Android Skills: Guía de IA para el desarrollo sin humo
Aprende cómo el repositorio Android Skills centraliza el contexto para que los agentes de IA construyan apps robustas sin alucinaciones.
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Deep dive técnico y honesto en el stack de memoria persistente que combino a diario en mis proyectos: opencode-supermemory para auto-compact, basic-memory como memoria principal con Markdown + grafo, y forgetful como capa de skills procedurales.
Análisis técnico comparativo de tres plugins nativos de OpenCode para dotar a tu agente IA de memoria persistente local: simple-memory (logfmt), Mnemosyne (binario Go offline) y true-mem (psicología cognitiva).
Comparativa técnica exhaustiva de tres servidores MCP multiplataforma para dar memoria persistente a agentes IA: opencode-supermemory (cloud), basic-memory (Markdown + grafo) y forgetful (Zettelkasten atómico). Funcionan con Claude Code, Codex, Cursor y más.
OpenClaw para agentes listos, Vercel AI SDK con Next.js para desarrollo personalizado, modelos OpenAI y Claude, MCPs para integraciones, y Cursor/Claude Code para programación. Análisis completo con ejemplos prácticos y consideraciones de costos.
Descubre cómo Paperclip AI revoluciona la gestión empresarial con agentes de IA autónomos, heartbeats, presupuestos y gobernanza multi-equipo para operar organizaciones sin intervención humana.
LangGraph, CrewAI, n8n, AutoGen, Cursor, Claude Code, OpenAI Agents SDK — la comunidad debate cuáles seguirán existiendo en un año. Un análisis honesto herramienta por herramienta.
Análisis del paper 'Agents of Chaos' (arXiv:2602.20021): 7 vulnerabilidades críticas encontradas en dos semanas de red-team sobre agentes IA autónomos con memoria persistente, email y shell.
Un análisis técnico de Hipocampus, un arnés de memoria drop-in para agentes IA que usa arquitectura 3-Tier Hot/Warm/Cold y un árbol de compactación de 5 niveles. Cómo ROOT.md permite la consciencia de memoria a coste constante y cómo se compara con hmem, Mem0 y Letta.
Un análisis técnico de hmem (Humanlike Memory), un servidor MCP que modela la memoria humana en cinco niveles con lazy loading respaldados por SQLite + FTS5. Cómo el decaimiento Fibonacci, el envejecimiento logarítmico y un agente curador resuelven el problema de contexto entre sesiones y máquinas.
Un análisis profundo sobre el uso del método PARA (Projects, Areas, Resources, Archives) como andamiaje cognitivo para la memoria de agentes de IA. Cómo los archivos Markdown, Obsidian y Logseq vía MCP crean sistemas de memoria transparentes y editables por humanos que realmente persisten.
Análisis técnico de PlugMem, el sistema de memoria plugin de Microsoft Research que transforma interacciones brutas de agentes LLM en conocimiento reutilizable. Cómo su arquitectura de tres componentes (Estructura, Recuperación y Razonamiento) supera los diseños de memoria específicos por tarea.
Un análisis profundo de los riesgos críticos que rodean la memoria persistente en agentes IA: envenenamiento de memoria, el derecho al olvido, cifrado homomórfico y las tendencias que definirán 2026.
Cómo el First Principles Framework (FPF) y Quint Code obligan a los agentes de IA a justificar cada decisión técnica. El ciclo Abducción-Deducción-Inducción aplicado a la ingeniería de software, contratos de decisión auditables y por qué la IA vibe-coded no es suficiente.
Un análisis profundo de IDD, Lean SDD, BEADS Workflow, Agent OS y el concepto de Dark Factory: metodologías emergentes que cuestionan el flujo convencional y elevan el nivel de abstracción en la era de la IA autónoma.
Un análisis técnico profundo de cómo los agentes de IA persisten, consolidan y recuperan información de forma autónoma. Desde OpenClaw y QMD hasta Mem0, Cognee y modelos de memoria neurobiológicos.
Aprende a integrar agentes especializados de IA (revisión de código, documentación, benchmarks) en tu pipeline CI/CD de Android con GitHub Actions y AGENTS.md.
Descubre cómo los agentes IA autónomos transforman el desarrollo Android: desde frameworks multi-agente hasta pipelines que abren PRs y ejecutan tests solos.
Un análisis profundo de los estándares de facto para la orquestación de agentes de IA en entornos de producción. Analizamos arquitectura, características y casos de uso.
Guía práctica paso a paso para implementar una arquitectura de agentes en tu proyecto Android. Configura tus propios agentes expertos y define sus reglas.
Descubre cómo pasar de simples prompts a un entorno de agentes de IA especializados que conocen tu arquitectura Android y multiplican tu productividad.