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se est¨¢ convirtiendo r¨¢pidamente en el est¨¢ndar de la industria para la observabilidad. El lanzamiento de la especificaci¨®n del estableci¨® una forma estandarizada de gestionar trazas, m¨¦tricas y registros, reduciendo la necesidad de m¨²ltiples integraciones o grandes reescrituras a medida que aumentan los requisitos de interoperabilidad y las soluciones de monitorizaci¨®n distribuidas. A medida que OpenTelemetry se expande para admitir registros y perfiles, OTLP garantiza un formato de transporte consistente en todos los datos de telemetr¨ªa, simplificando la instrumentaci¨®n y haciendo que la observabilidad full-stack sea m¨¢s accesible y escalable para las arquitecturas de microservicios. Adoptado por proveedores como , y , OTLP permite a las organizaciones crear conjuntos de datos de observabilidad flexibles e independientes de cada proveedor, sin depender de soluciones patentadas o privadas. Admite compresi¨®n gzip y zstd, reduciendo el tama?o de los datos de telemetr¨ªa y el uso de ancho de banda ¡ª una ventaja clave para entornos que gestionan grandes vol¨²menes de datos de telemetr¨ªa. Dise?ado para el crecimiento a largo plazo, OTLP garantiza que OpenTelemetry siga siendo un est¨¢ndar robusto y preparado para el futuro, consolidando su posici¨®n como la opci¨®n predilecta para el transporte de telemetr¨ªa.

Hemos identificado React Hook Form como una alternativa a Formik. Al utilizar componentes no controlados por defecto, ofrece un rendimiento considerablemente superior sin configuraci¨®n adicional, especialmente para formularios de gran tama?o. React Hook Form est¨¢ bien integrado con varias librer¨ªas de validaci¨®n basadas en esquemas, incluyendo , y m¨¢s. Adicionalmente, React Hook Form ofrece mucha flexibilidad, facilitando la integraci¨®n con c¨®digo fuentes existentes y otras librer¨ªas. Puedes usar React Hook Form con librer¨ªas de componentes controlados externas como shadcn o . Con un rendimiento s¨®lido, una integraci¨®n fluida y un desarrollo activo, es una opci¨®n confiable para la creaci¨®n de aplicaciones con formularios extensos o con una gran cantidad de los mismos.

es una potente librer¨ªa de TypeScript para construir complejos programas s¨ªncronos y as¨ªncronos. El desarrollo de aplicaciones web a menudo requiere c¨®digo repetitivo para tareas relacionadas con asincron¨ªa, concurrencia, gesti¨®n de estados y manejo de errores. Effect-TS agiliza estos procesos utilizando un enfoque de programaci¨®n funcional. Aprovechando el sistema de tipos de TypeScript, Effect ayuda a encontrar problemas dif¨ªciles de detectar en tiempo de compilaci¨®n. Nuestro equipo utilizaba anteriormente para la programaci¨®n funcional, pero descubri¨® que Effect-TS proporciona abstracciones que se ajustan m¨¢s a las tareas diarias. Tambi¨¦n facilita la combinaci¨®n y comprobaci¨®n del c¨®digo. Mientras que los enfoques tradicionales como Promise/try-catch o async/await pueden manejar estos escenarios, despu¨¦s de usar Effect, nuestro equipo no encontr¨® ninguna raz¨®n para volver atr¨¢s.

El es una capa universal de acceso a datos que simplifica la creaci¨®n, ejecuci¨®n y gesti¨®n de APIs de alta calidad en diferentes fuentes de datos. Proporciona APIs GraphQL instant¨¢neas sobre varias bases de datos (incluyendo PostgreSQL, MongoDB y ClickHouse) y fuentes de datos, permitiendo a los desarrolladores obtener s¨®lo los datos que necesitan de forma r¨¢pida y segura. Encontramos que Hasura es un GraphQL f¨¢cil de implementar en la agregaci¨®n de recursos del lado del servidor y lo hemos aplicado en m¨²ltiples proyectos de productos de datos. Sin embargo, seguimos siendo cautos con respecto a su potente gesti¨®n de consultas federadas y esquemas unificados. Una adici¨®n reciente destacable es la funci¨®n de Hasura, que permite a los desarrolladores aprovechar LLMs para lograr interacciones de datos m¨¢s naturales e intuitivas.

es un framework de orquestaci¨®n dise?ado para construir aplicaciones multiagente con estados utilizando modelos LLM. Esta tecnolog¨ªa proporciona un conjunto de primitivas de bajo nivel como aristas y v¨¦rtices en lugar de las abstracciones de alto nivel de LangChain, lo que permite a los desarrolladores un control m¨¢s detallado sobre los flujos de trabajo de los agentes, la gesti¨®n de memoria y la persistencia del estado. Este enfoque basado en grafos garantiza flujos de trabajo predecibles y personalizables, facilitando la depuraci¨®n, el escalado y el mantenimiento de aplicaciones en producci¨®n. Aunque presenta una curva de aprendizaje m¨¢s pronunciada, su dise?o ligero y modular lo convierte en un framework potente para la creaci¨®n de aplicaciones con agentes aut¨®nomos.

convierte varios formatos (PDF, HTML, PowerPoint, Word) en Markdown, mejorando la legibilidad del texto y manteniendo el contexto. Ya que los grandes modelos de lenguaje derivan el contexto de como los encabezados y secciones, Markdown ayuda a preservar la estructura para una mejor comprensi¨®n. En las aplicaciones basadas en RAG , nuestros equipos usaron MarkItDown para preprocesar documentos a Markdown, asegur¨¢ndose que los marcadores l¨®gicos (encabezados, subsecciones) quedaran intactos. Antes de incorporar la generaci¨®n, la fragmentaci¨®n consciente de la estructura ayudaba a mantener el contexto de la secci¨®n lo cual mejoraba la claridad de las respuestas a las consultas especialmente para documentos complejos. Markdown es ampliamente utilizado para documentaci¨®n y tambi¨¦n convierte la CLI de MarkItDown en una valiosa herramienta de productividad para desarrolladores.

permite la especificaci¨®n de m¨®dulos compartidos y la deduplicaci¨®n de dependencias en micro frontends. Con la versi¨®n 2.0, ha evolucionado para funcionar de forma independiente de webpack. Esta actualizaci¨®n introduce caracter¨ªsticas clave, incluyendo un tiempo de ejecuci¨®n de federaci¨®n, una nueva API de plugins y soporte para frameworks populares como React y Angular, as¨ª como otros empaquetadores populares como Rspack y Vite. Al adoptar Module Federation, las aplicaciones web de gran tama?o pueden dividirse en micro frontends m¨¢s peque?os y manejables, lo que permite que diferentes equipos desarrollen, desplieguen y escalen de forma independiente, a la vez que comparten dependencias y componentes de manera eficiente.

es una herramienta de c¨®digo abierto para bases de datos que simplifica el trabajo con ¨¦stas en aplicaciones de Node.js y TypeScript. Ofrece un enfoque moderno y de tipado seguro para acceder a bases de datos, automatiza las migraciones de esquemas de bases de datos y proporciona una API de consulta intuitiva. A diferencia de los ORM tradicionales, Prisma ORM utiliza objetos de JavaScript est¨¢ndar para definir los tipos de base de datos, sin necesidad de decoradores ni clases. Nuestra experiencia con Prisma ORM ha sido positiva; consideramos que no solo se alinea mejor con el ecosistema de desarrollo en TypeScript, sino que tambi¨¦n se integra impecablemente con el paradigma de programaci¨®n funcional.

est¨¢ dise?ado para simplificar la orquestaci¨®n de aplicaciones distribuidas en la m¨¢quina local de un desarrollador. Aspire permite orquestar m¨²ltiples servicios en un entorno de desarrollo local; incluyendo m¨²ltiples proyectos .NET, bases de datos dependientes y contenedores Docker, todo con un solo comando. Adem¨¢s, Aspire proporciona herramientas de observabilidad; incluyendo logs, trazabilidad y paneles de m¨¦tricas, para el desarrollo local, desacopladas de las herramientas utilizadas en entornos de pruebas o producci¨®n. Esto mejora significativamente la experiencia del desarrollador al crear, ajustar y depurar los aspectos de observabilidad de cualquier sistema en el que est¨¦ trabajando.

Google, en colaboraci¨®n con Samsung y Qualcomm present¨® Android XR, un nuevo sistema operativo dise?ado para visores XR. El soporte ha sido planificado para gafas y otros dispositivos. La mayor¨ªa de las aplicaciones Android son compatibles con pocos o ning¨²n cambio, pero la idea es construir nuevas aplicaciones espaciales desde cero o ¡°espacializar¡± las aplicaciones existentes. El nuevo se posiciona como el SDK de referencia para este tipo de proyectos y Google proporciona una sobre c¨®mo escoger herramientas y tecnolog¨ªas que forman parte del SDK. Actualmente est¨¢ disponible una versi¨®n en vista previa para desarrolladores.

Es una biblioteca de c¨®digo abierto que permite a los agentes de IA basados en LLM, usar navegadores web para acceder a aplicaciones web. Puede controlar el navegador y realizar acciones que incluyen navegaciones, entrada y extracci¨®n de textos. Con la capacidad de manejar m¨²ltiples pesta?as, puede orquestar acciones coordinadas a trav¨¦s de m¨²ltiples aplicaciones web. Es ¨²til en escenarios donde los agentes basados en LLM necesitan acceso a contenido web, realizar acciones en ¨¦l y obtener los resultados. La biblioteca puede trabajar con una variedad de LLMs. Utiliza Playwright para controlar el navegador web, combinando la comprensi¨®n visual con la extracci¨®n de estructura HTML para mejorar la interacci¨®n web. Esta biblioteca est¨¢ ganando terreno en entornos multiagente, permitiendo a los agentes colaborar en flujos de trabajo complejos que involucran interacciones web.

es una plataforma dise?ada para ayudarte a construir y gestionar agentes de IA que pueden trabajar juntos para llevar a cabo tareas complejas. Pi¨¦nsalo como una forma de crear una tripulaci¨®n de trabajadores de IA, cada uno con sus propias habilidades especiales, que pueden colaborar para alcanzar un objetivo com¨²n. Hemos mencionado anteriormente en el Radar bajo agentes aut¨®nomos impulsados por LLM. Adem¨¢s de la biblioteca de Python de c¨®digo abierto, CrewAI ahora cuenta con una soluci¨®n empresarial para que las organizaciones puedan crear aplicaciones basadas en agentes para casos de negocio reales, ejecutarlas en su infraestructura en la nube y conectarlas a fuentes de datos existentes, como Sharepoint o JIRA. Hemos utilizado CrewAI en m¨²ltiples ocasiones para abordar desaf¨ªos de producci¨®n, desde la validaci¨®n automatizada de c¨®digos promocionales hasta la investigaci¨®n de fallas en transacciones y consultas de soporte al cliente. Mientras el panorama de los agentes de IA sigue evolucionando r¨¢pidamente, estamos seguros de ubicar a CrewAI en Assess.

es un framework web con seguridad de tipos de extremo a extremo para TypeScript, dise?ado principalmente para Bun pero tambi¨¦n compatible con otros entornos de ejecuci¨®n de JavaScript. A diferencia de alternativas como , que impone estructuras espec¨ªficas de interfaz de API, ElysiaJS no impone ninguna estructura de interfaz de API. Esto permite a los desarrolladores crear APIs que sigan pr¨¢cticas establecidas en la industria, como RESTful, JSON: API u OpenAPI, y tambi¨¦n proporciona seguridad de tipos de extremo a extremo. ElysiaJS ofrece un alto rendimiento cuando se utiliza con el entorno de ejecuci¨®n de Bun, llegando a ser comparable a frameworks web de Java o Go en algunos benchmarks. ElysiaJS es una opci¨®n que vale la pena considerar, especialmente al crear un backend-for-frontend (BFF).

es una implementaci¨®n de c¨®digo abierto de GraphRAG dise?ada para ofrecer gran precisi¨®n y alto rendimiento en la recuperaci¨®n de informaci¨®n. Emplea para limitar la navegaci¨®n del grafo ¨²nicamente a los nodos m¨¢s relevantes, mejorando as¨ª la precisi¨®n de la recuperaci¨®n y la calidad de las respuestas del LLM. Tambi¨¦n proporciona una representaci¨®n visual del grafo, ayudando a los usuarios a comprender mejor las relaciones entre nodos y el proceso de b¨²squeda. Con compatibilidad para actualizaciones incrementales, se adapta muy bien a conjuntos de datos din¨¢micos y en constante evoluci¨®n. Optimizado para casos de uso de GraphRAG a gran escala, FastGraphRAG mejora el rendimiento al tiempo que minimiza el consumo de recursos.

es una plataforma potente para construir sistemas distribuidos altamente concurrentes, escalables y tolerantes a fallos. Tradicionalmente, sus lenguajes han sido de tipado din¨¢mico, pero introduce seguridad de tipos a nivel de lenguaje. Construido sobre , Gleam combina la expresividad de la programaci¨®n funcional con la seguridad de tipos en tiempo de compilaci¨®n, reduciendo errores en tiempo de ejecuci¨®n y mejorando la mantenibilidad. Con una sintaxis moderna, se integra bien con el ecosistema OTP, aprovechando las fortalezas de Erlang y Elixir al mismo tiempo que garantiza una interoperabilidad s¨®lida. La comunidad de Gleam es activa y acogedora, y esperamos con inter¨¦s su desarrollo continuo.

es un framework para construir microservicios en Golang, dise?ado para simplificar el desarrollo al abstraer el c¨®digo repetitivo de funcionalidades comunes de microservicios, como el registro de logs, trazabilidad, m¨¦tricas, gesti¨®n de configuraci¨®n y documentaci¨®n de API con Swagger. Soporta m¨²ltiples bases de datos, gestiona migraciones y facilita la comunicaci¨®n pub/sub con brokers como Kafka y NATs. Adem¨¢s, GoFr incluye la programaci¨®n de tareas con cron jobs. Reduce la complejidad de crear y mantener microservicios, y permite a los desarrolladores centrarse en escribir la l¨®gica de negocio en lugar de preocuparse por la infraestructura. Aunque existen otras librer¨ªas populares de Go para construir APIs web, GoFr est¨¢ ganando reconocimiento y vale la pena explorarlo para microservicios basados en Golang.

La criptograf¨ªa asim¨¦trica, que hace seguras la mayor¨ªa de las comunicaciones modernas, est¨¢ basada en la resoluci¨®n de un problema matem¨¢ticamente dif¨ªcil. Sin embargo, el problema utilizado en los algoritmos actuales ser¨¢ f¨¢cil de resolver con computadoras cu¨¢nticas, lo que impulsa la investigaci¨®n en alternativas. La es actualmente la candidata m¨¢s prometedora. Aunque a las computadoras cu¨¢nticas les faltan a?os para ser criptogr¨¢ficamente relevantes, vale la pena considerar la criptograf¨ªa postcu¨¢ntica para aplicaciones que deben permanecer seguras durante d¨¦cadas. Tambi¨¦n existe el riesgo de que datos cifrados est¨¦n siendo recolectados ahora mismo para ser descifrados una vez que se pueda hacer uso de las computadoras cu¨¢nticas.

La criptograf¨ªa postcu¨¢ntica en Java dar¨¢ sus primeros pasos en , que estar¨¢ disponible de forma general a finales de marzo. Esta versi¨®n de lanzamiento incluye y , que implementan un mecanismo de encapsulaci¨®n de claves y un algoritmo de firma digital, ambos basados en est¨¢ndares y dise?ados para ser resistentes a futuros ataques de computaci¨®n cu¨¢ntica. Aunque , parte del proyecto Open Quantum Safe, proporciona implementaciones en C con un contenedor JNI, es grato tambi¨¦n ver emerger una implementaci¨®n nativa en Java.

es un SDK de protecci¨®n de datos para y datos sensibles en texto estructurado y no estructurado. Presidio detecta informaci¨®n de identificaci¨®n personal (PII) como n¨²meros de tarjetas de cr¨¦dito, nombres y ubicaciones, usando reconocimiento de nombres, expresiones regulares y l¨®gica basada en reglas. Presidio admite reconocimiento de entidades de PII personalizable, lo que permite a las empresas adaptarlo a sus requisitos espec¨ªficos de privacidad. A pesar de que, Presidio automatiza la identificaci¨®n de informaci¨®n sensible, no es infalible y puede perder o identificar err¨®neamente los datos. Tenga cuidado al confiar en sus resultados.

A medida que las tecnolog¨ªas para construir aplicaciones y agentes basados en LLM contin¨²an evolucionando r¨¢pidamente, los frameworks para construir y orquestar tales aplicaciones a menudo luchan por mantenerse actualizados o encontrar las abstracciones correctas y eternas. es el ¨²ltimo participante en este espacio, con el objetivo de simplificar las implementaciones mientras se evita complejidad innecesaria. Desarrollado por los creadores del popular Pydantic, se basa en las lecciones aprendidas de marcos anteriores, muchos de los cuales ya dependen de Pydantic. En lugar de intentar ser aplicable para toda situaci¨®n, PydanticAI ofrece un enfoque ligero pero poderoso. Se integra con todas las principales APIs de modelos e incluye herramientas integradas de salida estructurada de LLMs e introduce una abstracci¨®n basada en grafos para gestionar flujos de trabajo complejos de agentes.

Desde el lanzamiento de , el lenguaje ha expandido su alcance m¨¢s all¨¢ del ecosistema de Apple con un soporte mejorado para los principales sistemas operativos, lo que hace que sea m¨¢s viable usar Swift para aplicaciones con recursos limitados. Tradicionalmente, este espacio ha sido dominado por C, C++ y, m¨¢s recientemente, Rust, debido a su control de bajo nivel, alto rendimiento y disponibilidad de compiladores y bibliotecas certificadas que cumplen con los est¨¢ndares como MISRA, ISO 26262 y ASIL. Mientras Rust ha comenzado a obtener certificaciones similares, Swift a¨²n no ha iniciado este proceso, lo que limita su uso en aplicaciones cr¨ªticas para la seguridad.

La creciente adopci¨®n de Swift se debe a su equilibrio entre rendimiento y caracter¨ªsticas de seguridad, que incluyen una robusta seguridad de tipos y el recuento autom¨¢tico de referencias para la gesti¨®n de memoria. Mientras el modelo de propiedad de Rust ofrece garant¨ªas m¨¢s fuertes de seguridad de memoria, Swift ofrece un enfoque diferente que algunos desarrolladores encuentran m¨¢s accesible. Tanto Swift como Rust comparten el backend del compilador LLVM/Clang, lo que permite que los avances en uno beneficien al otro. Con su capacidad para compilar c¨®digo de m¨¢quina optimizado, su desarrollo de c¨®digo abierto y su creciente soporte multiplataforma, Swift est¨¢ emergiendo como un contendiente para una gama m¨¢s amplia de aplicaciones ¡ª mucho m¨¢s all¨¢ de sus ra¨ªces en iOS.

es una biblioteca para compartir estilos de manera eficiente entre React web y React Native. Ofrece un con componentes reutilizables, tanto con estilos como sin ellos, que se renderizan perfectamente en diversas plataformas. Su opcional mejora el rendimiento al convertir los componentes con estilo en CSS at¨®mico con divs en la web y objetos de estilo elevados en vistas nativas.

es una librer¨ªa de PyTorch para la autor¨ªa, post-entrenamiento y experimentaci¨®n con LLMs. Soporta configuraciones individuales y multi-GPU y habilita entrenamiento distribu¨ªdo con . La librer¨ªa provee de basadas en YAML para tareas como ajustes finos, inferencia, evaluaci¨®n y entrenamiento consciente de la cuantizaci¨®n. Cada receta ofrece un set de caracter¨ªsticas enfocado, evitando configuraciones complejas basadas en flags. Prioriza simpleza, favoreciendo la caridad del c¨®digo por sobre abstracciones excesivas. Adem¨¢s incluye un para descargar modelos, administrando recetas y ejecutando experimentos de forma eficiente.

Hace unos a?os, observamos una sobrecarga de Node : Node.js se utilizaba a menudo por razones cuestionables o sin tener en cuenta otra alternativa. Aunque entendemos que algunos equipos prefieren un stack de un solo lenguaje, a pesar de las desventajas, seguimos defendiendo la programaci¨®n pol¨ªglota. En aquel momento, se?alamos que Node.js ten¨ªa una merecida reputaci¨®n de eficiencia en cargas de trabajo con uso intensivo de E/S, pero mencionamos que otros frameworks se hab¨ªan puesto al d¨ªa y ofrec¨ªan mejores APIs y un rendimiento general superior. Tambi¨¦n advertimos que Node.js nunca fue adecuado para cargas de trabajo de c¨®mputo intensivo, una limitaci¨®n que sigue siendo un desaf¨ªo significativo. Ahora, con el auge de las cargas de trabajo con uso intensivo de datos, tambi¨¦n vemos a los equipos tener dificultades con estas.