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Métricas para agentes de código: cómo saber si realmente ahorran tiempo
Un agente que genera mucho codigo no necesariamente ahorra tiempo. La metrica correcta es trabajo aceptado, verificado y mantenible por unidad de coste.
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LiteLLM Proxy: cómo montar un gateway de IA para controlar coste, claves y modelos
LiteLLM Proxy no es solo un adaptador para llamar a muchos modelos. Bien usado, es la capa donde un equipo convierte el uso de IA en infraestructura gobernable: claves, presupuesto, rutas, trazas y permisos antes de que cada agente consuma por libre.
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Codex, Claude Code y Cursor: cómo coordinar varios agentes sin duplicar trabajo
El futuro cercano no es elegir un unico agente. Es saber dividir trabajo entre varios sin crear conflictos, duplicar contexto o perder trazabilidad.
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OpenAI Agents SDK: cómo montar agentes con MCP, guardrails y trazas sin perder el control
OpenAI Agents SDK no es otro wrapper para llamar a un modelo. Es una forma de asumir la orquestación de herramientas, MCP, guardrails, handoffs, sesiones y trazas sin escribir todo el loop agentic desde cero.
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Claude Agent SDK: cómo usar Claude Code como librería sin perder control
Claude Agent SDK permite meter el motor de Claude Code dentro de tus propios scripts y servicios. La parte difícil no es instalarlo: es acotar permisos, contexto, coste y ejecución.
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A2A Protocol: cómo conectar agentes de IA sin confundirlo con MCP
A2A Protocol no es otro nombre para MCP. Es una capa para que agentes independientes se descubran, negocien tareas y colaboren sin exponer sus herramientas internas.
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Pull requests hechos por agentes: cómo mantener gobernanza humana sin frenar el flujo
Los agentes pueden iniciar trabajo y abrir PRs, pero la autoridad de merge no deberia diluirse. La productividad aparece cuando automatizas trabajo, no responsabilidad.
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Playwright MCP: cómo dar navegador a un agente de IA sin convertir tus tests en una caja negra
Playwright MCP permite que un agente controle un navegador real, pero no reemplaza una suite de tests. Úsalo para reproducir bugs, explorar UI y generar evidencia revisable.
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Claude Fable 5 para devs: cuándo usarlo, cuánto cuesta y cómo manejar refusals y fallback
Claude Fable 5 no es solo otro modelo más potente. Para devs cambia el cálculo de coste, contexto, seguridad, fallback y tareas largas con agentes.
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Claude Code subagents: cómo separar contexto, permisos y trabajo paralelo sin perder control
Claude Code subagents prometen contexto limpio y trabajo paralelo. La diferencia entre aceleración y caos está en herramientas, permisos, memoria y handoffs.
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AGENTS.md, CLAUDE.md y memoria de proyecto: cómo dar contexto a agentes de código
Los agentes de codigo no fallan solo por el modelo. Fallan porque no saben como se trabaja en tu repo. Las instrucciones de proyecto son parte del sistema.
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Claude Code Skills: cómo escribir SKILL.md útiles sin llenar el contexto de basura
Claude Code Skills convierte instrucciones repetibles en paquetes versionables. Bien usadas reducen contexto y errores; mal usadas son otro directorio que el agente carga sin criterio.