Microsoft Senior AI developer just showed how they build AI agents with Claude at Microsoft.
34-minutes. free. By Microsoft team
Opus 4.7 + 1,400+ pre-built MCP tools
plug Claude into agent → give it tools → ship to production
worth more than any $500 vibe-coding course.
Anthropic publicó una formación completa de 2 HORAS sobre cómo construir agentes con Claude. Presentada por el ingeniero que construye Claude Code.
Guárdala bien en tus marcadores 🔖
De la A a la Z: estructurar un agente que funcione sin supervisión. Darle acceso al terminal para ejecutar, leer y corregir. Gestionar su memoria mediante el sistema de archivos. Bloquear alucinaciones con Hooks. Ejecutar un agente sobre una gran codebase sin romperlo todo.
Al final: usarás Claude como un profesional y monetizarás tus habilidades. Seas principiante o avanzado, todo está en un solo lugar, este curso lo cubre todo.
Vale más que todos esos cursos de 500$ que casi compras.
Estimados, este 5 de mayo iniciamos una segunda edición de IA con Java.
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Aproveche el Early Bird hasta el 1ero. de Abril.
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Anthropic publicó uno de los mejores artículos sobre cómo construir agentes con LLMs.
Explica 5 patrones de arquitectura muy comunes en estos sistemas:
1) Prompt chaining
En lugar de pedir todo en un solo prompt, dividís el problema en pasos donde cada uno usa el resultado del anterior.
Ej: leer un PR → identificar archivos modificados → resumir cambios → generar comentario de review.
2) Routing
Usar el modelo para entender qué tipo de tarea es y decidir qué workflow ejecutar.
Ej: si el pedido es explicar código → abrir el archivo y analizarlo. Si es arreglar un test → correr los tests y buscar el error.
3) Parallelization
Hacer varias llamadas al modelo al mismo tiempo para explorar distintas soluciones o analizar partes del problema en paralelo.
Ej: generar varias soluciones a un bug y después elegir la mejor.
4) Orchestrator / workers
Un agente principal divide un problema grande en subtareas y las delega a agentes especializados.
Ej: analizar un deploy fallido → uno revisa logs, otro métricas, otro cambios en el repo → después el agente principal junta esa información y arma el análisis.
5) Evaluator / optimizer
Un modelo genera una respuesta y otro la evalúa y la mejora.
Ej: uno escribe código y otro lo revisa, corre tests y propone mejoras.
Me gustó mucho. Se los recomiendo.
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JetBrains acaba de lanzar Air.
¿El objetivo?
Ser el orquestador de TODAS tus IAs dentro del IDE.
► Multi-agente (Claude, Gemini, etc.)
► Delegas tareas reales sobre tu código
► Corre en local, Docker o worktrees
► Revisas diffs antes de aceptar cambios
Esto ya no es “chat con IA”.
Es workflow real.
Starting 2026 strong... grateful, humbled, and excited to continue supporting the Java community!
I remember looking up to @Java_Champions when I was starting my software engineering story, so this feels surreal.
🚀 Lanzamos nuestro servicio de Asesoría Java 1:1
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