La agonía de evaluar agentes incorrectamente
¿Conoces esa sensación desgarradora cuando implementas un sistema de agentes que parece perfecto y, sin embargo, se desmorona en un escenario real? He estado allí demasiadas veces. Es como invertir en un hámster para defender tu fortaleza. Inútil. Recuerdo que en octubre de 2022, implementé
Después de 4 meses lidiando con Haystack en un proyecto de búsqueda a mediana escala: el titular es, “los precios de Haystack parecen baratos, pero los costos ocultos vaciarán tu bolsillo más rápido de lo que piensas.”
Déjame ir al grano antes de que empieces a imaginar arquitecturas: el modelo de precios de Haystack es más complicado que un nudo de espaguetis. El framework de código abierto deepset-ai/haystack en sí es
FastAPI vs Express vs Hono: Enfrentamiento de Backend
FastAPI actualmente tiene unas impresionantes 96,522 estrellas en GitHub. Express, un favorito de larga data, tiene un seguimiento considerable pero se queda atrás de FastAPI en este aspecto. Hono, el nuevo en la escena, apenas está comenzando a ganar impulso. Pero no nos engañemos: las estrellas no hacen que se entreguen características, y cuando se trata de…
Hola a todos, Alex aquí, de vuelta en agntai.net. Es 23 de marzo de 2026, y últimamente he estado lidiando con un problema en particular que creo que muchos de ustedes que están construyendo agentes de IA probablemente enfrentan: ¿cómo evitar que la memoria a largo plazo de su agente se convierta en un lío inflado, lento y, en última instancia, inútil?
Todos hemos estado allí. Empiezas
Activepieces vs Windmill: ¿Cuál elegir para proyectos secundarios?
Activepieces está ganando popularidad con alrededor de 8,400 usuarios en sus plataformas, mientras que Windmill ha acumulado una base de usuarios de aproximadamente 10,000. Los números son interesantes, pero solo representan la punta del iceberg al elegir herramientas para tus proyectos secundarios. He utilizado ambos y tengo mis opiniones,
Cómo Configurar CI/CD con Milvus: Una Guía Paso a Paso
Configurar CI/CD con Milvus puede parecer abrumador, pero no tiene que serlo. En este tutorial, estamos construyendo un sistema que simplifica el despliegue de Milvus, una base de datos de vectores que actualmente cuenta con 43,455 estrellas, 3,912 bifurcaciones y tiene 1,085 problemas abiertos en GitHub, lo que
Producción ML: Lo Bueno, Lo Malo y Lo Totalmente Molesto
¿Alguna vez has pasado seis meses trabajando en una obra maestra de aprendizaje automático, solo para verla desmoronarse cuando llega el momento de hacerla en vivo? Bienvenido al club. Es como quitar el ribbon brillante, pero el regalo explota. Mi primer intento de crear un chatbot
Bien, amigos, Alex Petrov aquí, recién salido de luchar con un LLM-as-a-brain particularmente obstinado para un nuevo proyecto de agente. Y eso, amigos, nos lleva al tema de hoy. No solo estamos hablando de agentes; estamos explorando algo que he visto hacer tropezar incluso a equipos experimentados: el arte y la ciencia de la gestión del estado en IA compleja
Lista de Verificación para la Gestión de Conversaciones: 7 Cosas Antes de Pasar a Producción
He visto 3 implementaciones de agentes en producción fallar este mes. Los 3 cometieron los mismos 5 errores. No es solo mala suerte o el universo haciéndonos bromas; es un problema de mala gestión de conversaciones. Antes de lanzar tu próximo producto o sistema al mercado, tener un
Depuración de Agentes: Una Guía Honesta para Desarrolladores
He visto que 3 implementaciones de agentes en producción han fallado este mes. Los 3 cometieron los mismos 5 errores. Si estás trabajando con agentes de IA, el proceso de depuración puede parecerse a navegar por un campo minado con los ojos vendados. Sin embargo, no tiene que ser así. Esta guía de depuración de agentes está diseñada para ayudar