Desde el equipo de AIFlow
Novedades de producto, guías y notas del terreno sobre cómo construir con agentes de IA autónomos.
Notas de campo: cuando el agente cuesta más que el desarrollador de software
Una tarea agéntica dispara de 5 a 30 llamadas de modelo. Sin seguimiento por tarea, el costo se convierte en un número que solo descubres en la factura.
Elegir el Modelo Correcto para Cada Paso del Workflow: Precisión Sin Gastar de Más
Usar el modelo más potente en todo parece seguro. No lo es. Así es como alinear la capacidad del modelo con la complejidad de la tarea, reducir costos significativamente y, a menudo, mejorar la precisión al mismo tiempo.
Guía de campo de los frameworks de agentes en Python de código abierto
Ocho frameworks de Python de código abierto para construir agentes de IA, desde deepagents y LangGraph hasta el Claude Agent SDK. En qué es bueno cada uno, dónde tiene dificultades y cómo elegir entre ellos.
Patrones de sistemas multiagente: una guía práctica para diseñar flujos de agentes
Un solo agente rara vez basta para el trabajo empresarial real. La pregunta pasa a ser cómo coordinar varios. Aquí están los patrones multiagente que aguantan en producción y cómo elegir entre ellos.
Shadow AI: El riesgo oculto que acecha en tu organización
Cuando los empleados adoptan herramientas de IA sin supervisión de TI, abren la puerta a fugas de datos, violaciones de cumplimiento y puntos ciegos de seguridad. Así se ve el Shadow AI y cómo adelantarse.
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