Arquitectura, IA y decisiones técnicas que importan
Después de evaluar Langfuse, LangSmith y Phoenix, construí mi propio stack de observabilidad. PostgreSQL + logs estructurados = observabilidad que funciona.
MCPs dan autonomía total. Workflows personalizados dan control. Elegir mal te costará meses depurando agentes que rompen tu lógica de negocio.
Por qué tu stack de IA no debería depender 100% de OpenAI/Anthropic ni ser 100% local. La arquitectura híbrida como solución real.
Comparativa real entre n8n self-hosted y Zapier para automatizaciones con IA. Costos, control y vendor lock-in.
¿Por qué PostgreSQL con pgvector puede reemplazar tu stack de bases de datos vectoriales caras? Casos reales.
Los errores de arquitectura más comunes que he visto en proyectos AI SaaS. Y cómo evitarlos desde el día 1.