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IA y agentes

Ingeniería, operación y evaluación de sistemas de IA, agentes de código e infraestructura de modelos.

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Trazas de agentes que se convierten en una wiki persistente y un archivo SKILL.md validado IA y agentes

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Octop conecta usuarios, agentes de IA, herramientas y datos autoalojados en una sola pila de aplicación IA y agentes

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Tencent publicó Octop bajo MIT con agentes multiusuario, panel, automatización y almacenamiento. Analizamos qué incluye, qué queda fuera y cuánto cuesta operar un fork.

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Wigolo distribuye una consulta de un agente entre buscadores, reordena la evidencia en local y ofrece diez herramientas web mediante MCP IA y agentes

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Directorio completo de artículos

  1. Laya vs Jev: benchmarks y riesgo para startups de IA
  2. Google AX Agent Executor: presupuesto y autoalojamiento
  3. WikiSkill: cómo los agentes evolucionan SKILL.md con experiencia
  4. Tencent Octop: qué reciben realmente gratis los desarrolladores
  5. Wigolo: Web Intelligence local para agentes de IA
  6. Jev AI: análisis del modelo de decisión para agentes
  7. Supermemory: memoria para agentes de IA, RAG y uso local
  8. Patrones de agentes de IA: simplicidad y verificación
  9. Claude Mods: configuración, function hooks y seguridad
  10. Voicebox: clonación de voz local, dictado y configuración MCP
  11. El router multiagente de Valyu de 0,6B: resultados, límites y adopción
  12. Agents API de OpenAI: migración, costes y controles de datos
  13. Spotify shunt: instalación, ahorro de tokens y límites
  14. OpenBot: agentes autoalojados, costes y controles
  15. SwarmLLM Review 2026: Inferencia LLM P2P entre móvil y portátil
  16. Arquitectura de Ramp Inspect 2026: agentes de código en background
  17. Model Hardware Standard: guía empresarial para IA física
  18. Fonio AI 2026: precios, API, RGPD y build vs buy
  19. Mosaic (YC S26): Memoria Compartida para Agentes de Código
  20. Ripwire Review 2026: contexto de repositorio para agentes sin embeddings
  21. Ediciones multarchivo atómicas para agentes de programación: la lección de Semaprax
  22. Review de Phonely Alma: ¿Está listo el LLM de voz para producción?
  23. Utopia: evaluar un grafo bitemporal empresarial
  24. Transferencia de conocimiento entre agentes de IA: descubre una vez y escala por menos
  25. claude-rotate: Un proxy para varias cuentas Claude Max
  26. NVIDIA PAIR: Routing de IA Local y la Brecha de AMD
  27. Feynman: análisis del agente de investigación IA open source
  28. Obscura Browser: análisis, límites y uso en producción
  29. Sistema de diseño para Claude Code: 4 piezas para una UI de marca
  30. Análisis de Tencent Hy4 Preview: ¿Merece un piloto con contexto de 1M?
  31. PageLM: autoalojamiento y uso comercial
  32. ChatGPT inicia sesión sin ver tu contraseña
  33. Mac mini M6 vs Mac Studio M5 para IA local: guía de compra
  34. Harness de agentes de IA: la capa de fiabilidad alrededor del LLM
  35. Análisis de FreeToken AI: ¿modelos MoE frontier en una GPU doméstica?
  36. Darkbloom AI: Inferencia Privada en Macs Inactivos
  37. Ox Alpha era GLM-5.3-Flash: qué ha cambiado
  38. Por qué las ediciones de agentes necesitan identidad semántica: SEMAPRAX en Rust
  39. LangChain Deep Agents: análisis del agent harness para producción
  40. Precios de Pika Audio API: ¿SFX cuesta de verdad 20 veces menos?
  41. La apuesta de $13M de Thunder Compute por virtualizar GPUs: guía de compra
  42. OpenViking: memoria de archivos para agentes de IA
  43. LLM-as-a-Verifier: arquitectura, costes y uso en producción
  44. AirLLM con 4 GB de VRAM: cómo funciona la inferencia por capas
  45. TrueForge: análisis del agent harness open source para producción
  46. Webs legibles por agentes: llms.txt, espejos en Markdown y qué se rompe
  47. Qwen3.8-27B: agentes de computer use autoalojados sin exportar capturas
  48. Slugs localizados y hreflang: por qué mantenemos uno en inglés
  49. ¿Puede un agente de IA usar tu producto, o solo leer sobre él?
  50. Graft Review 2026: ¿el mapa del repo debe ir en Git?
  51. Cómo controlar los costes de agentes de código con compresión de salida
  52. Uso de tokens más inteligente con tu agente de programación IA
  53. DeepSeek Harness: análisis del stack de plugins para producción
  54. El stack vLLM y Triton de Netflix: 7 lecciones de producción
  55. Review de OpenSandbox: ¿Compensa el self-hosting?
  56. Transformers.js en el navegador: cuándo llevar la IA local a tu producto
  57. Cloudflare Kitesurf: costes, límites y producción
  58. Análisis de GitHub Spec Kit: ¿merece el proceso?
  59. Marketplace interno de agentes de IA: guía empresarial 2026
  60. Cómo autoalojar LiteLLM en producción: guía 2026
  61. Wiki empresarial preparada para IA: arquitectura e implementación
  62. ¿Es Linux el mejor sistema operativo para agentes de IA? Guía 2026
  63. ¿Claude añade marcas de agua al texto? Respuesta API 2026
  64. Review de OpenKB: compilador de conocimiento vs RAG
  65. Unsloth Desktop: ¿workstation privada de IA local?
  66. NeMo Switchyard 0.2: ¿routing de agentes sin entrenar?
  67. Firecrawl AnyDoc: 14 formatos a Markdown
  68. MCP Cloud vs Manufact Cloud: guía de hosting MCP
  69. Muse Glimmer 30B: ¿está listo el agente local de Meta para producción?
  70. Cómo hacer que la IA escriba como una persona con Agent Skills
  71. Análisis de NVIDIA NOOA: ¿están listos para producción sus agentes?
  72. Routing de IA con OmniRoute: Setup y Checklist de Producción
  73. Strix AI Pentesting: piloto de 30 días y guía de compra 2026
  74. Análisis de Hyperagent: agentes de IA sin servidor propio
  75. Gemini Robotics 2: control corporal completo y decisión de piloto
  76. Hark Handoff: el agente que sí hace clic
  77. Precio de Meta Muse Code: ¿Contributor es seguro para código de clientes?
  78. pdf-inspector: parser PDF local antes del OCR
  79. Ocultar PII antes del prompt: una pipeline práctica
  80. Agent Reach: costes, seguridad y límites reales
  81. Cloudflare Wallets para agentes de IA: ¿qué está activo?
  82. Asistente de programación con IA local multimodal: voz, OCR y privacidad
  83. DeepSeek V4 Flash 0731 en un PC de IA: ¿qué funciona?
  84. Review de YC QM Agent: ¿está listo Quartermaster?
  85. jcode vs Claude Code: ¿Merece la pena cambiar al harness en Rust?
  86. Lightpanda para agentes de IA: guía de producción
  87. Ingeniería de grafos para agentes de IA: ¿Cuándo compensa un knowledge graph?
  88. Stack multimodelo de agentes de código: guía de compra para equipos
  89. ¿MCP ahora es stateless? Checklist para migrar tu servidor
  90. MCP no es un límite de seguridad: protege los datos
  91. Cómo afinar Gemma 4 gratis con Unsloth y Colab
  92. ¿Pueden comunicarse dos agentes de IA? Guía de Band
  93. Taalas HC1 a examen: ¿compensa un ASIC para un solo LLM?
  94. LeanCTX en una Agencia: Informe Técnico con Datos Reales
  95. ¿Qué LLM local puedes ejecutar? Guía de llmfit para tu hardware
  96. Cómo usar GPT-5.6 Sol en Claude Code con CLIProxyAPI
  97. Miso TTS autoalojado vs API: coste, latencia y VRAM
  98. Arquitectura de autorización MCP para empresas
  99. Comprime vectores RAG a 2 bits: ¿está lista para producción la cuantización sin datos?
  100. LMCache reportó un TTFT medio 13,7x menor con una caché KV compartida
  101. Compresión LLM sin Pérdida vs 8-bit GGUF: ¿Qué Está Listo?
  102. Escape de la Sandbox de OpenAI: 12 Controles para Agentes de Ciberseguridad
  103. Review de Cisco Antares: IA local 1B para localizar vulnerabilidades
  104. Análisis de Meterless 2026: ¿Está listo su context layer?
  105. NVIDIA Nemotron 3.5 ASR: ¿Está listo el STT self-hosted para voice agents?
  106. Claude Code vs OpenCode: ¿Cuál cuesta menos a un equipo en 2026?
  107. Kimi K3 para Empresas de la UE: Coste API, Datos y Plan de Piloto
  108. Mesh LLM: ¿Puede un LLM Ejecutarse en Varios Ordenadores?
  109. Review de Graphify 2026: ¿Merece la pena un grafo de conocimiento del código?
  110. Review de Bonsai 27B: ¿Puede un LLM de 27B Ejecutarse en un Móvil?
  111. Scorecard para Cancelar o Escalar un Piloto de IA: 12 Métricas Tras 30 Días
  112. Soofi S: ¿Está listo para empresas el LLM soberano de Alemania?
  113. Review de T3MP3ST 2026: ¿Sustituye una prueba de penetración?
  114. Colibri Ejecuta GLM-5.2 en Hardware de Consumo. Esta Es la Trampa.
  115. Open Knowledge Format (OKF): guía para empresas
  116. AI Agent Cost per Action: Por Qué los Flujos Agentic Disparan la Factura de Tokens
  117. Cuándo los Modelos Locales Superan a las APIs: Calculadora Break-Even para Empresas de la UE
  118. Calculadora de Costes LLM 2026: Coste por Tarea, No por Token
  119. Review de Pxpipe: ¿reduce un 60% el coste de Claude Code?
  120. Más barato por token todavía puede costar más por tarea
  121. Cómo usar Claude Fable 5.1 en Claude Code
  122. Anthropic rechaza prohibir pesos abiertos. La guerra de costes sigue.
  123. Cuánto cuesta de verdad un asistente de IA interno en la región DACH (2026)
  124. Gateways LLM Comparados 2026: LiteLLM vs OpenRouter vs Portkey vs RouteLLM
  125. Alojar LLMs en la UE: Cuándo Salen a Cuenta los Open Weights
  126. Mejores LLM de pesos abiertos 2026: DeepSeek vs Qwen vs Kimi vs GLM vs Llama
  127. El cuello de botella nunca fue la inteligencia. Fue el contexto.
  128. ChatGPT Enterprise vs. Copilot vs. RAG propio en DACH
  129. ¿MCP, RAG, Agent Skills o Custom GPTs?
  130. Cómo Reducir los Costes de Tokens LLM en 2026
  131. Piloto de agente de IA en 30/60/90 días: el plan
  132. RAG sobre SharePoint, Confluence y Drive: permissions-first
  133. Checklist de Production-Readiness de RAG para Empresas de la UE
  134. ¿Cuándo vale la pena construir un eval de LLM? Coste, ROI y confiar en el juez
  135. Por qué se cancelan los proyectos de agentes de IA
  136. ¿RAG, fine-tuning o contexto largo? Comparativa 2026
  137. Costes de APIs LLM 2026. Cambio de Arquitectura