Capacidad real de ClickHouse en Langfuse v4: 2.782 bytes por observación, y por qué casi la mitad no son datos15 sept. 2026
deepagents en un cluster propio: el SDK es libre, el servidor no, y lo que hay que construir en medio15 sept. 2026
Que el modelo prefiera nuestras herramientas: la prioridad que no existe en ninguna capa, las dos primitivas que sí, y el `_meta` que atraviesa el gateway15 sept. 2026
Langfuse v4, día 2 (5 de 10): las treinta y nueve colas del worker, y las tres que deciden si pierdes datos14 sept. 2026
Langfuse v4, día 2 (4 de 10): migrar de la 3 a la 4 sin ventana, y dónde está el punto de no retorno14 sept. 2026
Langfuse v4, día 2 (3 de 10): dos agentes conocidos instrumentados, Open Deep Research y GPT Researcher14 sept. 2026
Langfuse v4, día 2 (2 de 10): poner LangGraph delante, y lo que cuesta un turno de agente en observaciones13 sept. 2026
Completar Keycloak para MCP: el recurso protegido que ningún SDK te da hecho, y la extensión empresarial que se salta el flujo entero12 sept. 2026
Keycloak en una plataforma de IA: dónde encaja, qué resuelve y los dos estándares que MCP exige y no implementa12 sept. 2026
Langfuse v4, día 2 (1 de 10): el modelo de datos cambió debajo, y qué entra de verdad en una traza12 sept. 2026
El gateway no vive solo: el JWT que no valida la audiencia, el usuario que nunca llega a la traza y las costuras que hay que escribir a mano12 sept. 2026
Dimensionar para agentes: 275 tokens de entrada por cada uno de salida, y por qué el cuello de botella sigue siendo el decode12 sept. 2026
El gateway MCP de LiteLLM: la segunda puerta de entrada, el catálogo de herramientas que nadie factura y por qué filtrarlo puede empeorar la selección11 sept. 2026
Enrutado por prefijo: lo que LiteLLM no hace, quién sí lo hace y cuánto mejora de verdad11 sept. 2026
Humanos y agentes en el mismo gateway: por qué `priority` no prioriza, el 429 que tumba el pool entero y las dos formas de separar el tráfico10 sept. 2026
Claves virtuales, presupuestos y límites en LiteLLM: la capa que decide quién consume la GPU, y las cuatro cosas que la documentación cuenta mal8 sept. 2026
LiteLLM en día 2: un worker por pod, seis mil segundos de timeout y las otras cinco cosas que hay que cambiar antes de abrir tráfico8 sept. 2026
LiteLLM y Langfuse: el par operativo, y los cuatro sitios donde la traza se pierde entre el gateway y el panel7 sept. 2026
Langfuse por dentro: el centro de clasificación que no debe convertirse en el cuello de botella que vino a observar6 jun. 2026
Tracing LLM con OpenTelemetry GenAI: la caja negra del avión que el campo estabilizó en 202627 may. 2026
LLM-as-judge: el corrector de oposiciones que evalúa a otros modelos sin convertirse en oráculo27 may. 2026
Reranker y hybrid retrieval: el comité que decide los 5 chunks que el LLM va a leer de verdad25 may. 2026
Evals para LLMs: la capa después del tracing que decide si tu modelo rinde o sólo parece rendir25 may. 2026
El catálogo OSS para LLMOps en seis etapas: ficha por ficha, qué hace cada herramienta y cuándo elegirla23 may. 2026
El catálogo paralelo: las seis etapas LLMOps en open source y en los hyperscalers (AWS, GCP, Azure)23 may. 2026
Anatomía de una petición LLM en producción, mayo 2026: tour por las seis etapas siguiendo una sola request22 may. 2026
Prompt versioning: el contrato que evita que un cambio de cinco palabras hunda tu sistema22 may. 2026
El cluster GPU como plataforma: cómo convertir un cluster compartido en un servicio multi-tenant que tus equipos puedan consumir21 may. 2026
RAG sobre Kafka: arquitectura técnica de referencia para datalakes en streaming, con embeddings frescos y vector stores siempre al día21 may. 2026
MLOps específico para LLMs en 2026: el panorama de tres modalidades, seis etapas y diez herramientas que las hacen funcionar21 may. 2026
MCP por dentro y su observabilidad profunda: el LSP de los agentes IA y cómo verlo todo con OpenTelemetry20 may. 2026
AgentSight y el nuevo tracing de LLMs: zero-instrumentation con eBPF frente a Langfuse, LangSmith, Phoenix y compañía19 may. 2026