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Inteligencia artificial sin hype: modelos, agentes y casos de uso que funcionan en producción.
"El 2 de agosto de 2026 entran en vigor las obligaciones de alto riesgo, transparencia y las facultades sancionadoras de la Comisión. Lista de comprobación por sistema, con plantilla descargable."
La spec OTel GenAI estabiliza atributos para LLMs, herramientas y agentes. Implementación práctica en Python con Anthropic + Grafana Tempo.
Receta probada en mayo de 2026: oMLX 0.3.8 en Mac M5 Max con 128 GB, TurboQuant a 3,5-bit, stack Qwen 3.6 35B-A3B, wiring para Claude Code y benchmarks reales.
Tres frameworks, tres modelos mentales. Cuándo usar cada uno y por qué — con un caso de orquestación real.
Tutorial completo: tool use, streaming, prompt caching, observabilidad y un servidor MCP propio. Repo de referencia incluido.
Tres agentes de código en producción, cinco tareas reales medidas en tiempo, tokens y calidad de PR. Sin marketing: la cinta de medición.
Tras dieciocho meses de adopción multi-vendor, MCP es el estándar de hecho para conectar modelos a herramientas. Esta es la guía completa: arquitectura, servidores, políticas, autenticación, composición y los antipatrones que ya hemos visto en producción.
Opus 4.7 se lanzó como el modelo más capaz de Anthropic con énfasis en trabajo agéntico de horizonte largo. Tras dos meses de uso intensivo, estos son los cambios prácticos frente a Opus 4.6.
Tres años después del boom inicial, el RAG en producción ha convergido en patrones híbridos que combinan búsqueda densa, léxica y reranking. Estos son los que sobreviven al paso del tiempo.
Sonnet 4.6 es el modelo por defecto de la mayoría de cargas de trabajo en 2026. Estos son los casos donde brilla, dónde no basta y por qué sigue siendo el sweet spot.
Usar un LLM como juez de otro LLM se generalizó en 2024 y sigue siendo la única forma escalable de evaluar calidad cualitativa. La pregunta madura es cuándo fiarse de esos números.
El Model Context Protocol, propuesto por Anthropic a finales de 2024 y adoptado durante 2025-2026 por todos los grandes proveedores, tiene ya patrones operativos probados. Este es el estado del arte.
