Frameworks para orquestar agentes que trabajan por ti de forma autónoma.
83 recursos en esta sección
Patrones y trucos para usar agentes IA en 'modo plan' para diseñar y validar un CMS que gestione Markdown e imágenes, con multiagentes, skills, tests y comparativa Cloud Code vs Codex.
Abrir →Guía arquitectónica para construir agentes de IA: componentes esenciales, decisiones de diseño, control en producción y frameworks actuales, con un ejemplo práctico.
Concepto y requisitos prácticos para montar una software factory potenciada por agentes de IA: procesos, repositorios, CI y diseño organizativo que permiten automatización real.
Análisis sobre filtración de Cloud Code, ataques a la cadena de suministro (Axios), prácticas de seguridad de dependencias, debate sobre modelos IA privativos y herramientas como Next.js y TypeScript.
Guía práctica para crear una status page funcional usando un prompt de IA: diseño de datos, reglas de checks, gestión de incidentes y pantallas mínimas para producción.
Guía práctica para construir una alternativa a YNAB con IA: prompt inicial, modelo de datos, reglas contables en céntimos, pantallas y criterios de aceptación.
Para practicar ahora
Responde 3 preguntas y te llevas un veredicto + un prompt de arranque copiable para llevar OpenSpec a tu proyecto.
Guía práctica para diseñar y orquestar agentes IA: definición, arquitectura, harness, memoria, guardarraíles, skills, herramientas (Mastra/OpenCode), observabilidad y evaluación.
Guía práctica para crear 'Slot', una alternativa a Calendly: enfoque en generación de huecos, zonas horarias, concurrencia, .ics, recordatorios, prompts y tests para entrega funcional.
XIRP es un entorno agéntico de Spotify con memoria institucional que centraliza catálogo de servicios y contexto de equipo para evitar pérdida de conocimiento y orquestar sesiones de IA.
Cómo construir un SaaS pequeño con agentes de IA usando la línea 'Terminado cuando', secuencias de prompts y un checklist de validación para asegurar entregables funcionales.
Riesgos y buenas prácticas para evitar que agentes de IA expongan datos sensibles: qué envía un agente, qué no compartir, límites técnicos, modelos locales y cláusulas contractuales.
Guía práctica para ubicar reglas de agentes de IA, distinguir prompt/regla/contexto y diseñar un AGENTS.md eficaz con plantillas y auditoría rápida.
Análisis de Orca, un Agent Development Environment que orquesta agentes de código (Claude Code, Codex, etc.) usando git worktrees para ejecutar muchos agentes aislados y en paralelo.
Guía para diseñar y coordinar múltiples agent loops: control plane, patrón manager-worker, retroalimentación, guardarraíles, preparación del código y métricas de funcionamiento.
Guía práctica para trabajar con agentes de programación en Cursor: entender el harness, diseñar prompts, planificar, verificar, depurar y revisar código con skills y reglas.
Describe el graph engineering: diseño de topologías para agentes IA, su diferencia con loop engineering, riesgos, herramientas y cómo empezar con grafos multiagente.
Presenta la transformación de Open Interpreter: ahora es un agente de código en Rust que emula harnesses para sacar rendimiento a modelos abiertos y económicos.
Describe el context rot en agentes de código: sus tres formas, evidencia de estudios, por qué más contexto no lo arregla y cómo el Spec Driven Development y la higiene de contexto lo mitigan.
Comparativa de herdr y tmux: herdr es un multiplexor en Rust que detecta el estado de agentes IA en cada panel, mejora la visibilidad y ofrece instalación y flujo práctico.
Relato técnico y numérico de la migración del runtime Bun de Zig a Rust: metodología, problemas de memoria, uso de agentes IA, coste (~165k$) y lecciones prácticas.
Comparativa práctica de la familia GPT-5.6 (Sol, Terra, Luna): capacidades, precios, modos y recomendaciones para elegir y desplegar modelos en producción.
Análisis técnico y práctico de Grok 4.5: arquitectura MoE, entrenamiento con datos de Cursor, capacidades para programación y agentes, harness Grok Build, benchmarks y coste por tarea.
Comparativa práctica entre Claude Sonnet 5 y Opus 4.8: rendimiento, costes, casos de uso agénticos, seguridad e integraciones para decidir qué modelo usar al programar.
Formato de carpetas Markdown (OKF) para que agentes de IA naveguen el conocimiento de un proyecto sin depender de bases de datos vectoriales ni SDKs propietarios.
Guía práctica para instalar y usar OpenCode Desktop (beta) en macOS, Windows y Linux: instalación, configuración, selector de modelos, modos Plan/Build, revisión con Git y creación de agentes.
CLI que automatiza la compra en tienda.mercadona.es mediante un binario Go pensado para ser pilotado por agentes de IA y replicar la conversación HTTP/Algolia del navegador.
Agent Reach permite a tu agente de IA buscar y leer Twitter, Reddit, YouTube, GitHub y más sin usar APIs de pago, integrándose como una skill (SKILL.md) para Claude Code y similares.
Guía práctica para usar subagentes en programación con IA: definición, tipos, orquestación, permisos, ahorro de tokens y 12 prompts listos para Claude Code, OpenCode y Codex.
Descripción técnica de Sakana Fugu: un orquestador multiagente que actúa como un único modelo, coordinando y ensamblando LLMs dinámicamente vía API compatible con OpenAI.
Análisis técnico del repositorio SantanderAI: proyectos open source centrados en harness/loop engineering, gobernanza, MLOps y evaluación de LLMs para servicios financieros.
Diseño de ciclos automáticos para agentes IA que avanzan con feedback, memoria y condiciones de parada, diferenciando loop engineering de prompt, context y harness.
Análisis técnico y comparativo de GLM-5.2: contexto de 1M de tokens, acceso, benchmarks, rendimiento en tareas largas y cuándo elegirlo frente a Kimi K2.7 o MiniMax M3.
Guía práctica para usar 'vibe coding' con criterio: distinguir prototipos de producción, niveles de garantía, harness y loop engineering, checklist y errores comunes.
Reflexiones prácticas sobre OpenSpec: CLI determinista, estado en ficheros y cuándo usar Spec‑Driven Development para trabajar con agentes de IA en proyectos reales.
OpenRouter Fusion orquesta varios modelos en paralelo y usa un juez para comparar respuestas, devolviendo una sola respuesta final; explica funcionamiento, costes, benchmarks y casos de uso.
Análisis técnico de Kimi K2.7 Code: especificaciones, mejoras frente a K2.6, modo 'siempre razona', benchmarks y uso práctico con agentes y en la API.
Comparativa práctica de frameworks SDD (OpenSpec, Spec Kit, BMAD, GSD, PAUL) con ventajas, árbol de decisión, comparativas por parejas y FAQs para elegir según proyecto, equipo y agente.
Guía práctica sobre Claude Code: qué es, cómo instalarlo, usarlo desde la terminal y buenas prácticas para trabajar con este agente de programación basado en IA.
Método SDD: escribir la especificación como fuente de verdad para que agentes de IA generen código fiable, con flujo, ejemplos, verificación y pautas de adopción.
Guía práctica para empezar a programar con IA: distinguir modelo y agente, elegir herramientas, crear un proyecto pequeño en local, usar modo plan y verificar salidas del modelo.
Headroom reduce 60–95% de tokens en agentes de IA comprimiendo local y reversiblemente las salidas de herramientas, integrable como wrap/proxy/librería y optimizando caché.
Guía práctica para migrar instrucciones de GitHub Copilot a AGENTS.md y Claude Code, con estrategias, adaptadores, layout de repo y receta paso a paso.
Dynamic workflows en Claude Code son scripts JS que orquestan subagentes a escala, moviendo el plan a código para ejecutar flujos deterministas, con detalles de uso, costes y límites.
Errores frecuentes al lanzar agentes de IA: límites ausentes, orquestación innecesaria, sobreuso de modelos caros y falta de trazabilidad; soluciones prácticas para cada caso.
Guía práctica para usar el comando /goal en agentes (Codex CLI y Claude Code): sintaxis, diferencias, plantillas y cómo evitar consumo excesivo de tokens.
DeepSWE sitúa a GPT-5.5 como mejor modelo para código (70% de éxito), revela una gran brecha entre modelos y detalla una metodología libre de contaminación y verificación realista.
Webwright ofrece una terminal para agentes que lanza Playwright y genera scripts Python reejecutables, ahorrando tokens y aumentando la fiabilidad en automatización web.
Cómo usar dev-browser para que agentes de IA controlen un navegador real: instalación, invocación de scripts JS persistentes y resolver la brecha entre código generado y la UI.
Guía práctica de conceptos esenciales de LLM (tokens, tokenización, coste, ventana de contexto, tools y agentes) para usar IA con menos sorpresas en desarrollo.
Comparativa técnica entre Gemini 3.5 Flash, Claude Opus 4.7 y GPT-5.5; Flash lidera 5 benchmarks y se analizan especificaciones, precio, rendimiento, limitaciones y casos de uso.
Análisis de Antigravity 2.0: Google separa el IDE y lanza una app agent-first con CLI, slash commands y subagentes; comparativa con Claude Code y consejos para probarlo.
Guía práctica para migrar de GitHub Copilot a Claude Code o Codex, con método, checklist, control de costes por tokens y pasos para conservar flujo de trabajo.
Flujo práctico de un senior para programar con IA: gestionar contexto, usar agentes y sub-agentes, system prompts, PRD y buenas prácticas para mantener calidad y eficiencia.
Comparativa práctica PAUL vs GSD: qué es PAUL, instalación con npx, bucle Plan‑Apply‑Unify (UNIFY obligatorio), criterios de aceptación prioritarios y caso práctico con Claude Code.
Guía práctica sobre Codex CLI: qué es, cómo instalarlo, configurar AGENTS.md, adaptar flujos de trabajo, permisos/sandbox, casos de uso y errores comunes al migrar desde Claude Code.
Guía práctica para diseñar un AI harness desde cero: capas, bucle de agente, manejo de API keys, soporte multi-provider, herramientas (read/edit), compactación y persistencia.
Framework TypeScript de Astro para construir agentes autónomos (agent harness). Es experimental (v0.3.x), permite escribir agentes en TS, usar @flue/sdk y desplegarlos con la CLI.
Comparativa práctica de prompting entre Claude Opus 4.7 y GPT-5.5: control de razonamiento y longitud, tool use, estructura de salida, plantillas y errores al migrar prompts.
Describe SPDD: qué es, diferencias con SDD, el bucle cerrado prompt–código, REASONS Canvas, habilidades requeridas y guía rápida con openspdd para integrar prompts como artefacto en git.
Guía práctica para elegir entre GPT, Claude y Gemini según coste, velocidad y calidad en tareas de programación y uso en GitHub Copilot.
Describe las Claude Code Routines: qué son, cómo funcionan, triggers, casos de uso, creación (web/CLI/app), permisos, conectores, límites, coste y opiniones de la comunidad.
Descripción de GPT-5.4-Cyber: variante de GPT-5.4 afinada para ciberseguridad defensiva, acceso verificado (TAC), capacidades de ingeniería inversa y comparación con Claude Mythos.
Presenta Pi, un agente de código minimalista y extensible: instalación rápida, arquitectura de cuatro capas, compatibilidad con múltiples proveedores y enfoque en control y productividad.
Guía práctica para migrar de Claude Code a Codex u OpenCode: comparativa de ventajas, costes y pasos detallados para migración e integración híbrida entre agentes de código.
Plugin open source que añade memoria persistente a Claude Code, capturando y resumiendo acciones de sesión para reinyectar contexto y mejorar continuidad entre sesiones.
MemPalace es un sistema de memoria open source para agentes de IA que funciona localmente, integra Claude/GPT, usa compresión AAAK y supera a Mem0 y Zep en benchmarks.
10 conceptos clave de aprendizaje por refuerzo explicados con un vídeo de una IA que bate récords en Trackmania, con lecciones prácticas para developers.
Hermes Agent es un agente autónomo open source que mantiene memoria entre sesiones, aprende creando y mejorando "skills" y es agnóstico a modelos, fácil de integrar y reutilizable.
Análisis crítico del tokenmaxxing: prácticas que inflan el consumo de tokens de IA, sus riesgos (coste y evaluación) y 7+7 recomendaciones para ahorrar y usar tokens con criterio.
Análisis técnico del leak del código fuente de Claude Code: cómo ocurrió (source maps, Bun/npm), hallazgos internos (Undercover Mode, agentes, Buddy) y lecciones prácticas para desarrolladores.
AutoResearch de Karpathy describe cómo orquestar agentes autónomos para delegar tareas de desarrollo, con macro acciones, límites de modelos y aplicaciones prácticas fuera del ML.
Define Agent Orchestrator, su arquitectura multiagente, requisitos e instalación, flujo con git worktrees y cuándo conviene usarlo en proyectos reales.
Define qué es un harness de IA, sus componentes (herramientas, prompts, contexto, permisos, verificación), por qué importa más que el modelo y cómo construir uno paso a paso.
Guía sobre cuándo confiar en código generado por IA: pruebas con agentes, TDD obligatorio, conformance-driven development, sandboxing, riesgos en producción e impacto en la carrera.
Guía práctica para aplicar Spec Driven Development con OpenSpec: conceptos, delta specs, compatibilidad con agentes IA, instalación, comandos, flujo y riesgos de seguridad.
Tutorial práctico para crear un chatbot en terminal con Claude Agent SDK y TypeScript que genera y ejecuta SQL contra SQLite, cubriendo instalación, diseño de prompts, herramientas y buenas prácticas.
Comparativa técnica entre OpenFang y OpenClaw: OpenFang es un Agent OS en Rust (binario de 32 MB) con runtime a nivel de kernel, Hands, instalación en 3 líneas y 16 capas de seguridad.
Comparativa técnica entre GPT-5.4 y Claude Opus 4.6 enfocada en programación: capacidades, computer use, benchmarks, costes y recomendaciones de integración en flujos de trabajo.
Beads es un issue tracker CLI Git+Dolt que ofrece memoria persistente y un grafo de dependencias para que agentes de IA planifiquen, ejecuten y recuerden trabajo entre sesiones.
Guía práctica de GSD para evitar el 'context rot' en Claude Code: instalación, flujo en 6 pasos, subagentes con contextos de 200.000 tokens, comandos y comparativa con alternativas.
Orquestación de agentes IA desde el terminal con OhMyOpenCode: instalación, agentes especializados, modos de trabajo, integración multi-modelo y hooks de automatización.
Ocho tendencias de agentes de código en 2026 que transforman el rol del developer: orquestación de agentes, autonomía, democratización, seguridad y mayor productividad.
Guía práctica para activar y coordinar Agent Teams en Claude Code: configuración, arquitectura, casos de uso, lecciones y funciones avanzadas para trabajo paralelo con múltiples agentes.
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