Diseño software nativo donde la IA es una capacidad, no una dependencia.
Swift, Core ML y agentes LLM para construir sistemas nativos más rápidos, privados y controlables. Escribo sobre la intersección entre el desarrollo Apple y la IA integrada.
Aquí desgrano arquitectura, agentes y on-device.
/// Diseño software nativo donde la IA es una capacidad, no una dependencia.
Swift, Core ML y agentes LLM para construir sistemas nativos más rápidos, privados y controlables.
Aquí desgrano arquitectura, agentes y on-device.
Lo último que he publicado
Foundation Models: Apple acaba de convertir la IA en una plataforma
Esta mañana publiqué una lista con cinco APIs que me gustaría ver en la WWDC 2026. Tras ver la State of the Union, mi conclusión es muy distinta: Apple no ha presentado algunas APIs. Ha presentado una plataforma.
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Las 5 APIs que Apple debería presentar para que los desarrolladores iOS adopten la IA de verdad
Antes de la WWDC 2026, estas son las cinco APIs que me gustaría ver anunciadas para facilitar el desarrollo de aplicaciones inteligentes en el ecosistema Apple.
Qué son realmente los agentes LLM
Todo el mundo llama agente a un chatbot con un system prompt. La diferencia real está en si el sistema decide y actúa, o solo responde.
Diseñando flujos async seguros en SwiftUI
La concurrencia en SwiftUI es potente, pero sin una arquitectura clara de estado es fácil caer en race conditions y comportamientos inconsistentes.
Diseñar una UI de chat que no sabe nada de LLMs (y por qué eso importa)
Separar la UI de chat de la lógica LLM no es una optimización: es una decisión arquitectónica que evita acoplamiento y deuda técnica.
Por qué la IA local cambia las decisiones de arquitectura en iOS
Ejecutar modelos en local no es una optimización, sino una decisión arquitectónica en aplicaciones iOS.
En qué ando estos días
Post-WWDC: aterrizando qué significa Foundation Models para construir IA de verdad en apps Apple.
- Foundation Models frameworkprompts guiados · tool calling · Swift
- Private Cloud Compute y modelos serverprivacidad · escalado · abstracción
- Evaluaciones para apps con IAmedir cambios · comparar prompts · confiar menos en intuición
- Prototipos con App Intents y agentesacciones reales desde lenguaje natural
- Ideas de RAG con Core Spotlightrecuperación local · contexto de usuario
- Este blog, en modo WWDCanálisis rápidos que se vuelven arquitectura
- Foundation Models en sesiones WWDCmodelos locales · contexto · herramientas
- Multimodal prompts en apps iOSimágenes · documentos · flujos reales
- Python SDK y fm CLIexperimentos · automatización · pipelines
Lo que construyo fuera del blog
ai-agent-playground
Sandbox para experimentar con agentes LLM: tools, memoria y grafos de estado, sin fricción para iterar.
ChatKit
Framework SwiftUI de UI de chat ligero y agnóstico de LLM. Solo renderiza mensajes — sin red, sin lógica conversacional.
ConvoKit
Framework Swift para integrar chat con IA y streaming en tiempo real. Swift 6 strict concurrency, AsyncStream y protocolo de proveedores extensible.
Las herramientas con las que trabajo
Nativo Apple
Sistemas de IA
Sin algoritmos. Solo el feed.
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