¡Gran momento para los creadores de Agentes! Hay un patrón que sigue repitiéndose en el software. Primero, todos se enfocan en el problema de "construir". Los frameworks emergen, maduran y se vuelven realmente buenos. Luego, de repente, la restricción se convierte en el despliegue. Vimos esto con las redes neuronales. PyTorch, TensorFlow y Caffe eran excelentes para construir modelos. Pero desplegarlos significaba lidiar con diferentes formatos y entornos de ejecución. ONNX permitió a los desarrolladores construir en cualquier framework que deseen, exportar a un formato estándar y desplegar en cualquier lugar. Estamos viendo el mismo patrón desarrollarse con los Agentes en este momento. Frameworks como LangGraph, CrewAI, Agno y Strands son lo suficientemente maduros como para que construir un agente ya no sea la parte más difícil. En cambio, lo que sucede después: despliegue, transmisión, gestión de memoria, observabilidad y escalado automático. Estos no son problemas de agentes, sino más bien problemas de infraestructura. Y en este momento, cada equipo de IA con el que he hablado está resolviéndolos desde cero. xpander está tomando el enfoque de ONNX para este problema, y creo que es el modelo mental correcto. La idea central es simple: trae tu agente (construido en cualquier framework), desplégalo a través de xpander y obtén toda la infraestructura de producción. Esto incluye: - Despliegue sin servidor en ~2 minutos - Transmisión SSE para una experiencia de usuario de pensamiento en tiempo real...