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Los modelos actuales piden varias herramientas a la vez en un solo turno. Suena menor, pero cambia por completo la latencia y el diseño de tus agentes.
Los sistemas con múltiples agentes de IA coordinándose son complejos de operar. Después de varios deployments, estos son los patrones arquitectónicos que sobreviven al contacto con producción.
La pregunta más frecuente al personalizar LLMs. No hay una respuesta universal, pero hay un framework claro para decidir. Cuándo cada enfoque gana y cuándo combinarlos.
MCP tiene mucho hype pero no es la solución para todo. Analizamos cuándo tiene sentido adoptar el protocolo y cuándo tu implementación propia de herramientas es más pragmática.
Llama 3, Mistral y DeepSeek cerraron la brecha de calidad con GPT-4 y Claude. Pero la elección no es solo de rendimiento: hay licencias, infraestructura, latencia y privacidad en juego.
Con modelos que aceptan 1M de tokens, ¿sigue teniendo sentido construir pipelines de RAG? La respuesta depende del caso de uso. Aquí el análisis técnico honesto.
El concepto de agente de IA existe desde hace años, pero las implementaciones prácticas que realmente funcionan son pocas. Repasamos los patrones que están dando resultados y los antipatrones más comunes.
La arquitectura MoE activa solo una fracción de los parámetros del modelo en cada inferencia. Eso permite modelos enormes que cuestan como modelos pequeños. Explicamos el mecanismo y sus implicaciones.
La recuperación aumentada evolucionó. RAG híbrido, reranking, chunking inteligente y grafos de conocimiento son técnicas que marcan la diferencia entre un RAG que funciona y uno que falla en producción.
