Articles tagged “function-calling”
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Your MCP server is a monolith. Here's how to fix it
MCP servers dump every tool into the context window, burning tokens before your agent reasons. Four patterns to fix it: decompose, filter, gateway, facade.
Function Calling: Build a Multi-Tool AI Agent from Scratch
Build a multi-tool AI agent from scratch using function calling across OpenAI, Anthropic, and Google. Runnable TypeScript and Python code, validation with Zod and Pydantic, and production hardening patterns.
Why MCP Exists: Tool Calling Shouldn't Need Adapter Code
OpenAI, Anthropic, and Google all implement function calling differently. MCP is emerging as the standard that saves developers from writing adapter code for every provider.
Fine-Tune a 7B Model for $1,500 (Not $50,000)
Full fine-tuning costs $50K in H100s. QLoRA on an RTX 4090 costs $1,500. Learn how LoRA and QLoRA let you train only 0.1-1% of parameters with nearly identical results, with working code for fine-tuning models that understand your agent's tool schemas.
MCP es ahora el estandar de la industria para integraciones de agentes de IA. Esto es lo que significa
MCP estandariza como los agentes de IA se conectan a herramientas y datos, reemplazando integraciones fragiles y propietarias con un protocolo universal. Esto es lo que significa para tus agentes.
Herramientas para Agentes de IA: MCP, OpenAPI y Gestión de Herramientas que Realmente Escala
Cómo los agentes de IA en producción descubren, ejecutan y gestionan herramientas: desde el protocolo MCP hasta la importación automática de OpenAPI, sandboxing de seguridad e infraestructura de herramientas multi-tenant.
Construye tu propio sistema de herramientas para agentes de IA: ¿qué se rompe cuando agregas la herramienta número 20?
Construye un sistema completo de herramientas para agentes de IA orientados al cliente desde cero: registro, ejecución, autenticación y monitoreo. Luego aprende qué se rompe cuando los clientes reales comienzan a llamar.
Aprende IA Agéntica
Una lección por semana: técnicas prácticas para construir, probar y lanzar agentes IA. Desde ingeniería de prompts hasta monitoreo en producción. Aprende haciendo.
