramientas para Agentes IA: guía de evolución de una herramienta única a un ecosistema
Guía completa sobre el diseño de cadenas de herramientas para Agentes IA: protocolo MCP, comparación de LangChain, CrewAI y AutoGen, y buenas prácticas de despliegue empresarial para un ecosistema de herramientas escalable
Gestión de estado en LangGraph: Checkpoint, thread state y recuperación ante fallos
Guía práctica 2026 de gestión de estado en LangGraph: checkpoint, thread state, failure recovery, comparación con AutoGen y monitorización para diseñar arquitecturas de Agent recuperables en producción.
Colaboración multiagente con LangGraph en la práctica: patrón Supervisor y distribución de tareas
Análisis en profundidad de la arquitectura del patrón Supervisor de LangGraph, con un caso práctico de equipo Research + Writing para dominar la distribución y colaboración entre múltiples Agents, incluyendo ejemplos de código completos y ejecutables
LangGraph vs AutoGen: comparación del seguimiento de estado — checkpoint, recuperación por timeout y decisión de framework
Comparación en profundidad del seguimiento de estado LangGraph vs AutoGen: 12 dimensiones (mecanismo Checkpoint, recuperación por timeout, soporte distribuido), casos reales, árbol de decisión y código ejecutable para elegir el framework adecuado.
Salida estructurada de LLM: JSON Schema obligatorio y fiabilidad en tool calling
Guía completa de salida estructurada de LLM en producción: desde la validación obligatoria con JSON Schema hasta la fiabilidad en tool calling. Compara OpenAI, Claude y Gemini, con plantillas Python/TypeScript y una arquitectura de tres capas para garantizar el 100% de cumplimiento de formato.
Guía práctica de benchmarks de evaluación de Agent: pruebas de rendimiento desde AgentBench hasta DeepEval
Explicación detallada de benchmarks y frameworks de evaluación de Agent, comparación de cinco referencias como AgentBench, WebArena y τ-Bench, métodos de evaluación a nivel de componente con DeepEval y ejemplos de código completos.
¿Cómo evaluar la planificación de un Agent? Guía práctica de profundidad de razonamiento, descomposición de tareas y autocorrección
¿Cómo evaluar la planificación de un Agent? Este artículo detalla metodologías de evaluación para profundidad de razonamiento, descomposición de tareas y autocorrección, compara benchmarks como AgentBench, ToolBench y ACPBench, y ofrece una guía práctica de evaluación.
Monitorización, alertas y recuperación de fallos en AI Agent: diseño práctico del registro de logs a la máquina de estados
¿Tu AI Agent falla en producción y no sabes por dónde empezar? Esta guía cubre el diseño completo, del registro de logs a la máquina de estados, para construir un sistema de monitorización y alertas de nivel productivo donde cada fallo sea observable y recuperable.
Arquitectura DeepAgents: herramientas de planificación, subagentes y sistema de archivos
Análisis en profundidad de los cuatro pilares de DeepAgents: Planning Tools, Sub-agents, File System y System Prompts. Comparación con LangGraph, AutoGen y otros frameworks, con ejemplos de código y buenas prácticas.
Ingeniería de agentes de IA en 2026: cómo elegir entre LangGraph y OpenAI Agents SDK
Una comparación orientada a producción de LangGraph, OpenAI Agents SDK, AutoGen, CrewAI y Temporal en estado, herramientas, HITL, guardrails, evals, observabilidad y despliegue.
Context engineering para agentes de IA: cómo separar System Prompt, Memory, Tools y Files
Un marco práctico para dividir el contexto de un agente entre system prompt, reglas de desarrollo, memory, files, retrieval, tool schema, runtime state y output contract, evitando que las reglas se diluyan en ejecuciones largas.
Diseño de agentes human-in-the-loop: qué pasos necesitan aprobación humana
Guía práctica para diseñar puntos de aprobación en agentes de IA: acciones automáticas, pausas obligatorias, approve/reject/resume, timeouts, compensación y registros de auditoría.
Control de costos en agentes de IA: routing de modelos, presupuestos de herramientas, caché y retries
Guía práctica para controlar el costo de agentes de IA con objetos de presupuesto, routing de modelos, límites de llamadas a herramientas, Prompt Caching, Batch/Flex, circuit breakers, logs de costo y alertas.
Modelo de permisos para agentes de IA: identidad de usuario, permisos de herramientas, auditoría y aislamiento de secretos
Antes de conectar un agente de IA a herramientas reales, diseña su modelo de permisos: mapeo de identidad, service accounts, per-tool permission, scopes, secret vault, rotación de claves, approval policy, data boundary y audit log.
Diseño de máquinas de estado para agentes de IA: por qué un workflow complejo no puede depender solo del prompt
Guía práctica para diseñar workflows de agentes de IA recuperables con state, event, guard, action, checkpoint, retry, compensation, approval pause y terminal state, sin guardar el progreso solo en el prompt.
