MAD: Multi-Agent Debate

Qué es Multi-Agent Debate (MAD), por qué puede reducir sesgos y alucinaciones en LLMs, y cómo implementar un debate entre agentes con LangGraph, roles, rondas y moderador.

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.

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.

Skills

Las skills son la capa de conocimiento de los agentes: archivos de instrucciones que se cargan solo cuando hacen falta, sin inflar el contexto. Vemos cómo funcionan por dentro, cómo escribir descriptions que realmente disparen, y los errores más comunes que hacen que una skill falle en silencio.