Guía de ingeniería de AI Agents
16 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.
