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Prompt injection en agentes de IA: cómo diseñar defensas, permisos y evals que aguanten producción

El prompt injection no se arregla con un prompt más largo. En agentes con tools, RAG, MCP o navegador, la defensa real combina aislamiento de contenido no confiable, mínimos privilegios, aprobación humana y evals de regresión.

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llms.txt: guía práctica para que agentes de IA entiendan tu documentación

llms.txt no es una varita SEO para aparecer en ChatGPT. Es un índice Markdown barato y útil para que agentes de código, asistentes y herramientas de documentación encuentren las páginas correctas sin rastrear todo tu sitio.

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OpenTelemetry GenAI: cómo observar agentes de IA sin filtrar prompts ni tool calls

La observabilidad de agentes no va de guardar todos los prompts: va de trazar decisiones, herramientas, coste y errores sin convertir tus logs en una fuga de datos.

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Evaluación RAG en producción: métricas, datasets y gates antes de cambiar tu pipeline

Un RAG que responde bonito puede estar fallando justo donde importa: recuperar evidencia, citar contexto correcto y no inventar. Esta guía baja la evaluación RAG a ingeniería operable.

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Vercel AI SDK: cómo montar agentes en Next.js con streaming, tools y MCP

Vercel AI SDK no es solo una librería de chat. Bien usado, es la capa TypeScript que conecta UI, streaming, tools, MCP, salida estructurada, agentes y observabilidad sin casarte con un único proveedor de modelos.

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Cursor Background Agents: cómo preparar entornos remotos sin regalar tu repo

Cursor Background Agents cambia el flujo de trabajo: agentes remotos, ramas propias y comandos automáticos. La parte difícil es diseñar permisos, entorno y revisión.

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Cloudflare Agents SDK: cómo crear agentes con estado en Durable Objects

Cloudflare Agents SDK no es otro wrapper de prompts. Es un runtime TypeScript para agentes persistentes: cada instancia vive en un Durable Object con SQL, estado sincronizado, WebSockets, tareas programadas y herramientas MCP.

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Claude Code para .NET y C#: guía práctica en Windows (2026)

Aprende a usar Claude Code en una solución .NET/C#: prepara Windows, CLAUDE.md y el SDK, y trabaja con permisos, build, tests y revisión humana.

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LangGraph: cómo crear agentes Python con estado, checkpoints y revisión humana

LangGraph no es otra capa bonita para llamar a un LLM. Su valor aparece cuando un agente necesita estado duradero, rutas explícitas, checkpoints, interrupciones humanas y una forma razonable de depurar ejecuciones largas.

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Tabnine vs Cursor: privacidad enterprise frente a editor agéntico

Cursor y Tabnine pertenecen a la misma conversación de IA para programar, pero resuelven problemas distintos: uno rediseña el editor; el otro prioriza control enterprise.

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Google ADK: cómo crear agentes Python con tools, MCP y evals sin quedarte en demo

Google ADK no es solo otra forma de llamar a Gemini. Su valor está en darte una estructura de ingeniería para agentes: orquestación, tools, MCP, sesiones, evaluación y despliegue sin esconder todo en un prompt gigante.

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Tabnine vs GitHub Copilot: privacidad, autocompletado y control enterprise

Tabnine y GitHub Copilot compiten como asistentes de código, pero no empujan exactamente el mismo ángulo: Copilot gana por ecosistema; Tabnine por control y privacidad.