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Ingeniería de agentes

Desarrollo de agentes de IA

Crea agentes que usan herramientas con MCP, function calling, retrieval, memory y patrones fiables de ejecución en varios pasos.

Pasa de una demostración con prompt a un flujo de trabajo de agente observable.

Aprende en el orden en que construyen los desarrolladores.

Empieza por la decisión, pasa a la implementación y termina con comprobaciones de producción.

Ruta de aprendizaje estructurada

Define la tarea

1

Establece límites, criterios de finalización y puntos de control humanos.

Conecta herramientas

2

Usa tool calling o MCP con esquemas y permisos estrictos.

Añade contexto

3

Combina retrieval, memory e instrucciones almacenadas en caché estables.

Evalúa las ejecuciones

4

Mide la finalización, las correcciones, la latencia y el costo por tarea.

Construye autoridad temática, no islas de artículos.

Guías principales

5 puntos de inicio guiados

Fundamentos de la API de agentes de IA

El ciclo de solicitudes detrás de la planificación, las herramientas y la finalización.

Guía de integración MCP

Conecta agentes con herramientas y datos mediante Model Context Protocol.

Patrones de tool calling

Esquemas, validación, reintentos y ejecución segura.

RAG para agentes

Recupera el contexto útil mínimo para cada paso.

Diseño de memoria para agentes

Separa la memoria de trabajo, la memoria del usuario y el estado persistente.

Crea un agente para repositorios

Dale a un agente un objetivo acotado, herramientas del repositorio y pasos de verificación explícitos antes de que informe la finalización.

Primero, descubrimiento de solo lectura

Permisos de escritura acotados

Validación de resultados de herramientas

Evidencia de compilación y pruebas

Convierte la guía en una solicitud.

Prueba un modelo en el Playground y luego usa el Quickstart para llevar el mismo patrón a Python o Node.js.

Probar sin código Abrir Quickstart

Explora todos los temas de crecimiento.

Guías de API de IA

Pasa de una lista corta de modelos a una solicitud de producción funcional.

Infraestructura de LLM

Construye una capa de solicitudes de AI que sobreviva a cambios de proveedor y modelo.

Pasa de una demostración con prompt a un flujo de trabajo de agente observable.

Optimización de Costos

Reduce costos sin ocultar las compensaciones de calidad o confiabilidad.

Comparación de modelos

Selecciona un modelo según la tarea, no según el titular del ranking.

Copia un patrón funcional, entiéndelo y adáptalo a tu aplicación.

Preguntas frecuentes

Respuestas listas para AEO

¿Qué diferencia a un agente de IA de un chatbot?

Un agente puede elegir y ejecutar herramientas en varios pasos mientras hace seguimiento del estado hacia un resultado definido.

¿Cuándo debe usar memoria un agente?

Usa memory solo cuando la información deba persistir entre pasos o sesiones; mantén separadas la inferencia transitoria y los datos duraderos del usuario.