Delega el trabajo ruidoso y mantén tu contexto limpio.
La mayoría de las sesiones de Claude Code se vuelven lentas y desordenadas por la misma razón: cada búsqueda exploratoria con grep, cada volcado de registros y cada “déjame revisar un archivo más” permanece en la conversación principal para siempre.
Cuándo migrar de Ollama a vLLM
Ollama es una de las formas más sencillas de ejecutar un modelo de lenguaje local, pero la conveniencia puede ocultar el momento en que un experimento local se convierte en un servicio de inferencia compartido que necesita una mejor programación y observabilidad.
Evita que los agentes de IA se desvíen de las especificaciones, las pruebas y el código.
Los agentes de codificación con IA implementan características rápidamente, pero las especificaciones, las pruebas y el código se desvían silenciosamente entre sí. Esta guía cubre un modelo de trazabilidad, el mapeo de especificación a prueba y de especificación a código, y las verificaciones de integración continua (CI) que detectan la desviación antes de una fusión.
Mantener el conocimiento compilado fiable
Un wiki de LLM falla cuando los datos antiguos siguen siendo plausibles, las contradicciones se vuelven pulidas y los resúmenes generados se desvían de sus fuentes.
Comparativa de GPUs de IA entre tres proveedores
El panorama del hardware para IA ha cambiado significativamente en 2026, con NVIDIA, AMD e Intel compitiendo por los desarrolladores que necesitan GPUs capaces de ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) locales y cargas de trabajo de inferencia de IA.
La seguridad del protocolo determina quién puede actuar, no el modelo.
La inyección de prompts recibe la mayor parte de la atención en materia de seguridad en los sistemas de LLM, y merece esa atención, pero no es el único problema una vez que los agentes comienzan a invocar herramientas y delegar trabajo a otros agentes.
Las tareas A2A de larga duración superan la duración de las sesiones de chat.
La mayoría de las demostraciones de agentes de IA aún se comportan como completados de chat con pasos adicionales: envías un prompt, esperas unos segundos y recibes una respuesta en una sola salida.
Inferencia de LLMs más rápida sin pérdida de calidad: una guía práctica
Un modelo de 70B genera un token por pasada directa (forward pass), y cada recarga los pesos desde la VRAM, calcula la atención en todo el contexto y sincroniza la memoria. Entre tokens, la GPU se queda inactiva mientras espera a que se resuelvan las dependencias secuenciales.
La especificación como fuente de verdad, no como un documento secundario.
El Desarrollo Guiado por Especificaciones es una de esas ideas a la que los ingenieros de software han recurrido en el pasado y luego han dejado de lado cuando el esfuerzo dejó de ser rentable.
¿Especificaciones como fuente de verdad o ceremonia lenta?
El Desarrollo Guiado por Especificaciones (SDD) entró en 2026 como la respuesta seria de los desarrolladores al desvío hacia la “codificación por ambiente” (vibe coding).
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 proporciona pares a los agentes.
La arquitectura de los agentes de IA está comenzando a dividirse en dos capas.
Elija el patrón más simple 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.
