Guías para construir y operar agentes de IA
Código descargable y pruebas que puedes repetir, sin registro.
Guías, página 11
252 tutoriales, comparativas y checklists para continuar según tu proyecto.
APIs de IA baratas: cómo reducir el costo de tus agentes (DeepSeek, Gemini, Kimi)
Cómo reducir el costo de tus agentes con APIs de IA baratas: comparativa de precios por millón de tokens de entrada, salida y caché entre DeepSeek, Gemini y OpenAI, qué modelos económicos funcionan para agentes, routing por tipo de tarea y una calculadora simple para estimar tu factura mensual antes de escalar.
Automatiza tareas repetitivas y administrativas con IA: 10 casos reales
Diez casos reales para automatizar tareas repetitivas y administrativas con IA: correos, facturas, reportes, agenda y CRM con el flujo de cada uno en n8n o Make, criterios para elegir qué automatizar primero, qué tareas no conviene automatizar y cómo medir el tiempo recuperado antes de escalar.
Cómo crear un agente de IA en Python desde cero
Crea un agente de IA en Python con Responses API: código descargable, una herramienta de solo lectura, tests locales sin gastar tokens y límite de pasos.
Monta tu equipo de agentes de IA sin programar: guía paso a paso
Guía para montar un equipo de agentes de IA sin programar: tres roles prácticos (investigador, redactor y coordinador), cómo conectarlos con n8n o Make, el flujo de revisión manual que evita errores caros y el costo real mensual de operar el equipo. Incluye el esquema de un equipo de contenido funcionando y qué hacer cuando un agente falla.
Prompt engineering para agentes: cómo escribir prompts que funcionen
Cómo escribir prompts que funcionen en agentes de IA: la diferencia entre system prompt y user prompt, cómo dar contexto y herramientas, técnicas de roles, formato de salida y límites, ejemplos antes y después, y cómo iterar con evals en lugar de probar a ciegas.
QA y testing con agentes de IA: guía práctica
Usa agentes de IA para QA: genera tests desde historias de usuario, ejecútalos con Playwright, reporta fallos y sabe dónde la revisión humana es obligatoria.
Cómo crear un agente de IA que automatice tu negocio y genere ingresos
Tres casos reales de agentes de IA que generan ingresos: ventas con cualificación de leads, soporte que responde con documentos propios y producción de contenido; la arquitectura común de cada uno, qué cuesta operarlos y el plan para empezar con presupuesto bajo y validar resultados en dos semanas.
Agente de voz IA: cómo crearlo paso a paso (2026)
Crea un agente de voz con IA: arquitectura STT, LLM y TTS, latencia de 1–2 s, costos por minuto, checklist y validación previa por texto.
Agentes de IA para marketing: campañas, contenido y análisis
Workflow de un agente de marketing que investiga, escribe, produce y publica contenido: las herramientas de cada fase, los permisos y la revisión humana obligatoria antes de publicar, las métricas para medir si el agente rinde, y un plan piloto de dos semanas para validarlo sin arriesgar tu marca.
Claude Code desde cero en español: comandos, skills, MCP y subagentes
Guía de Claude Code en español: qué es, cómo instalarlo y autenticarte, comandos esenciales, skills, servidores MCP, subagentes, hooks y modo headless para automatizar tareas de código, con tabla de comandos, ejemplo de skill y checklist de verificación antes de usarlo en proyectos reales.
Cómo conectar tu base de datos a un agente de IA (PostgreSQL, SQLite, APIs)
Las tres vías para darle datos a un agente: servidor MCP, API propia y texto embebido con RAG, con criterios para elegir según el tipo de consulta; permisos de solo lectura, ejemplo práctico con SQLite y MCP, y la verificación que confirma que el agente lee lo correcto y nunca escribe lo indebido.
Qué es DeepSeek Harness y cómo probarlo (guía 2026)
DeepSeek Harness es un runtime open source en preview para agentes autónomos con plugins. Qué es, para qué sirve, cómo probarlo y cuándo no usarlo.
Cómo evaluar si tu agente realmente funciona: evals prácticos
Qué es un eval y cómo construir la suite que decide si tu agente está listo para producción: dataset de prueba de 20 a 50 casos, métricas de correctitud, llamadas a herramientas y costos, automatización con LangSmith y Langfuse, y los umbrales que separan una demo de un agente confiable.
MCP con Python: conecta APIs y bases de datos a tu agente
Crea un servidor MCP local que consulta una base SQLite ficticia en solo lectura. Incluye archivo descargable, creación del dataset, validación de fechas, límite de filas y conexión por stdio. Aprende también qué cambiar al conectar una API real y por qué MCP no sustituye autenticación ni permisos.
n8n agente de ventas: cómo automatizar tu pipeline con IA
Pipeline completo de un agente de ventas en n8n: captura de leads por WhatsApp y email, cualificación con el nodo AI Agent, actualización del CRM y respuesta inmediata, con los prompts que funcionan, los nodos de cada paso, costos por ejecución y la verificación antes de soltarlo en producción.
Seguridad en MCP: permisos, autenticación y tool poisoning
Los riesgos reales de conectar servidores MCP a tus agentes: herramientas maliciosas, prompt injection y exfiltración de datos; el principio de mínimo privilegio, allowlists de herramientas, revisión de código de servidores, sandboxing y un checklist de seguridad para conectar cualquier servidor sin regalar acceso.
Agente de WhatsApp con IA: arquitectura, costos y límites reales
Arquitectura completa para poner un agente de IA en WhatsApp: cómo funciona la Cloud API de Meta, webhooks y verificación, cuándo conviene Twilio u otro proveedor en vez de la integración directa, precios por mensaje y plantillas aprobadas, límites de la ventana de 24 horas y por qué Telegram es la alternativa más barata para validar tu agente.
ChatGPT vs Claude vs Gemini para agentes: cuál elegir
ChatGPT, Claude o Gemini para construir agentes: tabla de function calling, contexto, costo y ecosistema, recomendación por caso y prueba de un día.