Cinco pilas de HTTP de Go, un mismo equipo de pruebas, cifras reales.
Go incluye un servidor HTTP apto para producción en su biblioteca estándar, y desde Go 1.22 el enrutador integrado maneja la correspondencia de métodos y los parámetros de ruta por sí solo. La cuestión sobre qué marco de trabajo usar se ha estrechado, pero no ha desaparecido.
Cuando llama-server supera a Ollama
Ollama y llama.cpp a menudo se comparan como si fueran motores de inferencia rivales. La elección real es entre un servicio de modelos gestionado y un conjunto de herramientas que operas directamente.
Cuándo migrar de Ollama a vLLM
Ollama es una de las formas más sencillas de ejecutar un modelo de lenguaje local, pero la comodidad puede ocultar el momento en que un experimento local se convierte en un servicio de inferencia compartido que necesita una mejor planificación y observabilidad.
La seguridad del protocolo determina quién puede actuar, no el modelo.
La inyección de prompts recibe la mayor parte de la atención en materia de seguridad en los sistemas de LLM, y merece esa atención, pero no es el único problema una vez que los agentes comienzan a invocar herramientas y delegar trabajo a otros agentes.
Las tareas A2A de larga duración superan la duración de las sesiones de chat.
La mayoría de las demostraciones de agentes de IA aún se comportan como completados de chat con pasos adicionales: envías un prompt, esperas unos segundos y recibes una respuesta en una sola salida.
El A2A no está muerto. Solo no es universal.
El protocolo Agent2Agent de Google, habitualmente abreviado como A2A, tuvo un primer año extraño.
A2A convierte a los agentes en pares de red.
El Protocolo A2A, siglas de Agent2Agent Protocol (Protocolo de Agente a Agente), es un estándar abierto para la comunicación entre sistemas de agentes de IA independientes.
MCP proporciona herramientas a los agentes. A2A les da pares.
La arquitectura de agentes de IA está comenzando a dividirse en dos capas.
Evita efectos secundarios duplicados
La idempotencia en sistemas distribuidos es la propiedad que te salva cuando la red miente, las colas reintentan, el cliente entra en pánico y el operador pulsa “repetir”. En sistemas de producción, la entrega duplicada es normal. Los efectos secundarios duplicados son el error.
Sirva e intercambie LLMs sin reinicios.
Durante mucho tiempo, llama.cpp tuvo una limitación flagrante:
solo se podía servir un modelo por proceso, y cambiar de modelo implicaba un reinicio.
Búsqueda de IA autoalojada con LLMs locales
Vane es una de las entradas más pragmáticas en el espacio de “búsqueda de IA con citas”: un motor de respuestas autoalojado que combina la recuperación en tiempo real de la web con LLMs locales o en la nube, manteniendo toda la pila bajo tu control.
¿Qué sucede realmente cuando ejecutas Ultrawork?
Oh My Opencode promete un “equipo de desarrollo de IA virtual”: Sisyphus orquestando especialistas, tareas ejecutándose en paralelo y la palabra mágica ultrawork activando todo ello.
Cómo instalar, configurar y usar OpenCode
Sigo volviendo a llama.cpp para la inferencia local, ya que te ofrece un control que Ollama y otros abstraen, y simplemente funciona. Es fácil ejecutar modelos GGUF de forma interactiva con llama-cli o exponer una API HTTP compatible con OpenAI con llama-server.
Airtable - Límites del plan gratuito, API, webhooks, Go & Python.
Airtable se considera mejor como una plataforma de aplicación de bajo código construida alrededor de una interfaz de usuario “similar a una base de datos” colaborativa - excelente para crear rápidamente herramientas operativas (seguimiento interno, CRM ligero, pipelines de contenido, colas de evaluación de IA) donde los no desarrolladores necesitan una interfaz amigable, pero los desarrolladores también necesitan una superficie de API para la automatización e integración.
Selenium, chromedp, Playwright, ZenRows - en Go.
Elegir la pila correcta de automatización del navegador y web scraping en Go afecta la velocidad, el mantenimiento y donde se ejecuta tu código.
Automatización de navegador en Python y pruebas E2E comparadas.
Elegir el stack correcto para la automatización del navegador en Python afecta la velocidad, la estabilidad y el mantenimiento. Este resumen compara Playwright vs Selenium vs Puppeteer vs LambdaTest vs ZenRows vs Gauge - con enfoque en Python, mientras se señala donde encajan Node.js u otros lenguajes.
