Guías para construir y operar agentes de IA
Código descargable y pruebas que puedes repetir, sin registro.
Guías, página 12
252 tutoriales, comparativas y checklists para continuar según tu proyecto.
Cómo crear tu primer agente de IA con n8n paso a paso
Guía para crear tu primer agente de IA en n8n desde cero: qué piezas componen un workflow, cómo configurar el trigger HTTP, el nodo AI Agent con su modelo y sus herramientas, la condición que decide el camino y la respuesta al webhook, con los costos, límites de ejecución y pruebas de verificación que debes conocer antes de escalar.
Cuánto cuesta un agente de IA: calcula tokens, herramientas y supervisión
Estima el coste por tarea resuelta con una calculadora descargable sin dependencias. Separa entrada normal, caché, salida, hosting, APIs y horas humanas. Incluye un escenario didáctico reproducible y explica cómo sustituir sus supuestos por consumo y tarifas de tu proveedor, sin presentar rangos genéricos como precios vigentes.
Cómo evitar fugas de datos en agentes de IA: permisos, memoria y herramientas
Los cuatro tipos de fuga de datos en agentes de IA (prompt injection, memoria, logs y herramientas) y cómo mitigarlos en la práctica: mínimo privilegio, allowlists de herramientas, sandboxes para ejecución, supervisión humana para acciones irreversibles, más un checklist final de prevención aplicable desde el día uno.
MCP explicado: cómo conectar herramientas a tu agente sin reinventar la rueda
Qué es el Model Context Protocol y por qué estandariza las herramientas de los agentes: servidores, herramientas, recursos y transporte, cómo conectar un servidor MCP real a Claude Code o Cursor con comandos concretos, buenas prácticas de permisos y los casos donde conviene no usarlo y quedarte con function calling directo.
Mejores herramientas para crear agentes de IA (2026)
Compara herramientas para crear agentes de IA en 2026: frameworks, no-code, CLIs de coding y hosting. Tabla por perfil y criterio para elegir en 3 preguntas.
n8n vs Make vs Zapier para automatizaciones con IA: comparativa con criterios
Comparativa práctica de n8n, Make y Zapier para automatizaciones y agentes con IA: ejecución local vs nube, costo por ejecución, operación o tarea, nodos de agente y capacidades de IA, self-hosting, límites de cada plan y una decisión condicionada según tu perfil de desarrollador, operaciones o integración rápida.
Observabilidad para agentes: cómo detectar que tu agente está fallando
Qué medir en un agente de IA para detectar fallos silenciosos: trazas de tool calls, tokens, latencia, errores y loops, cómo implementar logging estructurado, cuándo elegir Langfuse, LangSmith u OpenTelemetry, qué alertas configurar sin generar ruido y un caso real de investigación de un fallo paso a paso.
RAG vs workflow automatizado: cuándo usar cada uno en tu agente
Comparativa práctica entre RAG y workflows deterministas para tu agente: qué problema resuelve cada arquitectura, cuándo un flujo de reglas basta y cuándo necesitas recuperación de documentos, con tabla de costos, latencia y mantenimiento, tres preguntas de decisión y el patrón híbrido que usan los agentes de producción.
Smartsheet enseña cómo operar un MCP remoto: gateway, ráfagas y tokens bajo control
El caso de Smartsheet publicado por AWS muestra una arquitectura real para exponer trabajo empresarial a agentes mediante MCP. La parte valiosa no es solo Fargate: son las políticas, las pruebas canary y el diseño de respuestas para no quemar contexto.
IBM Research: el routing de modelos no es clasificación, es optimización de todo el sistema
IBM Research mostró el 15 de julio de 2026 por qué elegir un modelo barato para cada tarea no garantiza ahorro. En 417 tareas de AppWorld, el costo real cambió con caché, pasos de razonamiento, latencia, cumplimiento y condiciones del servicio.
Ai2 explica cómo llevó Shippy a producción: skills, CLI determinista y sesiones aisladas
Ai2 publicó el 15 de julio de 2026 la arquitectura de Shippy, un agente para análisis marítimo en tiempo real. La lección para builders no está en el modelo: está en separar skills, herramientas deterministas, sandbox por sesión y evals contra datos vivos.
Microsoft lleva Agentic Retrieval al edge: memoria, MCP y evaluación para datos que no salen
La actualización de julio de 2026 para Agentic Retrieval en Foundry Local mejora ingesta, memoria de conversaciones, seguridad, evaluación multivuelta y despliegues desconectados. Para builders, la decisión clave es separar la capa de conocimiento de la capa que orquesta al agente.
Vercel Sandbox añade métricas por sesión: cómo saber cuánto cuesta realmente un agente aislado
Vercel incorporó observabilidad detallada para Sandbox con CPU activa, memoria provisionada, transferencia de datos y sesiones agrupables por nombre e identificador. Es la base para atribuir costo y detectar agentes que se quedan ejecutando.
Braintrust pone nombre al problema de los agentes stateful: no basta con evaluar un prompt
Braintrust publicó una guía sobre evals para agentes stateful el 26 de junio de 2026. La señal para builders es clara: si el agente recuerda, ejecuta acciones y depende de sistemas vivos, la evaluación debe revisar trayectoria, estado y consecuencias.
LangSmith LLM Gateway pone presupuesto a los coding agents: el gasto ya necesita límites por usuario, key y workspace
LangChain explicó el 15 de junio de 2026 cómo usa LangSmith LLM Gateway para volver predecible el gasto de coding agents. Para builders, la noticia no es otro proxy: es conectar presupuesto, trazas y bloqueo de requests antes de que un agente en loop queme la factura.
Browserbase Browser convierte Chromium en infraestructura para agentes: cuándo sí usar navegador y cuándo no
Browserbase publicó el 16 de junio de 2026 su explicación de Browserbase Browser como Chromium administrado para agentes, con identidad, persistencia, observabilidad y una regla práctica: usa Search y Fetch antes de gastar minutos de navegador.
Google DeepMind publica AI Control Roadmap: cómo monitorear agentes antes de darles permisos reales
Google DeepMind presentó el 18 de junio de 2026 un AI Control Roadmap para tratar agentes avanzados como posibles insiders: supervisión, prevención, respuesta y métricas operativas antes de escalar permisos.
AWS empuja AgentOps con AgentCore: observabilidad, evals y gobernanza dejan de ser extras para agentes
AWS publicó el 1 de junio de 2026 una guía de AgentOps sobre Amazon Bedrock AgentCore. Para builders, la señal útil es clara: operar agentes ya exige trazas, sesiones, evals, seguridad y adopción medible desde el primer diseño.