Compara LiteLLM, Portkey y OpenRouter como LLM gateway en 2026: fallbacks entre proveedores, cacheo semántico, virtual keys, guardrails de PII y benchmarks de latencia con ejemplos de código listos para producción.
Comparativa práctica de Structured Outputs entre OpenAI, Claude y Gemini en 2026: ejemplos con Pydantic, límites reales de cada proveedor y patrones multi-modelo para producción.
Compara n8n, Zapier y Make en 2026 con precios reales, capacidades de agentes de IA, opciones de auto-hospedaje y el patrón híbrido que uso en producción para clientes con GDPR estricto y volúmenes altos.
Comparativa técnica de LangGraph, CrewAI y AutoGen en 2026: modelo de orquestación, coste por turno, checkpointing y MCP. Con el mismo agente implementado en los tres frameworks y datos reales de latencia.
Guía práctica de 2026 para crear servidores MCP en Python y TypeScript, elegir transporte (stdio, SSE, Streamable HTTP), integrar con Claude Desktop y evitar los tres principales vectores de ataque.
Guía práctica 2026 para instrumentar aplicaciones LLM en producción con LangFuse, LangSmith, Helicone y OpenTelemetry GenAI. Trazas jerárquicas, evaluaciones LLM-as-a-Judge, métricas de coste y código listo para usar.
Guía práctica para construir sistemas RAG agénticos en 2026. De la teoría al código real: patrones CRAG, implementación con LangGraph, estrategias de chunking y recuperación híbrida con re-ranking para pipelines listos para producción.
Guía práctica sobre los 6 patrones fundamentales de orquestación multi-agente: supervisor centralizado, pipeline, fan-out/fan-in, handoff, debate y enjambre. Con ejemplos en Python y frameworks como LangGraph, CrewAI y AutoGen.
Guía práctica sobre ingeniería de contexto en 2026: los cuatro pilares fundamentales, arquitecturas de memoria para agentes, gestión de ventanas de contexto, RAG 2.0, prompt caching y patrones de diseño con código Python listo para producción.