Mantén la intención cerca del código.
Los registros de decisiones son la capa de memoria que falta en el desarrollo de software asistido por IA. Capturan no solo lo que se construyó, sino por qué, y esa distinción se vuelve crítica cuando las herramientas de IA escriben su código.
El A2A no está muerto. Solo no es universal.
El protocolo Agent2Agent de Google, habitualmente abreviado como A2A, tuvo un primer año extraño.
Patrones de polling confiables para agentes de IA.
Los agentes de sondeo (polling agents) son una de las partes menos glamurosas de la arquitectura de asistentes de IA, pero también son una de las más útiles.
A2A convierte a los agentes en pares de red.
El Protocolo A2A, siglas de Agent2Agent Protocol (Protocolo de Agente a Agente), es un estándar abierto para la comunicación entre sistemas de agentes de IA independientes.
MCP proporciona herramientas a los agentes. A2A les da pares.
La arquitectura de agentes de IA está comenzando a dividirse en dos capas.
Elige el patrón más sencillo que funcione.
Los sistemas de un solo modelo son simples. Los sistemas de múltiples modelos son potentes. El desafío no consiste en elegir modelos, sino en diseñar la arquitectura que los orqueste.
Cómo se construyen realmente los asistentes serios.
Un asistente de IA de producción no es “un LLM con un prompt”. Es un sistema que acepta la intención, mantiene el estado, decide cuándo recuperar o actuar, y expone suficiente detalle de tiempo de ejecución para depurar fallos.
Deja de interpretar sensaciones. Valida contratos.
La mayoría de los tutoriales sobre “salida estructurada” de los LLM son poco serios. Te enseñan a pedir JSON amablemente y luego a esperar que el modelo se comporte. Eso no es validación. Eso es optimismo con llaves.
Referencia de ajuste de LLMs agénticos
Esta página es una referencia práctica para la afinación de inferencia de LLMs agentivos (temperatura, top_p, top_k, penalizaciones y cómo interactúan en flujos de trabajo multietapa y con uso intensivo de herramientas).
Crea habilidades de Claude que resistan el trabajo real
La mayoría de los equipos utilizan mal las Claude Skills de una de dos maneras. O convierten SKILL.md en un vertedero de información, o nunca se alejan de los enormes prompts copiados y pegados.
Programación con agentes, ahora con backends de modelos locales.
Claude Code no es autocompletado con mejor marketing. Es una herramienta de codificación agéntica: lee tu base de código, edita archivos, ejecuta comandos y se integra con tus herramientas de desarrollo.
Sirva modelos abiertos rápidamente con SGLang.
SGLang es un marco de servicio de alto rendimiento para grandes modelos de lenguaje y modelos multimodales, diseñado para ofrecer inferencia de baja latencia y alto rendimiento en todo, desde una sola GPU hasta clústeres distribuidos.
Intercambia modelos LLM locales en caliente sin modificar los clientes.
Pronto estarás gestionando vLLM, llama.cpp y más—cada pila en su propio puerto. Todo lo que hay aguas abajo sigue requiriendo una única URL base /v1; de lo contrario, seguirás intercambiando puertos, perfiles y scripts de un solo uso. llama-swap es el proxy /v1 que se sitúa antes de esas pilas.
¿Qué sucede realmente cuando ejecutas Ultrawork?
Oh My Opencode promete un “equipo de desarrollo de IA virtual”: Sisyphus orquestando especialistas, tareas ejecutándose en paralelo y la palabra mágica ultrawork activando todo ello.
Instala Oh My Opencode y lanza tus proyectos más rápido.
Oh My Opencode transforma OpenCode en un andamio de codificación multiagente: un orquestador delega el trabajo a agentes especialistas que se ejecutan en paralelo.
Prueba del modelo de lenguaje OpenCode: estadísticas de codificación y precisión
He probado cómo funciona OpenCode con varios LLM alojados localmente en Ollama y llama.cpp, y para comparar, he añadido algunos modelos gratuitos de OpenCode Zen.
