Guías para construir y operar agentes de IA
Código descargable y pruebas que puedes repetir, sin registro.
Guías, página 10
252 tutoriales, comparativas y checklists para continuar según tu proyecto.
Memoria para agentes de IA: cuándo usar historial, memoria larga o RAG
La memoria de un agente no es una sola base vectorial. Esta guía separa historial de conversación, estado operativo, hechos durables y RAG documental; explica qué guardar, cómo recuperarlo y qué borrar, con una arquitectura mínima, criterios de decisión y pruebas para evitar recuerdos incorrectos o cruces de datos entre usuarios.
Prompt injection en agentes: defensas que sí cortan el daño
Prompt injection en un agente no es un truco de chat: es contenido no confiable que intenta ejecutar herramientas. Esta guía separa inyección directa e indirecta, muestra cinco vectores reales (email, web, PDF, RAG, salida de tools), una tabla de defensas por capa y un protocolo de 8 controles con evals para no fusionar un agente que obedece al documento en vez de a tu sistema.
Claude Code vs Codex: comparativa para elegir tu agente de terminal en 2026
Claude Code y Codex CLI comparten superficie de terminal, pero difieren en ecosistema, permisos, review sin escritura, skills y superficies extra. Esta guía compara ambos con tablas, protocolo de prueba de 60 minutos, matriz de decisión y FAQ para no mezclar dos CLIs como si fueran el mismo producto.
Mejores agentes de código IA en 2026: cómo elegir sin copiar un ranking
Guía de los mejores agentes de código IA en 2026: Claude Code, Codex, Cursor, Copilot cloud agent y Gemini CLI, comparados por superficie, control y verificación. Incluye tabla de decisión, protocolo de 90 minutos y criterios para no mezclar un CLI con un IDE o un agente en la nube.
Qué es un agente de IA: guía práctica para builders
Un agente de IA es un sistema que persigue un objetivo, decide los pasos y usa herramientas para actuar con límites definidos. Esta guía explica la diferencia frente a un chatbot, muestra el bucle mínimo de entrada, contexto, modelo, herramienta y verificación, y te deja una tabla para decidir cuándo construirlo y cuándo usar una automatización.
Mejores prompts por modelo: Claude vs Gemini vs OpenAI en la práctica
No hay un prompt universal: qué pedir distinto a Claude, Gemini y OpenAI según sus fortalezas, cómo adaptar un prompt al cambiar de modelo y tres prompts de referencia por modelo para resumir, programar y analizar, con criterios para comparar resultados.
Prompts para aprender a programar con IA: el tutor que sí funciona
Cómo usar la IA como tutor de programación sin volverte dependiente: explicaciones por niveles, pistas en vez de soluciones, proyectos guiados, ejercicios con feedback y reglas para aprender en vez de copiar. Prompts listos para copiar y adaptar a tu nivel.
Prompts para automatizar tareas de oficina: correos, reportes y CRM
Seis plantillas de prompts listas para copiar y conectar a n8n o Make: redacción de correos con tono según contexto, resumen de reuniones, reportes semanales, actualización de CRM, respuesta a clientes y agenda diaria, cada una con su flujo y sus reglas de verificación.
Prompts para datos y análisis: CSV, SQL y gráficos con IA
Cómo pedir análisis de datos a un agente: describir el dataset con schema y semántica, pedir limpieza antes que análisis, definir la pregunta de negocio, exigir código reproducible y verificar números con una segunda pasada. Plantillas para CSV, SQL y gráficos.
Prompts para escribir contenido en español que suene humano
Cómo escribir con IA en español sin sonar a IA: prompts para tono natural, estructura editorial de título, gancho y secciones, voz de marca consistente y reglas para evitar clichés. Ejemplos antes y después de cada técnica y una lista de verificación para publicar.
Prompts para evaluar y verificar agentes: tu checklist de calidad
Cómo usar un agente crítico para evaluar a otro: prompt de verificación con checklist por criterio, comparador de respuestas A/B, detector de alucinaciones y cómo convertir estos prompts en evals automatizados con dataset, grader y umbrales de producción, sin dejar de lado los casos de seguridad.
Prompts para investigación y análisis: resumir, comparar y extraer
Prompts para investigación profunda con IA: definir la pregunta con alcance, pedir fuentes con URLs, comparar perspectivas, detectar sesgos y extraer datos estructurados en JSON o CSV. Incluye el flujo completo y el paso de verificación que nunca debes saltar.
Prompts para programar con agentes: Claude Code, Copilot y Cursor
Cómo pedir código a un agente: tarea específica, contexto de archivos y stack, criterios de aceptación y límites. Patrones de refactor, test, bug fix y feature, diferencias entre Claude Code, Copilot y Cursor, cuándo usar plan mode y cómo verificar cada cambio.
System prompts para agentes: cómo escribir el cerebro de tu agente
Cómo escribir system prompts para agentes de IA: rol, contexto de negocio, reglas de comportamiento, límites y formato de salida. Plantilla paso a paso, ejemplos antes y después, por qué un system prompt corto supera a uno largo y cómo probar el tuyo con casos reales antes de publicarlo.
Cómo crear un agente de IA para tu empresa (pymes): guía práctica
Guía práctica para crear un agente de IA en una pyme: cómo identificar el primer proceso de alto valor, qué datos necesitas, privacidad y GDPR, implementación con n8n o la API de OpenAI, presupuesto realista y cómo medir el retorno de inversión en el primer trimestre.
Agente de IA para soporte técnico: arquitectura, casos y costos
Arquitectura práctica de un agente de IA para soporte técnico: base de conocimiento, respuestas a tickets, escalamiento a personas, métricas como resolución sin intervención y costos por ticket. Con los umbrales para decidir qué casos puede resolver el agente solo y cuándo el costo de la automatización deja de tener sentido.
Agente de IA para trading: qué funciona, qué no y cómo empezar
Qué funciona y qué no en agentes de IA para trading: separar el hype de la realidad, análisis de noticias frente a ejecución automatizada, riesgos reales, backtesting honesto, datos necesarios y las razones más comunes por las que la mayoría de estos proyectos fallan antes del tercer mes.
Agentes de IA open source vs propietarios: qué elegir en 2026
Agentes de IA open source frente a propietarios: criterios de decisión con costo, privacidad y self-hosting, calidad y ecosistema, casos donde el open source gana y donde no, y cómo probar modelos como DeepSeek y Llama localmente con Ollama antes de elegir.