El contenido critica a la nueva generación de investigadores de deep learning por seguir tendencias. El autor busca una discusión sobre el complejo término 'IA post-agéntica', con el cual tiene dificultades.
Este artículo explora y define términos cruciales relacionados con los agentes de IA, como "harness" y "scaffold". El objetivo es asegurar una comprensión correcta de estas conceptualizaciones en el desarrollo y uso de la inteligencia artificial.
Este es un glosario de IA agéntica para líderes técnicos, que organiza notas de estudio sobre conceptos de IA para desarrolladores. Mapea el territorio desde el aprendizaje automático hasta los agentes y MCP, cubriendo tokens, memoria, herramientas y RAG.
Esta guía busca cerrar la brecha de conocimiento entre usuarios casuales de IA y expertos, explicando conceptos esenciales como MCP, RAG, LLMs y tokens. Capacita a los lectores para comprender, construir, evaluar y escalar sistemas de IA de manera efectiva.
El contenido presenta la "Álgebra de Contextos", que organiza el significado en "espacios" anidados utilizando leyes de conjuntos. Esto ofrece una ontología unificada para plataformas como .me, cleaker y monad.ai, permitiéndoles gestionar y persistir regiones semánticas.
El artículo aborda la importancia de comprender la Ingeniería de Prompts en 2025, destacando sus conceptos fundamentales: simplicidad, componibilidad, modelo de ejecución y ecosistema. Aconseja centrarse en el 20% más utilizado de la Ingeniería de Prompts antes de expandir el conocimiento.
El mundo de la inteligencia artificial es complejo y está en constante evolución, con la aparición continua de nuevos términos y conceptos. Esta dinámica dificulta que quienes no están familiarizados sigan los desarrollos y entiendan la terminología.
El autor explora la creciente intersección entre el "vibe coding", el estado eufórico de codificación fluida, y la "agentic engineering", el enfoque controlado para construir sistemas. Expresa una mezcla de entusiasmo y aprensión sobre la convergencia de estas dos filosofías de programación. Ambos conceptos representan enfoques diferentes para el desarrollo de software.
El artículo aclara que MCP y Habilidades de Agente son fundamentalmente diferentes, a pesar de un malentendido común que los presenta como rivales. Destaca que las Habilidades son esencialmente prompts cargados bajo demanda, diferenciándolos de MCP.