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Sistemas de agentes IA
Pipelines multi-agente y servidores MCP para research, auditoría y automatización.
Todo lo que construyo pasa por acá: agentes que investigan, auditan y automatizan trabajo real. No demos — herramientas que uso todos los días para enviar más rápido y con más confianza.
El fondo interactivo de este mismo sitio salió de acá: mandé un agente a hacer reverse-engineering de un bundle minificado y a explicarme la matemática, y después escribí mi propia versión. Ese es el tipo de loop que armo.
La parte difícil no es que un agente haga algo una vez, sino que lo haga bien siempre. Ahí entran las verificaciones cruzadas, los structured outputs con validación y las evals: la misma disciplina de siempre aplicada a algo no-determinista.
qué tiene adentro
- Orquestación multi-agente: fan-out en paralelo, verificación adversarial y síntesis.
- Servidores MCP propios para conectar los agentes a datos y herramientas reales.
- Tool calling y structured outputs con validación — nada de parsear texto a mano.
- Evals y loop engineering: lo que convierte un demo suertudo en algo confiable.