Memoria entre hilos para los agentes de retail: PostgresStore, el cliente que vuelve y lo que no se debe recordar17 sept. 2026
Evaluar agentes de LangGraph con datasets de Langfuse: casos dorados por agente, evaluadores en código, un juez calibrado y una puerta de regresión en CI17 sept. 2026
Servir agentes de LangGraph sin langgraph-api: autorización por hilo, drenado, retención y sondas para los cuatro casos de retail17 sept. 2026
Agente de datos de producto con LangGraph: enriquecer y controlar fichas con un generador, un evaluador y un bucle que sabe parar17 sept. 2026
Agente de cadena de suministro con LangGraph: incidencias con proveedores y reposición con plan-and-execute y map-reduce sobre miles de referencias17 sept. 2026
Agente de atención al cliente con LangGraph: pedidos, devoluciones y sustituciones con el límite de aprobación humana en el código17 sept. 2026
Agente de empleado de tienda con LangGraph: procedimientos, stock y roturas con RAG, herramientas y middleware17 sept. 2026
Agentes con LangGraph para retail: por qué un grafo, qué primitivas hacen falta y el stack que comparten los cuatro casos17 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
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
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
Cadena de confianza del modelo (1/4): KServe y el Open Inference Protocol, el plano de control que le falta a tu serving26 jul. 2026
Comparativa de motores de serving LLM en frontera de Pareto: vLLM, SGLang, TRT-LLM y Dynamo16 jun. 2026
Servir modelos de razonamiento: el borrador invisible que decide tu latencia y tu factura12 jun. 2026
El especialista del plato estrella: el backend de atención de vLLM (FlashAttention, FlashInfer y la asimetría prefill/decode)8 jun. 2026
El jefe que canta cada comanda: SMs, CUDA streams y CUDA graphs, o por qué la GPU se aburre generando tokens7 jun. 2026
La planta de al lado: NUMA, hugepages y aislamiento de CPU, o por qué tu GPU espera al kernel6 jun. 2026
La mesa compartida: NVLink, NVSwitch y NCCL, el cable por el que pasa cada token en tensor parallel6 jun. 2026
Embeddings en 2026: las tres familias (denso, esparso, multi-vector), el zoo de modelos y la decisión que importa en producción3 jun. 2026
Anatomía de las doce métricas DCGM y cinco vLLM: analogías, anomalías documentadas y casos reales 2024-20262 jun. 2026
Canary, blue-green y shadow para modelos LLM: cómo desplegar una versión nueva sin tirar el SLO1 jun. 2026
Observabilidad GPU para inferencia LLM: las doce métricas DCGM y vLLM que dictan la salud de tu producción1 jun. 2026
Capacity planning para inferencia LLM on-premise: cómo dimensionar GPUs a partir de un SLO1 jun. 2026
LLM Guard: el traductor jurado con cuaderno de equivalencias — anatomía, scanners y su integración con Langfuse, vLLM y LiteLLM1 jun. 2026
Structured output: el formulario con desplegables que tacha respuestas inválidas antes de que el modelo elija — Outlines, XGrammar, LLGuidance y la matemática del bitmask30 may. 2026
Continuous batching: la peluquería con 8 sillones que no espera al cliente lento — Orca, vLLM, chunked prefill y goodput30 may. 2026
Anatomía de un stack de inferencia LLM on-premise: las siete capas que tienen que sostenerse las unas a las otras30 may. 2026
Multi-LoRA serving: el traductor único con mil glosarios — base compartido, miles de adapters concurrentes y el kernel SGMV30 may. 2026
MoE inference: el call center con 256 especialistas y 8 atendiendo cada llamada — fundamentos, expert parallel y la economía de DeepSeek-V330 may. 2026
FlashAttention v1/v2/v3/v4: el bibliotecario que nunca despeja la mesa — IO-awareness, async y la asimetría de Blackwell29 may. 2026
Speculative decoding: el secretario que adelanta lo que va a decir el jefe — fundamentos, matemáticas y estado mayo 202629 may. 2026
Quantization para inferencia LLM: FP8, INT4 (GPTQ, AWQ) y GGUF — el zoom contable del modelo27 may. 2026
El catálogo OSS para LLMOps en seis etapas: ficha por ficha, qué hace cada herramienta y cuándo elegirla23 may. 2026
eBPF en inferencia local y detección estadística de drift: el cierre del ciclo de observabilidad LLM en 202620 may. 2026
Operators de inferencia LLM en Kubernetes: OME, vLLM Production Stack, NVIDIA Dynamo y llm-d18 may. 2026