#modelo

 Inicio rápido con el desarrollo de agente inteligente con LangChain & LangGraph: Construya un agente autónomo de Starbucks.

Traducción al español del título: "Getting Started with AI Agent Development with LangChain & LangGraph: Build an Autonomous Starbucks Agent"

Inicio rápido con el desarrollo de agente inteligente con LangChain & LangGraph: Construya un agente autónomo de Starbucks. Traducción al español del título: "Getting Started with AI Agent Development with LangChain & LangGraph: Build an Autonomous Starbucks Agent"

Construya un agente autónomo de Starbucks utilizando LangChain y LangGraph. Q2BSTUDIO ofrece soluciones de Inteligencia Artificial para empresas y desarrolla agentes IA personalizados. Conoce nuestros servicios de Inteligencia Artificial en Q2BSTUDIO Intelligence Artificial y Desarrollo de aplicaciones software multiplataforma.

2025-10-02 · 4 min
 Comenzando con MCP: Conectando Clientes e Importantes MCPs que Debes Probar

(Título modificado del blog original "Getting Started with MCP: Connecting Clients & 10 Essential MCPs you should try" en español)

Comenzando con MCP: Conectando Clientes e Importantes MCPs que Debes Probar (Título modificado del blog original "Getting Started with MCP: Connecting Clients & 10 Essential MCPs you should try" en español)

Modelo Context Protocol (MCP): Cómo conectar herramientas externas directamente a tu flujo de trabajo, mejorando productividad y calidad. MCP permite que tus agentes IA accedan a Notion, Linear, GitHub, Figma o bases de datos, entre otras, sin necesitar exportar y copiar información, sino ir directamente a la fuente para obtener contexto actualizado.

2025-10-02 · 5 min
 Ventanas y Contextos: ¿Qué Debes Saber sobre Ellos (en Español)

O alternativamente: Windows de Contexto y Contexto: Lo Que Tienes que Saber

Ventanas y Contextos: ¿Qué Debes Saber sobre Ellos (en Español) O alternativamente: Windows de Contexto y Contexto: Lo Que Tienes que Saber

Modelos de lenguaje grande (LLM) y asistentes inteligentes como ChatGPT o Claude funcionan como gigantescas máquinas estadísticas, combinando la entrada con lo aprendido durante el entrenamiento para predecir una respuesta probable. Sin embargo, su memoria limitada hace que se pierda información antigua y se introduzcan sesgos temporales. Este artículo habla sobre cómo ampliar la ventana de contexto, evitar envenenar el contexto y gestionarlo para mejorar la fiabilidad de los asistentes inteligentes en tareas complejas.

2025-10-01 · 3 min