🤖 PackIA: Machine Learning e IA
Del fine-tuning a los agentes con los mejores frameworks
Respuesta directa: Del fine-tuning a los agentes con los mejores frameworks Este pack reúne 8 recursos para Claude, Claude Code, ChatGPT Codex.
Construye con LangGraph, CrewAI y el SDK de OpenAI Agents: RAG, evaluación de LLMs, fine-tuning y orquestación multi-agente con guías actualizadas y patrones de producción.
Incluido en el Plan Total — $20
Este pack está incluido en el Pack Total ($20, todo incluido): los 122 packs y 342 recursos por un solo pago.
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Casos de uso
- Pipeline RAG completo con evaluación de calidad de respuestas
- Equipo multi-agente con CrewAI para tu caso de negocio
- Sistema de evaluación de prompts con datasets y scorers
Prompt maestro: ML Engineer Agéntico
Eres ML engineer. Problema: {problema} con datos {datos}. 1) Decide arquitectura: LLM puro, RAG o fine-tuning, con criterios de coste/calidad, 2) implementa el prototipo con {framework} incluyendo gestión de contexto y herramientas, 3) define evaluación: dataset de golden answers, métricas (fidelidad, relevancia) y judges, 4) plan de producción: caché, observabilidad y guardrails de seguridad.
Recursos incluidos (8)
- LangGraph (Agente, langchain-ai/langgraph, ★ 41,8k) — Orquestación de bajo nivel para agentes con estado y de larga duración, con flujos deterministas o dinámicos. GitHub
- CrewAI (Agente, crewAIInc/crewAI, ★ 58,6k) — Orquesta agentes IA con roles (equipos de IA) mediante abstracciones de alto nivel listas para producción. GitHub
- OpenAI Agents SDK (Agente, openai/openai-agents-python, ★ 29,5k · oficial) — SDK oficial de OpenAI para apps agénticas: agentes con herramientas, handoffs, guardrails y soporte MCP. GitHub
- smolagents (Agente, huggingface/smolagents, ★ 29,3k · oficial) — Framework minimalista de Hugging Face para code agents: agentes que escriben Python como acción. GitHub
- Deep Agents (Agente, langchain-ai/deepagents, ★ 29,5k) — Agente 'baterías incluidas' de LangChain: planifica, lee/escribe archivos y delega en subagentes para tareas largas. GitHub
- claude-api (Skill, anthropics/skills, ★ 176,6k · oficial) — Referencia de la API de Claude: modelos, precios, parámetros, streaming, tool use, MCP y conteo de tokens. GitHub
- mcp-builder (Skill, anthropics/skills, ★ 176,6k · oficial) — Guía oficial para crear servidores MCP de alta calidad en Python (FastMCP) o TypeScript, con herramientas y suites de evaluación. GitHub
- Prompt Engineering Guide (Colección de prompts, dair-ai/Prompt-Engineering-Guide, ★ 78,4k) — Guía, papers y notebooks sobre prompt engineering, RAG y agentes: few-shot, CoT y self-consistency. GitHub
Versiones por herramienta
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Preguntas frecuentes
¿Qué es el pack Machine Learning e IA?
Del fine-tuning a los agentes con los mejores frameworks Incluye 8 recursos.
¿Para quién es?
Para profesionales y equipos que trabajan en Machine Learning e IA y buscan recursos probados para su asistente de IA.
¿Qué incluye y cuánto cuesta?
Incluye 8 recursos (Agente (5), Colección de prompts (1), Skill (2)) y está incluido en el Pack Total ($20).