Lo interesante está en los logs

Agent to Agent

Agent to agent es un protocolo más o menos acertado que nos permite acercarnos a la problemática de la comunicación entre agentes: el descubrimiento, la asincronía, la interrupción controlada, etcétera.

LangGraph

Cómo construir agentes de IA modelando flujos de trabajo como grafos cíclicos con LangGraph.

LangChain

El framework más popular para construir agentes tiene un historial caótico y una promesa reciente de estabilidad; pero, en cualquier caso, es un buen punto de entrada para aprender a desarrollar agentes.

Introducción a lo sistemas agénticos

Un agente no es solo un LLM con ínfulas: percibe, decide, actúa y aprende de los resultados. Vemos cómo se organizan cuando trabajan en equipo y cómo sacarle partido al sistema de subagentes de Claude Code para delegar trabajo, aislar contexto y paralelizar tareas.

Skills

Las skills son la capa de conocimiento de los agentes: archivos de instrucciones que se cargan solo cuando hacen falta, sin inflar el contexto. Vemos cómo funcionan por dentro, cómo escribir descriptions que realmente disparen, y los errores más comunes que hacen que una skill falle en silencio.

MCPs 02

Cómo programar un servidor MCP desde cero en Python: tools, resources y prompts, buenas prácticas de diseño, y cómo añadir autenticación OAuth 2.1 cuando el servidor maneja datos de usuarios.

MCPs 01

MCP es el estándar que permite a los agentes conectarse con herramientas externas. Vemos cómo funciona por dentro, cómo instalar el servidor de Figma con Claude Code, y por qué, a pesar de ser el protocolo de facto, empieza a mostrar sus límites.

Spec-Kit

La promesa de decirle a una IA exactamente qué construir antes de que toque una línea de código suena tentadora y quizás un poco familiar. Spec-Kit propone un framework estructurado para domar el vibe coding, aunque la pregunta de si una spec puede realmente sobrevivir al contacto con la realidad sigue sin respuesta.

Técnicas de prompt

Introducción a las técnicas de prompts: algunas pistas para diseñar y optimizar prompts efectivos para modelos de lenguaje.