La especificación OpenTelemetry GenAI semconv define en 2026 los atributos estándar para instrumentar llamadas a LLMs, ejecución de herramientas y operaciones de agentes. Se instrumenta una vez con el SDK de Anthropic, se recolectan trazas con OTel Collector y se consultan con TraceQL en Grafana Tempo. El resultado es un dashboard portable que sobrevive a cambios de modelo, proveedor y framework sin reescritura.
Esta guía muestra cómo construir un agente productivo con el SDK de Anthropic en Python: el bucle de tool use con la Messages API, streaming con backpressure mediante una cola acotada, prompt caching con cache_control, un servidor MCP propio registrado con el Claude Agent SDK, trazas OTel GenAI y un contenedor Docker no-root listo para producción.
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.
El Model Context Protocol, propuesto por Anthropic a finales de 2024 y adoptado durante 2025-2026 por Anthropic, OpenAI, Google y la comunidad open source, ya tiene patrones operativos probados: separar servidores genéricos de los propios, políticas explícitas por herramienta, credenciales fuera del modelo, composición con prefijos y tests de contrato. Este es el estado del arte en 2026.
Model Context Protocol ha pasado de propuesta a estándar de facto para conectar editores con herramientas. Guía práctica para levantar un servidor MCP local, conectarlo a VS Code o a tu cliente favorito y entender qué estás exponiendo realmente.
El stack de herramientas IA que un desarrollador usa en 2026 es distinto al de hace dieciocho meses. Editores agénticos, herramientas de revisión, agentes de terminal y asistentes de pruebas se han estabilizado en roles reconocibles. Guía práctica por categoría.
Tras dieciséis meses desde la primera versión de computer use de Anthropic y el empuje paralelo de browser-use, OpenAI Operator y Gemini Computer Use, los agentes que manejan navegador y escritorio han pasado de demo a flujos reales. Toca revisar qué patrones sobreviven cuando los ejecutas todos los días en producción.
Model Context Protocol cumple diez meses desde su anuncio de Anthropic y ya no es una propuesta: hay cientos de servidores, implementaciones cruzadas entre proveedores y un registro público. Repaso de qué ha funcionado, qué sigue flojo y por qué 2025 marca el paso de curiosidad a infraestructura básica.
Tras meses de rumores, OpenAI publicó GPT-5 a principios de agosto. Las primeras semanas de uso real dejan una imagen menos espectacular que el marketing y más útil que lo que muchos esperaban. Vale la pena separar lo nuevo de lo incremental.
Anthropic presentó Claude Opus 4 y Claude Sonnet 4 el 22 de mayo de 2025, el primer salto grande de nomenclatura desde la serie 3.5. Un mes de uso real en código, documentación técnica y agentes para separar lo que ha mejorado de lo que sigue igual.
Prompt injection es la vulnerabilidad más común en aplicaciones con LLM y mucha gente la defiende con filtros que no sirven. Revisamos capas de defensa con evidencia, qué sí funciona y qué es teatro de seguridad.
Los agentes de IA han pasado de ser un tema de laboratorio a tener SDKs serios en tres grandes proveedores. Reflexión sobre cómo pasar de la demo llamativa a un caso de uso interno que mueva una métrica real.
Google ha lanzado Gemini 2.0 con un énfasis claro en uso de herramientas y agentes. Repaso de qué aporta, dónde está por detrás de la competencia y en qué tipo de aplicaciones encaja mejor.
Computer Use es la función de la API de Claude, lanzada por Anthropic el 22 de octubre de 2024, que deja al modelo mirar capturas de pantalla y mover el ratón, escribir y hacer clic dentro de un bucle que tu propio sistema ejecuta y controla. Rinde bien en apps sin API y falla con CAPTCHAs, interfaces muy dinámicas y tareas largas.
Swarm es el framework experimental de OpenAI para orquestar sistemas multi-agente. Publicado en octubre de 2024 con una advertencia explícita de no usar en producción, reduce toda la coordinación a dos conceptos: agentes e handoffs. En menos de 500 líneas de Python demuestra que el enrutamiento puede emerger del propio modelo sin grafos ni planificadores externos.
CrewAI es un framework Python que modela agentes de IA como un equipo con roles, objetivos y tareas concretas. Cada agente tiene un LLM base y herramientas propias. Los agentes se coordinan en una tripulación con procesos secuenciales o jerárquicos. Comparo el framework con LangGraph y AutoGen, y cuándo adoptar el patrón multi-agente.
La Assistants API de OpenAI ofrece threads persistentes, ejecución de código en sandbox y búsqueda documental gestionada, pero OpenAI la retira por completo el 26 de agosto de 2026 en favor de la Responses API. Analizamos cuándo compensaba frente a Chat Completions con infraestructura propia y qué hacer si tu proyecto todavía depende de ella.
LangChain es un framework Python que unifica la construcción de aplicaciones con LLM: prompt templates, retrievers sobre bases vectoriales, agentes con function calling y memoria conversacional. Aporta valor real en prototipos rápidos y sistemas con varios modelos, pero en producción de un caso único bien definido el código directo suele ser más mantenible.
Function calling en OpenAI formaliza la comunicación entre el LLM y el código externo mediante JSON Schema declarativo: el modelo devuelve datos estructurados en lugar de texto libre. Introducido en junio de 2023 con GPT-3.5-turbo y GPT-4, es el estándar para agentes, extracción de datos y APIs conversacionales.
Los plugins de ChatGPT permiten que el modelo invoque servicios externos mediante una especificación OpenAPI. A tres meses de su lanzamiento, el ecosistema suma unos 500 plugins con un patrón claro: funcionan bien para consulta de datos en vivo y exposición de APIs internas, pero presentan fricciones en orquestación múltiple y transacciones con dinero real.
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