¿Construyendo un agente de IA en 2025?

Aquí tienes el *stack* que necesitas conocer:

1. Memoria:
* Almacena y recupera conversaciones pasadas, contexto y conocimiento a largo plazo.
* Los servicios populares incluyen zepai, mem0, cognee.

2. Herramientas *no-code/low-code*:
* Te permite construir agentes sin escribir código.
* Las plataformas populares incluyen build that idea, flowise, n8n, gumloop, voiceflow, make.

3. Librerías de herramientas:
* Dan a los agentes la capacidad de buscar, navegar, programar o realizar acciones en Internet.
* Las librerías populares incluyen exa, composio, browserbase.

4. Observabilidad:
* Rastrea, monitoriza y depura el comportamiento del agente en tiempo real.
* Las plataformas populares incluyen langsmith, agentops, langfuse, braintrust.

5. Orquestación de agentes:
* Gestiona flujos de trabajo, coordinación multi-agente y ejecución de tareas complejas.
* Los *frameworks* populares incluyen langchain, ag, crew ai, llamaindex, oai.

6. Modelos fundacionales:
* LLMs que impulsan el razonamiento, la generación y la comprensión.
* Los modelos populares incluyen openai, deepseek, gemini, qwen, anthropic, mistral.

7. *Frameworks* de agentes:
* Proporcionan la lógica y los bloques de construcción para crear agentes autónomos.
* Los *frameworks* populares incluyen phidata, letta, langgraph, llamaindex, crewai, autogen, autogpt.

8. Almacenamiento:
* Maneja *vector embeddings*, datos estructurados o gestión de archivos.
* Las bases de datos populares incluyen chroma, weaviate, supabase, neon, pinecone.

9. Infraestructura/Base:
* Soporta el despliegue, la escalabilidad y la contenedorización de los sistemas de agentes.
* La infraestructura popular incluye docker, kubernetes, auto scale vms.

10. Proveedores de GPU/CPU:
* Ofrecen potencia de cálculo para entrenar y ejecutar modelos.
* Los proveedores líderes incluyen azure, aws, groq, lambda, runpod, nvidia.

¿Qué nos hemos perdido?