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Las aplicaciones AI-native no son wrappers de ChatGPT. Son sistemas en los que la inferencia de modelos, la recuperación de información, la memoria, la orquestación, las herramientas y la evaluación son infraestructura esencial. Aquí encontrarás una definición práctica, la arquitectura de referencia y una prueba que puedes aplicar a tu propio producto.
Una reseña de Hermes Agent de Nous Research respaldada por fuentes: qué es, cómo funcionan sus capas de memoria y recuperación, por qué no es una app RAG clásica y qué decisiones de arquitectura vale la pena adoptar.
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 continuación técnica para ingenieros que eligen embeddings, bases de datos vectoriales, rerankers, cachés y librerías de evaluación para MCP + RAG en producción sobre datos públicos de aplicaciones, con comparaciones respaldadas por benchmarks y tres stacks de referencia.
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 realista y motivadora para estudiantes, profesionales junior, personas que cambian de carrera y PMs sobre por qué los fundamentos de CS siguen importando, cómo complementarlos con habilidades de IA y qué construir para el mercado laboral de 2026.
Una guía accesible para estudiantes curiosos de ciencias de la computación que quieren crear productos reales con IA desde ahora: qué aprender, qué construir, qué señales importan en el mercado laboral y cómo mantener los pies en la tierra mientras el mercado avanza a toda velocidad.
Una guía práctica para ingenieros y PMs que diseñan aplicaciones RAG sobre conocimiento bien estructurado y conectado: cómo dividir en chunks, recuperar, reranquear, citar, evaluar y mejorar con evidencia en lugar de intuiciones.
Una guía práctica para ingenieros y PMs que quieren una personalización útil con LLM sin un equipo enorme de sistemas de recomendación, un programa costoso de fine-tuning ni una capa de memoria frágil.
Una comparación práctica de las ventanas de contexto de 1M y 200K tokens para LLM: qué se vuelve más fácil, qué sigue fallando y cómo deberían elegir una arquitectura los ingenieros y PMs.
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