En esta serie de artículos voy comentando mi experiencia y descubrimientos del maravilloso, complejo, aterrador y a veces poco entendido mundo de los modelos grandes de lenguaje (LLM) y de sus aplicaciones prácticas en los modelos de agente.

Hablamos de MCPs, de herramientas, de cosas que me han funcionado y cosas que no. Espero que disfrutes de la serie.

Primeras impresiones

• LLM1 – Primer contacto con el mundo de la IA generativa
• LLM2 – Primera decepción al intentar hacer al agente funcionar con CSS

Eventos y comunidad

• LLM4 – Aprendiendo de los que saben – Lecciones aprendidas de profesionales que hacen productos sobre LLMs y aprendiendo la «magia» bajo el capó.

Técnicas y Productividad

• LLM3 – Modos de ejecución – Primeras técnicas para usar agentes: planificar, actuar, e investigar
• LLM5 La práctica hace al maestro – Aplicando técnicas clásicas de mejora de desarrollo de software como las Coding Katas al trabajo con agentes.
• LLM6 – Buscando determinismo – Diferentes maneras de combinar el determinismo del sofrware tradicional y la flexibilidad de los LLMs
• LLM7 – Modelos mentales y concentración – Experiencias con múltiples agentes y soluciones (hasta ahora)

LLMs para aprendizaje

• LLM8 – Entendiendo código – Usando LLMs para entender código existente, construir contexto y ayudarnos a aprender