1
Define la tarea
Establece límites, criterios de finalización y puntos de control humanos.
Ingeniería de agentes
Desarrollo de agentes de IA
Crea agentes que usan herramientas con MCP, function calling, retrieval, memory y patrones fiables de ejecución en varios pasos.
Pasa de una demostración con prompt a un flujo de trabajo de agente observable.
Ruta de aprendizaje estructurada
Aprende en el orden en que construyen los desarrolladores.
Empieza por la decisión, pasa a la implementación y termina con comprobaciones de producción.
2
Conecta herramientas
Usa tool calling o MCP con esquemas y permisos estrictos.
3
Añade contexto
Combina retrieval, memory e instrucciones almacenadas en caché estables.
4
Evalúa las ejecuciones
Mide la finalización, las correcciones, la latencia y el costo por tarea.
Guías principales
Construye autoridad temática, no islas de artículos.
Fundamentos01
Fundamentos de la API de agentes de IA
El ciclo de solicitudes detrás de la planificación, las herramientas y la finalización.
Abrir guíaProtocolo02
Guía de integración MCP
Conecta agentes con herramientas y datos mediante Model Context Protocol.
Abrir guíaHerramientas03
Patrones de tool calling
Esquemas, validación, reintentos y ejecución segura.
Abrir guíaContexto04
RAG para agentes
Recupera el contexto útil mínimo para cada paso.
Abrir guíaMemoria05
Diseño de memoria para agentes
Separa la memoria de trabajo, la memoria del usuario y el estado persistente.
Abrir guía Caso de uso
Crea un agente para repositorios
Dale a un agente un objetivo acotado, herramientas del repositorio y pasos de verificación explícitos antes de que informe la finalización.
Primero, descubrimiento de solo lectura
Permisos de escritura acotados
Validación de resultados de herramientas
Evidencia de compilación y pruebas
Lo último del hub
Continúa con los artículos actuales.
Guía
GLM-6.0: Qué nos dice realmente la hoja de ruta de autoentrenamiento completo de Z.AI
Lo que Z.AI ha revelado sobre GLM 6.0, Full Self-Training, los bucles de entrenamiento recursivos, los benchmarks actuales de GLM y la información que todavía falta antes del lanzamiento.
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Pruebas de referencia de GPT-6 Astra: lo que realmente dicen los números
Analiza los benchmarks de GPT-6 Astra en programación, uso de computadoras, contexto extenso, ARC-AGI-3, ciberseguridad, eficiencia y costo de producción.
Explora todos los temas de crecimiento.
Guías de API de IA
Pasa de una lista corta de modelos a una solicitud de producción funcional.
Infraestructura de LLM
Construye una capa de solicitudes de AI que sobreviva a cambios de proveedor y modelo.
Agente de IA
Pasa de una demostración con prompt a un flujo de trabajo de agente observable.
Optimización de Costos
Reduce costos sin ocultar las compensaciones de calidad o confiabilidad.
Comparación de modelos
Selecciona un modelo según la tarea, no según el titular del ranking.
Tutoriales
Copia un patrón funcional, entiéndelo y adáptalo a tu aplicación.
Respuestas listas para AEO
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia a un agente de IA de un chatbot?
Un agente puede elegir y ejecutar herramientas en varios pasos mientras hace seguimiento del estado hacia un resultado definido.
¿Cuándo debe usar memoria un agente?
Usa memory solo cuando la información deba persistir entre pasos o sesiones; mantén separadas la inferencia transitoria y los datos duraderos del usuario.