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Arquitectura, coding agents, orquestación, memoria, MCP y evaluación.
Cómo construir agentes que trabajen sin quemar tokens.
Sistemas multiagente, coding agents, MCP, memoria, routing, contexto y evaluación. La pregunta no es “¿puede hacerlo un agente?”, sino “¿merece la pena frente a un script aburrido?”.
Un paper en FSE 2026 demuestra que los coding agents desperdician hasta un 60% de tokens en trayectorias redundantes. AgentDiet los elimina automáticamente sin afectar el rendimiento. Esto es lo que significa para tu factura de API.
Un sitio web en blanco logró engañar a Perplexity y ChatGPT en 36 horas. Analizamos el experimento de Sascha Deforth y el protocolo ARP para solucionar la falta de verificación en la IA.
Análisis técnico de las 5 herramientas que definen la autonomía en 2026: Cloudflare Agents SDK, OpenClaw, MCP, Claude Code y Parallel Chat API.
El ecosistema de agentes de IA crece. Comparamos OpenClaw con clisbot y analizamos qué pain points resuelven y qué sigue faltando.
Modelos locales te dan privacidad pero fiabilidad limitada. Cloud APIs son potentes pero ven tus datos. Aquí está el trade-off honesto y cuándo conviene cada opción.
El patrón drafter/reviewer/approver usa modelos baratos para generar y modelos potentes solo para validar. Resultado: mejor calidad con un 80% menos de coste.
Los sistemas multi-agente son la evolución natural: varios agentes especializados colaboran para resolver problemas complejos.