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Plantilla de New Relic para Strands

En esta guía presentamos una plantilla de New Relic para monitorizar agentes Strands usando OpenTelemetry OTEL y visualizar métricas clave como tokens consumidos, coste estimado por token, duración de las peticiones y errores.

Resumen del funcionamiento: la aplicación de prueba utiliza un cluster k3s y un componente mcp para interactuar con Kubernetes; OpenTelemetry se configura para exportar trazas y métricas a New Relic mediante OTLP, y una plantilla de dashboard en formato JSON permite visualizar datos a nivel de aplicación, request (trace) y operación (span).

Requisitos y configuración básica: conseguir la API key de tipo Ingest License en New Relic y establecerla en la variable de entorno OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS como api-key=TU_VALOR_DE_API_KEY. También configurar OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=https://otlp.nr-data.net y OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOL=http/protobuf. En el ejemplo práctico se ajustó el script set_telemetry para inicializar el exportador OTLP y enviar la telemetría desde los agentes Strands.

Código y plantilla: el repositorio del laboratorio incluye los scripts de ejemplo y el archivo strands-agent-dashboard.json que puede importarse en New Relic como un nuevo dashboard. Esta plantilla facilita inspeccionar métricas de coste y uso por token, latencias y errores, y explorar trazas y spans para depurar operaciones concretas.

Beneficios para empresas: integrar observabilidad con New Relic y OTEL ayuda a optimizar consumo de IA, reducir costes y mejorar la fiabilidad de agentes IA y servicios basados en modelos. En Q2BSTUDIO combinamos estas capacidades con soluciones de desarrollo a medida para entregar aplicaciones escalables y seguras.

Conceptos Clave de Ingeniería de Datos: guía práctica sobre patrones, tecnologías y buenas prácticas indispensables en arquitecturas modernas de datos.

A) Batch vs Streaming Ingestion Diferentes enfoques para introducir datos en un sistema. Batch ingiere datos en lotes durante intervalos y los procesa en operaciones agrupadas, útil para análisis históricos y tendencias. Streaming ingiere datos de forma continua y los procesa en tiempo real, ideal para recomendaciones personalizadas o monitorización de sensores IoT. La elección depende de volumen de datos, requisitos de latencia y naturaleza de la fuente. Consideraciones clave: volumen de datos, latencia, origen de datos, complejidad, coste y consistencia frente a datos fuera de orden o retrasados.

B) Change Data Capture CDC Patrón de integración que identifica y rastrea inserciones, actualizaciones y eliminaciones en una fuente y entrega esos cambios a destinos, permitiendo sincronización en tiempo real o casi real y reduciendo la latencia frente a procesos por lotes.

C) Idempotencia Misma entrada = mismo resultado sin efectos secundarios. Operaciones repetidas con la misma entrada deben producir el mismo estado final, por ejemplo upserts. Es esencial en sistemas distribuidos y pipelines con reintentos.

D) OLTP vs OLAP OLTP se centra en transacciones con baja latencia y alto volumen de operaciones pequeñas, típico en banca o comercio electrónico. OLAP se centra en análisis histórico y consultas complejas, típico en data warehousing y business intelligence.

E) Columnar vs Row-based Bases de datos orientadas a filas optimizadas para OLTP y operaciones de inserción/actualización rápidas como Postgres o MySQL. Bases orientadas a columnas almacenan datos por columnas, optimizando lecturas analíticas grandes, ejemplos Redshift, BigQuery, Snowflake.

F) Partitioning Técnica para dividir datasets grandes en particiones manejables. Tipos: particionado horizontal o sharding (por filas, ej. por año, por hash, por lista), particionado vertical (por columnas) y particionado funcional (por uso). Casos de uso: operaciones OLAP y pipelines de machine learning.

G) ETL vs ELT ETL extrae, transforma en un área intermedia y carga el resultado en el almacén. ELT extrae, carga datos crudos al almacén y transforma aprovechando la capacidad de procesamiento del propio almacén.

H) Teorema CAP En sistemas distribuidos ante una partición hay que elegir entre consistencia y disponibilidad. Consistencia garantiza ver el mismo dato en cualquier nodo, disponibilidad garantiza respuesta a todas las solicitudes. La tolerancia a particiones se gestiona mediante réplicas.

I) Windowing en Streaming Técnica para agrupar flujos continuos en ventanas finitas para su procesamiento. Tipos temporales: tiempo de procesamiento y tiempo de evento. Ventanas: tumbling, hopping, sliding y session. Útil para métricas por hora como tráfico web medio.

J) DAGs y Orquestación de Workflows Los DAGs representan tareas y dependencias. Los sistemas de orquestación gestionan la ejecución, dependencias, errores y reintentos asegurando orden correcto y tolerancia a fallos.

K) Retry Logic y Dead Letter Queues Un DLQ es una cola secundaria para mensajes que no se procesan tras varios intentos, evitando bucles infinitos. La lógica de reintento vuelve a intentar procesar mensajes ante fallos temporales hasta llegar al DLQ si persiste el error.

L) Backfilling y Reprocessing Backfilling rellena datos históricos faltantes o corregidos. Reprocessing reejecuta pipelines total o parcialmente con lógica actualizada para corregir errores o aplicar nuevas transformaciones.

M) Data Governance Marco que garantiza datos fiables y consistentes alineados con objetivos de negocio. Cubre calidad de datos, seguridad, cumplimiento y gestión del ciclo de vida. En entornos sensibles como hospitales, define cómo se recogen, almacenan y protegen los datos.

N) Time Travel y Versionado de Datos Time travel permite acceder a versiones históricas de datasets en puntos anteriores en el tiempo. El versionado mantiene múltiples versiones de objetos de datos para reproducibilidad y auditoría.

O) Procesamiento Distribuido Crucial para tratar y analizar grandes volúmenes de datos repartidos entre múltiples nodos. Permite escalabilidad horizontal y gestión eficiente de big data.

Más allá de la caja negra En entornos dinámicos como almacenes, ciudades o mercados financieros, entrenar agentes con IA solo para memorizar escenarios concretos no basta. El aprendizaje por refuerzo relacional transforma la manera en que los agentes comprenden su mundo al representar entidades y sus relaciones en forma de grafos. En lugar de ver píxeles, el agente identifica estanterías, robots, rutas y vínculos entre ellos, lo que facilita la generalización y la adaptación a cambios estructurales.

Piensa en enseñar a un niño a construir con piezas tipo LEGO: no le explicas un único modelo, le enseñas cómo encajan las piezas y qué principios estructurales existen. Con ese conocimiento podrá construir cualquier cosa. De forma análoga, los agentes que usan redes neuronales de grafos y sesgos inductivos aprendiendo relaciones logran una mayor sample efficiency y transfieren su aprendizaje a entornos novedosos sin necesidad de reentrenar desde cero.

Beneficios prácticos para desarrolladores y empresas: entrenamiento más rápido y con menos datos, mejor adaptabilidad ante reorganizaciones del entorno, soluciones escalables para sistemas con numerosos objetos y relaciones, robustez frente a datos ruidosos o incompletos y mayor interpretabilidad que facilita el debugging y la explicación de decisiones. Además, estos modelos permiten entradas directas estructuradas desde bases de datos, lo que simplifica integraciones con sistemas empresariales existentes.

Retos de implementación incluyen la conversión efectiva de datos sensores a representaciones en grafos, la selección de características relevantes y la modelización de la incertidumbre en las relaciones. Experimentar con arquitecturas que combinan modelos basados en el mundo, aprendizaje jerárquico y transfer learning puede ser clave para superar estos obstáculos.

En Q2BSTUDIO, como empresa de desarrollo de software y especialistas en inteligencia artificial, diseñamos soluciones a medida que aplican estos principios para resolver problemas reales. Ofrecemos servicios de desarrollo de aplicaciones a medida y software a medida que integran agentes IA capaces de razonar sobre relaciones complejas, así como consultoría para adaptar modelos de grafos a datos empresariales.

Cómo Aprobé AWS Certified Machine Learning — Specialty 2025

En abril de este año aprobé el examen AWS Certified Machine Learning Specialty y quiero compartir mi experiencia y consejos prácticos para quienes empiezan. Mi formación no es en data science y antes de prepararme solo había usado algunos servicios básicos de AWS. Si eres nuevo en AWS o no tienes un perfil técnico, no te preocupes, con el método adecuado puedes conseguirlo.

Planifica tiempo suficiente para preparar te recomiendo disponer al menos un mes de estudio enfocado. Comienza consultando la guía oficial del examen para saber qué servicios y temas se evalúan y así centrarte en lo más importante.

Elige un curso online estructurado en plataformas como Udemy Coursera o A Cloud Guru. Los cursos suelen ser densos pero proporcionan la base necesaria. Toma apuntes mientras sigues el temario y, cuando sea posible, crea una cuenta propia en AWS para practicar. Familiarizarte con la consola ayuda a recordar cómo se usan los servicios.

Además de los cursos, completa exámenes de práctica. Las preguntas de prueba revelan tus puntos débiles. Cuando algo no quede claro busca vídeos cortos y visuales en YouTube. Las explicaciones visuales suelen aclarar conceptos que la documentación no siempre hace evidentes.

Mi rutina de estudio fue de una a dos horas diarias. La constancia fue clave y no me saturé. Con disciplina, un mes de estudio puede ser suficiente para muchos principiantes.

No intentes memorizar todo. Prioriza entender casos de uso de cada servicio y cómo se integran entre sí por ejemplo S3 con Lambda o Glue con Athena. Prueba los servicios con la capa gratuita de AWS y aprende haciendo que siempre es mejor que solo leer.

Antes del examen revisa los servicios que más aparecen en los simulacros de preguntas. También busca explicaciones más sencillas cuando un tema te resulte confuso y practica con tests hasta ganar confianza.

Esta es una propuesta para el Google AI Studio Multimodal Challenge. Presentamos Vergilian, un juego innovador de evaluación diseñado para transformar la forma en que aprendes y dominas nuevos idiomas.

Vergilian no es una simple app de tarjetas de vocabulario. Ofrece un análisis en tiempo real de tu habla con un nivel de detalle sin precedentes. Trae tu propio texto, lee un cómic en voz alta y verifica que entiendes la historia. Aprende el texto y repite tu pronunciación hasta conseguirla. Obtendrás una puntuación instantánea de 0 a 100 que refleja la calidad de tu pronunciación, junto con una traducción al inglés para mayor claridad. Además escucharás al instante una muestra de audio pronunciada de manera perfecta que sirve como modelo a seguir. Nada de consejos vagos, solo retroalimentación clara y directa.

El nombre Vergilian rinde homenaje a Publio Virgilio Maro, el célebre poeta romano conocido por su uso magistral del lenguaje. Virgilio comprendió que el dominio verdadero de una lengua no es solo conocer las palabras sino pronunciarlas con gracia y precisión. Vergilian continúa esa tradición, haciendo accesible una pronunciación experta para todos.

Puedes reproducir cualquiera de tus intentos anteriores, cambiar el nivel de dificultad al vuelo y escuchar tu propia voz para seguir tu progreso. El objetivo es empoderarte para tomar el control de tu aprendizaje con una herramienta potente e intuitiva.

Cómo usar Vergilian: elige el idioma que deseas practicar, di una palabra o frase al micrófono, recibe puntuación instantánea y traducción, escucha la versión ideal en audio y vuelve a intentarlo hasta mejorar. El flujo es inmediato y diseñado para promover la mejora continua.

Cómo se construyó: desarrollar análisis de lenguaje en tiempo real puede parecer una tarea monumental, pero con el apoyo de Google AI Studio y Gemini 2.5 Pro fue una experiencia emocionante. Gemini 2.5 Pro sirvió como inteligencia central para la comprensión multimodal, generación de texto y audio. Mediante un proceso iterativo de prompts se definieron la lógica de puntuación, las traducciones y la generación de audio, permitiendo concentrarnos en la experiencia de usuario mientras Gemini realizaba el procesamiento complejo del lenguaje.

Características multimodales de Vergilian: reconocimiento de voz y comprensión del lenguaje para evaluar pronunciación y traducir frases, generación de texto para traducciones y puntuaciones numéricas, y conversión de texto a voz de alta calidad para ofrecer un modelo auditivo perfecto. Incluso la imagen de portada fue generada con Gemini, siguiendo la estética que evoca el nombre de la aplicación. La combinación de entrada de audio, análisis textual y salida de audio crea un bucle de retroalimentación completo y mucho más efectivo que los métodos tradicionales.

Movimiento Armónico Robótico: Campos de Flujo Convergentes

¿Cansado de movimientos robóticos entrecortados y planificaciones de trayectoria ineficientes? Imagina robots que se desplazan con fluidez, adaptándose suavemente a entornos dinámicos. En Q2BSTUDIO hemos abordado estos retos y desarrollado un enfoque transformador para la planificación de movimiento basado en campos de flujo dinámicos gobernados por operadores matemáticos potentes como el operador de Koopman.

La idea central es representar el movimiento como un campo de flujo que guía al robot desde cualquier punto de partida hacia una trayectoria deseada, asegurando no solo el seguimiento del camino sino también una convergencia suave al destino final. Diseñamos estos campos de flujo para que sean casi libres de divergencia, lo que garantiza trayectorias predecibles, estables y naturales, similares al flujo del agua hacia un desagüe sin remolinos caóticos.

Ventajas clave de este enfoque: un movimiento extraordinariamente suave que reduce el desgaste mecánico; mayor eficiencia mediante rutas que minimizan el consumo energético y el tiempo de desplazamiento; robustez frente a perturbaciones gracias a la estabilidad inherente del campo; aprendizaje rápido que requiere pocos datos para captar patrones complejos; y convergencia superior al punto final de la trayectoria por su carácter casi divergencia libre.

Un desafío práctico es el coste computacional de calcular estos campos de flujo en tiempo real, especialmente en robots de alta dimensionalidad. Un consejo útil es aprovechar campos de flujo precomputados para escenarios comunes y aplicar técnicas de interpolación para situaciones nuevas, reduciendo significativamente el tiempo de ejecución.

Las aplicaciones son muy variadas: drones que navegan por espacios aéreos complejos con gran precisión, brazos robóticos que realizan ensamblajes intrincados con destreza superior y animaciones de personajes en videojuegos y realidad virtual con un realismo sin precedentes. Además, estas técnicas encajan con soluciones de inteligencia artificial empresarial, agentes IA y optimización de trayectorias en sistemas autónomos.

ChatBase y RAG funcionan juntos para convertir los artículos y recursos de tu sitio web en una base de conocimiento que alimenta un modelo de lenguaje grande mediante Retrieval-Augmented Generation, de forma que un bot pueda responder preguntas basadas en el contenido que proporciones.

En práctica es como crear un servicio de atención al cliente inteligente y dedicado: un FAQ automatizado, un asistente embebido en la web o una herramienta interna para consultas de base de conocimiento. El uso de RAG permite respuestas más precisas y reduce la carga de los usuarios al navegar grandes volúmenes de información.

Pasos básicos para implementar ChatBase con RAG

1 Registro y creación de cuenta: accede al sitio oficial de Chatbase y crea una cuenta. Tras iniciar sesión haz clic en Build your agent. Al crear un agente elige el tipo Website para enlazar la URL de tu sitio, o Files y Text si vas a subir archivos o texto directamente. Para un blog personal selecciona Website, introduce la URL y usa Fetch links para capturar recursos y enlaces del sitio.

2 Creación del agente: una vez capturados los enlaces haz clic en Create agent para generar el agente de Chatbase que utilizará tu contenido como base de conocimiento.

3 Gestión del agente: en la interfaz de administración puedes seleccionar el modelo AI por ejemplo GPT-4o Mini o, si prefieres, modelos alternativos como Claude 3 Haiku que ofrecen ventajas técnicas en ciertos entornos. En Activity Chat logs encontrarás todas las conversaciones registradas con el agente para análisis y mejora continua.

4 Despliegue: en Deploy verás el widget de chat que puede integrarse en tu sitio web mediante iframe. En Setup configura nombre, mensaje de bienvenida y estilo del agente, incluyendo avatar e icono por defecto. En la pestaña Embed copia el fragmento de código del Widget Setup e insértalo en tu web.

5 Integración en WordPress: si tu sitio usa WordPress puedes pegar el script del widget en Appearance Theme Editor. Coloca el script en header.php antes de la etiqueta body si quieres que cargue pronto, o en footer.php antes del cierre del body si prefieres que cargue al final.

Beneficios para empresas y casos de uso

Un agente con ChatBase y RAG es ideal para mejorar la atención al cliente, reducir tiempos de respuesta, centralizar el conocimiento interno y ofrecer soporte 24 7 sin aumentar significativamente costes operativos. Es especialmente útil para soporte técnico en productos complejos, consultas de documentación y búsqueda de procesos internos.

Acerca de Q2BSTUDIO

Chatbase + RAG permite convertir los artículos y recursos de tu sitio web en una base de conocimiento conectada a un modelo de lenguaje grande LLM, usando Retrieval Augmented Generation RAG para que un bot responda preguntas basadas en el contenido que aportes. En la práctica es una forma rápida de generar un servicio de atención tipo preguntas y respuestas para tu web que funciona como FAQ inteligente, asistente embebido en la página o sistema interno de consulta de conocimiento.

Cómo empezar Regístrate y crea una cuenta en Chatbase accediendo al sitio oficial. Inicia sesión y haz clic en Build your agent para comenzar. Al crear un agente selecciona el tipo Website si quieres indexar todo un sitio web, o bien Files o Text si vas a subir documentos o fragmentos de texto. Para un blog personal selecciona Website, introduce la URL y usa Fetch links para capturar los enlaces y recursos del sitio. Cuando termine la captura haz clic en Create agent para generar tu agente Chatbase.

Gestión del agente Una vez creado verás la interfaz de gestión del agente. Aquí puedes seleccionar el modelo AI como por ejemplo GPT-4o Mini. Para proyectos de desarrollo recomendamos explorar modelos como Claude 3 Haiku por su rendimiento en tareas de asistencia y generación. En Activity Chat logs podrás revisar todas las conversaciones mantenidas con el agente, que quedan registradas para auditoría y mejora continua.

Despliegue del agente Haz clic en Deploy para ver el Chat widget que se puede incorporar en tu sitio web y soporta iframes. En Setup podrás configurar el nombre y el mensaje de bienvenida del agente. En la pestaña Style ajusta el avatar y el icono por defecto. En Embed selecciona el widget y copia el código de Widget Setup en tu web para integrarlo.

Configuración en WordPress Si tu sitio usa WordPress puedes añadir el script desde el administrador en Apariencia Theme Editor. Modifica header php o footer php según prefieras que el script cargue antes de la etiqueta head para que se cargue temprano o justo antes del cierre del body para que cargue al final. Inserta el fragmento de embed tal como te proporciona Chatbase en el lugar elegido del tema.

Beneficios de usar Chatbase + RAG Las respuestas son más precisas porque se basan en la información de tu web, lo que reduce la carga de los usuarios que tendrían que buscar entre grandes volúmenes de contenido. Además facilita crear agentes IA especializados para soporte, consultas internas y atención al cliente, y permite integrar capacidades de inteligencia artificial en procesos existentes.

Q2BSTUDIO y cómo podemos ayudar En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud. Ofrecemos soluciones de software a medida y aplicaciones a medida pensadas para empresas que desean automatizar procesos mejorar su inteligencia de negocio o implementar agentes IA personalizados. Si buscas crear un asistente conversacional o integrar RAG en tus productos podemos acompañarte desde el diseño hasta la puesta en producción.

Servicios destacados en Q2BSTUDIO Incluimos consultoría y desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida además de servicios de inteligencia artificial para empresas y soluciones de ciberseguridad y pentesting. Ofrecemos también despliegues en servicios cloud aws y azure y proyectos de servicios inteligencia de negocio y power bi para mejorar la toma de decisiones. Conectamos IA con procesos de negocio y desarrollamos agentes IA que responden a necesidades reales de usuarios y operadores.

Presentamos Compañero de Juguetes con IA, una aplicación mágica que transforma la foto de cualquier juguete en un amigo virtual vivo, hablante y sonriente. Este compañero va más allá de un chatbot: es una experiencia multimodal impulsada por Google AI Studio que da vida a los juguetes con voz, acciones y escenas ilustradas.

Cómo funciona: carga la foto de un juguete y la IA la describe con palabras simples y juguetonas. Los niños pueden hablarle o escribirle y el juguete responde con una voz alegre y infantil gracias a Text-to-Speech y Speech-to-Text. Órdenes como bailar, saltar o sonreír generan animaciones de estilo cartoon y prompts visuales que alimentan generación de imágenes y clips cortos para mostrar la acción.

Funciones principales: ver y entender el juguete, hablar y escuchar al usuario, actuar y animar con imágenes creadas por IA, y contar historias cortas e imaginativas con escenas a medida. El sistema incorpora un giro positivo: ante peticiones tristes como llorar, el compañero ofrece alternativas alegres como sonreír o dar un abrazo, promoviendo experiencias seguras y estimulantes.

Tecnología y despliegue: la solución aprovecha modelos multimodales como Gemini 2.5 Pro/Flash para entender imágenes y comandos, Imagen y Veo para generar ilustraciones y animaciones, y se despliega en Cloud Run para ofrecer acceso en vivo. Esta integración permite que una simple foto deje de ser estática y pase a ver, escuchar, hablar, actuar y expresar emociones.

Por qué es especial: el proyecto combina diversión, seguridad e imaginación. Convierte juguetes cotidianos en compañeros interactivos que fomentan emociones positivas, ideal para niños y también para adultos con nostalgia. Al ser un desarrollo individual, esta propuesta es una muestra de lo que puede lograrse de forma creativa y responsable con IA.

Acerca de Q2BSTUDIO: somos una empresa dedicada al desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y soluciones cloud. Ofrecemos servicios integrales desde la creación de aplicaciones personalizadas hasta la implementación de soluciones en la nube y la protección de sistemas. Si quieres impulsar proyectos con IA para empresas o contar con agentes IA que mejoren procesos, podemos ayudarte.

Servicios destacados de Q2BSTUDIO: desarrollo de aplicaciones a medida y software a medida con enfoque en experiencia de usuario y escalabilidad. Conectamos soluciones con la nube y disponemos de servicios cloud aws y azure para desplegar y operar aplicaciones con alta disponibilidad. Nuestra oferta incluye ciberseguridad y pentesting para proteger tus activos, y servicios de inteligencia de negocio y power bi para convertir datos en decisiones estratégicas.