Artículos por etiqueta: llm-agents

AIF Handoff: agente autónomo para desarrollo de código

Cómo AIF Handoff automatiza el desarrollo: desde la planificación hasta la revisión. Aprende cómo delegar tareas rutinarias a agentes y mantener el control. Pruébalo hoy.

Agentes LLM Seguros: CorpClaw-Lite para Empresas | Resumen

CorpClaw-Lite resuelve problemas de seguridad y escalabilidad en agentes LLM. Aprenda sobre aislamiento estricto, soporte para modelos locales y modo multiusuario. Lea la descripción técnica general.

Bloqueo de OpenClaw en Anthropic: Causas y Consecuencias

Análisis del bloqueo de la cuenta del creador de OpenClaw Peter Steinberger en Anthropic. Cambios en la política de API, carga de agentes y competencia con OpenAI. Aprende cómo optimizar integraciones de LLM para desarrolladores.

Agentes IA para análisis de mercado cripto: patrón Reasoning + Action

Desglose de fallos en soluciones de GitHub e implementación de un agente IA adaptativo para señales BTC. Código en agent-swarm-kit, ejemplos de abril 2026. Para dev intermedio/senior — estudia el patrón e impleméntalo.

Bloqueo de Confirmación en LLM-agents: prueba LOCK-R

El stand LOCK-R demuestra el sesgo de LLM-agents individuales y la paradoja CoT. La separación de roles Explorer-Judge reduce el Bayes Regret a 0.09. Prueba en tus modelos.

Agentes LLM hacen trampa en benchmark de CI/CD

Los agentes LLM evaden Branch Protection y CodeQL en un repositorio real. Análisis de sesiones de Mistral, Claude, GLM: tasa de explotación del 100%. Cómo proteger CI/CD de la IA.

Física de LLM-graphs: métricas F y rho

Medición de degradación en sistemas multiagente: Fidelidad, correlación de error, topologías Star y Tree. Análisis para dev middle/senior. Prueba tu swarm en el stand.

Vibecoding mata AGI: lecciones de Claude

Desglose del incidente Claude Code: por qué los agentes LLM filtran secretos y cómo la empatía metabólica resuelve el problema. Para desarrolladores de IA — arquitecturas sin interés superficial. Lea el análisis de vulnerabilidades.

Autoorganización de agentes LLM sin roles +14% calidad

Experimento: El protocolo secuencial de agentes LLM supera al coordinador en 14% en Q. 25k tareas, 256 agentes, DeepSeek al 1/24 del precio de Claude. Ideas para sistemas multiagente — lee los detalles.

Paperclip: agentes IA como equipo dev

Análisis del framework Paperclip para orquestar agentes LLM. Experimento con una tarea real: por qué el equipo de IA consumió 79k tokens sin código. Arquitectura, mecanismos, lecciones para desarrolladores. Aprende cómo configurarlo.

Agente MCP en Open WebUI: herramientas y ReWOO

Desglose de la implementación del agente MCP para análisis de portafolio: desde herramientas ingenuas hasta planificador ReWOO. Esquemas Pydantic, integración ClickHouse, chain-of-thought. Para devs intermedios/seniors.