Consideraciones epistemológicas en los espacios latentes

Una guía divulgativa para entender los espacios latentes de los LLMs, cómo aprenden los Transformers y por qué conviene hablar bien a la inteligencia artificial.

Introducción al context engineering

Los LLMs no mejoran solo con modelos más grandes: el verdadero reto está en qué contexto reciben, cómo lo recuerdan y cómo se organiza.

CrewAI avanzado 01

Tutorial avanzado de CrewAI en Python: cómo definir agentes con roles, herramientas personalizadas, proceso jerárquico, salidas estructuradas con Pydantic, guardrails y kickoff asíncrono.

La LLM Wiki de Andrej Karpathy

Cómo montar una LLM Wiki personal con Claude Code y Obsidian: la técnica de Andrej Karpathy para compilar conocimiento en Markdown que el modelo usa como contexto en lugar de buscar desde cero.

Agent to Agent

Guía del protocolo A2A (Agent-to-Agent) de Google: Agent Card, JSON-RPC, Tasks, Artifacts, streaming, webhooks y autenticación. Todo lo que necesitas saber antes de usar el SDK.

Introducción a los sistemas agénticos

Qué es un agente de IA y cómo funcionan los sistemas multiagente. Cómo crear subagentes personalizados en Claude Code: frontmatter, tools, maxTurns, hooks y paralelización de tareas.

Introducción a CrewAI

Qué es CrewAI y cómo funciona: agentes con roles, tareas y procesos para orquestar sistemas multi-agente en Python. Tutorial desde la instalación con ejemplos

LangGraph

Tutorial de LangGraph en Python: qué son los grafos cíclicos, cómo definir nodos, aristas y estado con StateGraph, y cómo construir un agente con LLM y aristas condicionales paso a paso.

LangChain

Tutorial de LangChain en Python: cómo crear agentes con tools, memoria, structured output y streaming. Incluye ejemplos prácticos con LangGraph, checkpointers y tipos de mensajes.

Spec-Kit

Qué es Spec-Kit y cómo funciona: el framework de GitHub para Spec-Driven Development con agentes IA. Alternativa estructurada al vibe coding con fases de spec, plan, tasks e implement