Etiqueta: pydantic-ai
17 publicaciones
De create-react-app a create-ai-app: El nuevo estándar para aplicaciones de IA
En 2016, create-react-app estandarizó cómo construimos frontends. En 2026, las aplicaciones de IA necesitan el mismo momento — y ya está aquí.
De 0 a agente IA en produccion en 30 minutos — plantilla full-stack con 5 frameworks de IA
Tutorial paso a paso: configurador web, elige un preset, selecciona tu framework de IA, configura mas de 75 opciones, docker-compose up — app de IA en produccion funcionando.
La misma app de chat, 4 frameworks: Pydantic AI vs LangChain vs LangGraph vs CrewAI (Comparacion de codigo)
Construi la misma aplicacion de chat 4 veces con 4 frameworks de AI diferentes. El mismo backend FastAPI, el mismo frontend Next.js, la misma PostgreSQL. Asi es como se ve el codigo.
Construye un AI PR Reviewer con 3 Subagentes Paralelos en Python
Verificaciones de seguridad, estilo y rendimiento en 30 segundos — usando pydantic-deepagents para ejecutar 3 subagentes especializados en paralelo contra tu git diff.
Lo que aprendí en la PyAI Conf en San Francisco — Donde Python se encuentra con los AI Agents en producción
Un día. Los creadores de Python, Pydantic, FastAPI y FastMCP en una sala. Resumen del mismo día de la PyAI Conf: el panel, las conversaciones de pasillo y lo que me llevo a casa.
Creamos un Configurador Web para Apps de Agentes IA — Más de 75 Opciones, Descarga como ZIP
246 archivos de plantilla, 5 frameworks de IA, renderizado del lado del cliente con Nunjucks — sin servidor, todo en tu navegador.
Ejecución de Código en la Nube en Menos de 90ms: Cómo Daytona Reemplazó a Docker en Nuestro Stack de Agentes IA
Los arranques en frío de Docker cuestan 2-5 segundos por sandbox. Daytona lo hace en menos de 90ms — así es como lo integramos en pydantic-ai-backend.
Estamos Construyendo una Alternativa Open-Source a Claude Code en Python
Conoce pydantic-deepagents — 5 paquetes modulares, 30+ funcionalidades y una experiencia de terminal que hace que los agentes de programación con IA se sientan como una herramienta nativa de desarrollo.
Pydantic AI vs LangChain para agentes de IA en producción (2026)
Una comparación práctica de Pydantic AI y LangChain para construir agentes de IA en producción. Seguridad de tipos, streaming, inyección de dependencias y compromisos reales.
Formato de edicion Hashline: como los hashes de 2 caracteres arreglaron la edicion de archivos por AI
Como el formato de edicion hashline reemplaza el propenso a errores str_replace con hashes de contenido de 2 caracteres para edicion confiable de archivos por AI. Resultados de benchmarks en 16 modelos y nuestra implementacion en Pydantic AI.
IA Predictiva: Dale a tu agente un laboratorio Docker para ejecutar modelos
Cómo construir un agente de IA que ejecuta predicciones sklearn dentro de un sandbox Docker aislado. Patrón environment-as-a-tool, delegación a sub-agentes y salida estructurada de gráficos con Pydantic AI.
Por que tu agente AI recuerda demasiado (y como solucionarlo)
Todo sistema de memoria almacena basura. Asi lo resolvimos con memoria persistente basada en archivos, limites de ventana de contexto y una filosofia de guardar inmediatamente o perder.
La observabilidad de agentes IA esta rota. Esto es lo que construimos en su lugar.
Los dashboards estandar no funcionan para trazas LLM. Construimos un asistente IA que permite hacer preguntas sobre el comportamiento de tu agente en lenguaje natural - consultas en lenguaje natural a SQL contra datos de Logfire.
Despliega una app AI en producción en 5 minutos: FastAPI + Next.js + 20 integraciones
Un comando CLI, un stack listo para producción — JWT auth, WebSocket streaming, agentes Pydantic AI, PostgreSQL, Redis, Docker y más de 20 integraciones listas para usar.
Planificacion de tareas para agentes AI: dependencias, eventos y todos jerarquicos
Por que los agentes necesitan planificacion estructurada, como funcionan las subtareas y la deteccion de ciclos, y un backend PostgreSQL para despliegues multiinquilino en produccion.
Tu agente IA olvida todo despues de 50 mensajes. Asi se soluciona.
SummarizationProcessor vs SlidingWindowProcessor - dos estrategias para mantener viva la memoria de tu agente cuando la ventana de contexto se llena.
Pydantic AI vs LangChain vs LangGraph vs CrewAI: ¿Qué framework elegir?
Una comparación completa de frameworks de agentes AI en Python para 2026. Pydantic AI, LangChain, LangGraph, CrewAI y DeepAgents — cuándo usar cada uno.
¿Listo para desplegar tu app de IA?
Elige tus frameworks, genera un proyecto listo para producción y despliega. 75+ opciones, un comando, cero deuda de configuración.