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Cómo evolucionó Google Translate desde las reglas y los modelos estadísticos basados en frases hasta la traducción automática neuronal y el actual Translation LLM, y cómo construir una aplicación de traducción en 2026 con la combinación adecuada de NMT, modelos multilingües y LLM.
Cómo diseñar una aplicación Graph RAG para producción con construcción de grafos, recuperación híbrida, transferencias duraderas, criterios de evaluación y un stack práctico recomendado para ingenieros y PMs.
Una guía práctica para ingenieros y PMs que quieren exponer datos públicos de sus apps de forma segura mediante MCP y RAG, con allowlists, caché, controles de costos y una lista de verificación para producción.
Una guía práctica de viabilidad para ingenieros y PMs sobre cómo procesar cientos de trabajos de subagentes, dónde están los límites reales y qué controles de calidad de RAG, evals, colas y presupuesto deben existir para que sea seguro llevarlo a producción.
Una guía detallada, respaldada por fuentes, para ingenieros y PMs sobre cómo construir motores de recomendación en productos con agentes de IA: desde heurísticas para un MVP hasta retrieval, ranking, evaluación, seguridad, observabilidad y lanzamiento a producción.
Una guía comparativa, basada en una revisión de las fuentes, para elegir entre Agno/AgentOS + FastAPI y LangChain/LangGraph + FastAPI para backends de agentes en Python listos para producción.
Una traducción, verificada contra las fuentes, de los principios de agentes de 12 factores de HumanLayer a arquitecturas prácticas con LangGraph y Agno/AgentOS, con ejemplos en Python pensados para producción.
Una guía práctica, basada en una revisión de las fuentes, para diseñar subagentes para cargas de trabajo reales en la nube, con patrones concretos y las ventajas y desventajas de Agno, LangChain y Vercel AI SDK.
Una guía centrada en arquitectura y basada en una revisión de fuentes para decidir dónde debe vivir el estado de los agentes en producción, con ejemplos de código en Vercel AI SDK, LangChain y Agno/AgentOS.
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