No noticias de IA. No blog de LLM. Playbook de agentes.
Construye AI agents que sobreviven en producción.
Patrones prácticos, casos de fallo, arquitectura y gobernanza para agentes que llaman herramientas reales.
No sabes qué patrón necesitas? Diseña tu agente →
Aprendizaje
Empieza aquí
El modelo mental: qué es un agente y cuándo no usarlo.
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- Qué son los agentes de IA
- Agentes de IA vs ChatGPT y automatización: ¿Cuál es la diferencia?
- Cómo los agentes de IA toman decisiones
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Fundamentos
Tool calling, memoria, planificación vs reactivo, límites de LLM.
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- De qué están hechos los agentes de IA
- Cómo los agentes de IA usan herramientas (Bases)
- Cómo los agentes de IA pueden usar herramientas
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Patrones de agentes
Patrones de producción para agentes que puedes llevar a escala.
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- Patrón ReAct Agent: Arquitectura de agentes fiable
- Patrón Task Decomposition Agent: Dividir tareas complejas
- Patrón Routing Agent: Enrutamiento inteligente de tareas
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Desarrollo
Arquitectura
Stack de producción, observabilidad, rate limits, operaciones.
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- Agent Runtime: Control del ciclo de ejecución de agentes
- Tool Execution Layer: Cómo los agentes ejecutan herramientas de forma segura
- Memory Layer: Cómo los agentes almacenan y recuperan memoria
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Gobernanza de agentes
Presupuestos, aprobaciones, permisos y auditoría: controles para que el agente no se descontrole.
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- Agent governance: control y gestión de agentes de IA en producción
- RBAC para agentes de IA: control de acceso por roles sin privilegios excesivos
- Control de presupuesto para agentes de IA: cómo limitar costos en runtime
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Observabilidad
Logs, trazas, métricas y alertas para que los incidentes no sean misterio.
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- Observabilidad para agentes de IA: monitoreo de sistemas de agentes
- Agent tracing: cómo seguir decisiones del agente
- Distributed tracing para agentes: trazado de sistemas multiagente
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Probar agentes de IA
Unit tests, golden tasks, record/replay y evals para atrapar regresiones antes de producción.
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- Estrategia de pruebas para agentes de IA
- Eval Harness para agentes de IA: evaluaciones repetibles
- Golden datasets: datos de prueba para agentes de IA
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Optimización
Ajuste de prompts y runtime sin romper seguridad: latencia, coste y control de regresiones.
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- Optimización de prompts para agentes de IA (sin romper producción)
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Seguridad
Permisos, presupuestos, kill switch, idempotencia, auditoría.
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- AI Agent Tool Permissions (Con código)
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Herramientas e Integraciones
APIs, browser tools, bases de datos y plataformas de automatización.
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- Browser Tool for AI Agents (Con código)
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Prevención
Errores y soluciones
Modos de fallo reales y cómo frenarlos en producción.
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- Por qué fallan los agentes de IA: problemas típicos en producción
- Agent Drift: cuando los agentes de IA pierden el foco
- Bucle infinito de agente: cuando un agente de IA no se detiene
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Anti‑patrones
Cosas que se ven “listas” en demos y rompen producción (con pruebas).
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- Anti-Pattern Agent Everywhere: cuando todo se vuelve un agente
- Anti-Pattern Overengineering Agents: arquitectura demasiado compleja
- Anti-Pattern Too Many Tools: demasiadas herramientas
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Práctica
Guías prácticas
Construye X en 20 minutos (seguro por defecto).
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- Crea tu primer agente de IA (seguro, con código)
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Ejemplos
Agentes completos con código, diagramas y tradeoffs.
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Mostrados: 3 / 24
- ReAct Agent en Python: Ejemplo completo
- Task Decomposition Agent en Python: Ejemplo completo
- Routing Agent en Python: Ejemplo completo
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Comparativas
Framework vs framework, agentes vs workflows — qué se rompe en prod y qué elegir.
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Mostrados: 3 / 19
- AutoGPT vs Agentes de Producción: ¿Cuál es la diferencia?
- CrewAI vs LangGraph: ¿Cuál es la diferencia?
- CrewAI vs Production Agents: cual es la diferencia
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