Adéntrate en el desarrollo de aplicaciones de IA nativas. Este artículo establece un nuevo modelo mental arquitectónico usando Next.js con Server Components, TypeScript + Zod para contratos de datos seguros y el Vercel AI SDK para una comunicación agnóstica con LLMs.
Aprende a configurar tu entorno desde cero, a usar el Vercel AI SDK con Gemini y a crear tu primera Server Action con validación de datos usando Zod. ¡Pasa de la teoría al código!
¿Quieres conectar tu frontend en React con una IA? 🤖 En la parte 3 de nuestra serie, construimos la interfaz de usuario final para nuestro generador de títulos. Aprende a manejar estados de carga, errores y a invocar Server Actions de Next.js de forma simple y directa.
En este capítulo de la serie FullStack IA Generativa, construimos una interfaz de chat completa. Aprende a dominar el hook useChat del Vercel AI SDK para manejar streaming, estados y la comunicación con tu API en Next.js de forma fluida y profesional.
En este capítulo de la serie FullStack IA Generativa, sentamos las bases de la memoria para tus agentes de IA con la arquitectura RAG. Aprende la anatomía de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y cómo construir pipelines de ingesta y recuperación para dotar a tus LLMs de acceso a conocimiento externo y dinámico, superando las limitaciones de los modelos pre-entrenados.
En este capítulo de la serie FullStack IA Generativa, ponemos en marcha la pipeline de ingesta y recuperación de RAG. Aprende a configurar PostgreSQL con pgvector, instalar dependencias clave como Drizzle ORM y Langchain, definir esquemas de base de datos, y ejecutar migraciones para preparar tu infraestructura, para luego integrar la búsqueda de similitud en tu API de chat y dotar a tu agente de memoria basada en conocimiento específico.
En este capítulo de la serie FullStack IA Generativa, creamos un asistente de IA con personalidad para honrar a Aaron Swartz. Aprende a actualizar tu base de conocimiento con RAG, especializar la API del chatbot con un prompt de carácter, y a crear una página de chat genérica y configurable para integrar memoria y propósito en tu agente.
Evolucionamos nuestro agente para que no solo lea, sino que también vea. Aprende los fundamentos de la IA multi-modal, explora las arquitecturas para implementar RAG con imágenes y descubre cómo procesar documentos complejos como los PDF para crear una base de conocimiento más rica.
Pasamos de la teoría al código. Aprende a modificar tu interfaz de chat para aceptar imágenes y a implementar en el backend la estrategia RAG "Texto como Pivote", permitiendo que tu agente "vea" una imagen, la describa con IA y la use para encontrar respuestas relevantes en su base de conocimiento textual.
Avanzamos del conocimiento persistente al análisis en tiempo real. Aprende qué es la Cache-Augmented Generation (CAG) y cómo implementarla para permitir que los usuarios suban un PDF y conversen sobre su contenido al instante, creando una base de conocimiento temporal y específica para cada sesión.
Descubre el "Function Calling", la evolución que transforma a los agentes de IA de simples conocedores a proactivos ejecutores de tareas. Este artículo explora cómo, mediante herramientas de Vercel AI SDK, un LLM puede invocar código, interactuar con APIs y realizar acciones concretas, pasando del conocimiento pasivo a la acción inteligente y segura.
Pasa de la teoría a la práctica con "function calling". Este tutorial te guía paso a paso para construir un agente de IA funcional usando una base de datos simulada. Aprenderás a definir herramientas con Vercel AI SDK y Zod, permitiendo a tu IA consultar información y ejecutar acciones en tu backend.
Es el momento de la verdad. Este artículo pone a prueba al agente de IA en escenarios reales: consultando datos, creando tickets de soporte y manejando solicitudes ambiguas de forma inteligente. Observa el flujo completo, desde el prompt del usuario hasta la acción ejecutada en el backend y la respuesta final.
Descubre la sinergia perfecta entre LangChain.js y el Vercel AI SDK para llevar tus agentes al siguiente nivel. Aprende cómo el Lenguaje Expresivo (LCEL) de LangChain te permite construir el "cerebro" de tu IA en el backend de forma declarativa, mientras usas el Vercel AI SDK para una integración perfecta y fluida con tu interfaz de usuario.
Pasa de codificar a orquestar. Este tutorial práctico transforma tu agente de IA, cambiando el código imperativo por la arquitectura declarativa de LangChain. Descubre cómo implementar herramientas, memoria y un agente ejecutor para crear un backend más simple y potente, sin necesidad de modificar tu frontend.
¿Y si tu agente no fuera un actor solitario, sino el director de un equipo de especialistas? Descubre LangGraph.js, la evolución de LangChain que convierte la "caja negra" del agente en un grafo visible y controlable. Aprende a orquestar equipos de agentes especializados para construir soluciones de IA más potentes, modulares y fiables que nunca.
Construye, no solo uses. Este artículo te sumerge en el código para reemplazar el AgentExecutor por un grafo de LangGraph.js hecho a medida. Descubre el poder de un flujo de razonamiento explícito, donde cada paso es visible y cada decisión es tuya, sentando las bases para crear agentes de IA verdaderamente robustos y a prueba de fallos.