API asistente codificación IA 2026: guía práctica
DeepSeek V4 Flash lidera la relación precio-rendimiento en APIs de asistente de codificación IA en 2026, con 82.7 en Terminal Bench 2.1 y USD 0.14 por millón de tokens de entrada.
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Datalog para LLMs: memoria que no olvida conclusiones
Jordy Zomer construyó Lemmalog, un motor Datalog que mantiene el estado de conocimiento de agentes de LLM durante investigaciones que duran horas. Separa la extracción de hechos (LLM) del mantenimiento determinista de conclusiones (base de datos), trackeando dependencias para invalidar solo lo necesario cuando un hecho cambia.
Station: agentes de IA descubren matemática nueva solos
Station, el entorno multi-agente sin coordinador central, logró resultados nuevos en 5 problemas matemáticos abiertos en agosto de 2026.
Tu agente de IA tiene acceso root (y no lo pensaste)
Un MCP server sin sandbox corre con tu UID y accede a tus SSH keys y credenciales. Cómo aislar agentes de IA con containers default-deny.
Agentes LLM robustos: arquitectura hexagonal en Python
Cómo construir un agente LLM de investigación de mercado que aguante producción: arquitectura hexagonal, validación Pydantic y enrutamiento de herramientas en Python.
GPT generative en 2026: el prompt es solo el 10%
Un LLM es el motor, no el auto. Qué habilidades de RAG, agentes y cloud separan a quien usa IA de quien construye sistemas de IA en 2026.
Pentester autónomo con IA: OIHK multi-agente
OIHK es un pentester autónomo multi-agente open source que exige evidencia de ejecución real antes de declarar un hallazgo. Qué lo diferencia de un LLM en loop.
Outreach con IA: 68% de apertura y 23% de reply
Un agente de outreach con IA que enriquece datos de GitHub y clasifica objeciones con LLM logró 68% de apertura y USD 2,1M de pipeline en seis meses.
Nvidia adquiere Hugging Face: qué se sabe del acuerdo
Nvidia estaría por comprar Hugging Face por unos USD 12.900 millones. Qué se sabe, por qué la compra y qué pasa con el open source.
Notebooks de Ingeniería IA gratuitos: RAG y agentes en Colab
Un repo gratuito de notebooks de Colab enseña a construir RAG, agentes y evaluaciones sin frameworks, corriendo entero sobre la API de Groq.