Diez herramientas tipadas sobre MCP
Por qué los agentes reciben diez herramientas pequeñas, tipadas y con presupuesto de tokens sobre MCP en vez de una gran caja de búsqueda, y qué compra eso en tokens, latencia y fallas legibles.
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Blog
Notas desde el bosque
Notas de ingeniería sobre navegación, ingesta, memoria de agentes y benchmarking honesto, escritas por quienes corrieron los experimentos.
A dónde se va la latencia
17.5 s p95 para el RAG iterativo, 8.4 s para el navegador, mismo modelo 12B. Una disección de ambos bucles, y por qué la varianza medida en saltos baratos en vez de rondas completas de recuperar y leer colapsa la cola.
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Anatomía de un pasaporte de nodo
Título, resumen de sesenta tokens, tags y alias: por qué el pasaporte es donde MonkeyLLM gasta su inteligencia, y cómo BM25 ponderado por campos convierte curaduría en recall@5 = 1.00 a 1.3 ms.
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BM25 sobre SQLite vs una base de datos vectorial
La categoría asume un servicio de embeddings, un índice ANN y una GPU. Medimos la búsqueda de entrada en recall@5 = 1.00 a 1.3 ms p95 con BM25 sobre SQLite, y dejamos el embedder opcional.
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¿Quieres la versión larga?
El paper trae la arquitectura completa, las tablas del benchmark y los hallazgos que no cumplieron sus criterios.