Qué aprender, construir y evitar en agentes de IA (2026)
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TL;DR
Un análisis estratégico profundo sobre el desarrollo de agentes de IA, centrado en primitivas duraderas como la ingeniería de contexto y MCP, mientras se aconseja a los desarrolladores evitar marcos impulsados por el hype en favor de una evaluación y un sandboxing robustos.
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