Etiqueta: agentes de IA

Claude Code 2.1.0: Anthropic pule su “vibe coding” con agentes más controlables, sesiones portátiles y mejores permisos

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por Natalia Polo

La actualización Claude Code 2.1.0 llega con un perfil muy claro: menos fricción y más control para quienes usan agentes de IA como si fueran piezas de infraestructura, no simples asistentes de chat. Según explicó Boris Cherny, responsable de Claude Code, en una publicación en X, el salto viene cargado: más de mil commits orientados a hacer que los flujos largos —los que viven horas o días— se gestionen con menos “cinta adhesiva” y más mecanismos nativos. La lectura que hace VentureBeat es parecida: el foco está en orquestación, reutilización y portabilidad de sesiones.

Si lo pensamos con una metáfora doméstica, Claude Code se parece cada vez menos a una batidora que usas puntualmente y más a una cocina completa: necesitas saber qué fuegos están encendidos, qué recetas se pueden repetir, quién toca qué utensilios y cómo evitas que una salsa acabe en la sartén equivocada. Ese es el tipo de problemas que 2.1.0 intenta resolver. Continúa leyendo «Claude Code 2.1.0: Anthropic pule su “vibe coding” con agentes más controlables, sesiones portátiles y mejores permisos»

Cómo Boris Cherny usa cinco agentes a la vez y convierte el trabajo de programar en una partida de estrategia

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por Natalia Polo

Durante años, la imagen típica del desarrollo era bastante lineal: escribir una función, probarla, corregirla y pasar a lo siguiente. Lo interesante del flujo de trabajo que ha compartido Boris Cherny, responsable de Claude Code en Anthropic, es que cambia el papel del programador. En lugar de “teclear más rápido”, el objetivo pasa a “coordinar mejor”. No es tanto ser el que mueve cada pieza como ser el entrenador que decide la jugada y distribuye tareas. Esta idea ha prendido especialmente en la comunidad de ingeniería porque no depende de una interfaz futurista: se apoya en hábitos y herramientas bastante reconocibles para cualquiera que viva en una terminal. Continúa leyendo «Cómo Boris Cherny usa cinco agentes a la vez y convierte el trabajo de programar en una partida de estrategia»

2026: la IA deja los fuegos artificiales y se pone a trabajar

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por Natalia Polo

Tras un par de años en los que la inteligencia artificial se midió a golpe de demos espectaculares y promesas grandilocuentes, 2026 apunta a ser un cambio de tono: menos exhibición, más oficio. La conversación se está desplazando desde “¿cuánto puede hacer un modelo gigantesco?” hacia “¿cómo encaja esto en la vida real de una empresa, un equipo o un dispositivo?”. En un texto reciente, TechCrunch describía esta transición como el paso de la euforia a la practicidad, con foco en desplegar modelos más pequeños cuando tiene sentido, integrar IA en aparatos físicos y diseñar sistemas que se acoplen a los flujos de trabajo humanos.

La idea es sencilla de explicar con una metáfora doméstica: durante un tiempo la industria presumió de tener el motor más potente; ahora toca construir el coche, ponerle frenos, dirección, cinturón y, sobre todo, hacerlo cómodo para conducir a diario. Eso implica decisiones menos glamourosas: latencia, costes, mantenimiento, seguridad, integración con herramientas, calidad de datos, trazabilidad y responsabilidad. Continúa leyendo «2026: la IA deja los fuegos artificiales y se pone a trabajar»

Manus se une a Meta: qué implica la compra para la carrera de los agentes de IA

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por Natalia Polo

El lunes 29 de diciembre de 2025, Manus comunicó que pasa a formar parte de Meta. La operación, confirmada por medios como Reuters y Associated Press, se enmarca en la estrategia de Meta de reforzar su apuesta por los agentes de IA y llevar funciones más avanzadas a sus productos y servicios.

En el mensaje de Manus, el tono es claro: la unión se interpreta como un respaldo a su enfoque de IA de propósito general, ese tipo de sistemas que no están “entrenados para una sola cosa”, sino para ayudar con tareas variadas que mezclan investigación, automatización y ejecución de flujos complejos. Meta, por su parte, no ha detallado públicamente todos los términos económicos, aunque distintas informaciones sitúan la transacción por encima de los 2.000 millones de dólares. Continúa leyendo «Manus se une a Meta: qué implica la compra para la carrera de los agentes de IA»

Arquitectura y agentes de IA: la nueva frontera de la inteligencia constructiva

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por Natalia Polo

A finales de 2025, el campo de la arquitectura técnica ha dejado atrás la etapa experimental de los modelos generativos para abrazar un nuevo paradigma: los agentes inteligentes. Estos sistemas ya no se limitan a generar texto o responder preguntas, sino que actúan como colaboradores digitales, capaces de ejecutar tareas complejas, razonar en entornos técnicos y operar herramientas de software especializadas como Revit, Presto o plataformas de modelado BIM. La transformación se percibe en todos los niveles del ciclo de vida de un proyecto: desde la fase de diseño conceptual hasta la gestión post-obra.

La evolución de los modelos de lenguaje hacia modelos de razonamiento, como GPT-5.1, Gemini 3 (Nano Banana) o Claude 4.5, ha introducido una inteligencia capaz de entender planos, auditar presupuestos y generar informes legales, si se le proporcionan instrucciones adecuadas. Esto exige al profesional adoptar una nueva habilidad: la ingeniería avanzada de prompts. Continúa leyendo «Arquitectura y agentes de IA: la nueva frontera de la inteligencia constructiva»

Nvidia apuesta por la infraestructura abierta para la era de la IA agente con Nemotron 3

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por Natalia Polo

Nvidia ha lanzado una nueva familia de modelos de inteligencia artificial que marcan un giro estratégico hacia una infraestructura abierta diseñada para el desarrollo de agentes de IA capaces de operar en contextos extensos y tareas prolongadas. Esta nueva propuesta, llamada Nemotron 3, está pensada para empresas que desean construir sus propias aplicaciones sin depender de proveedores de modelos cerrados o tener que entrenar modelos fundacionales desde cero.

La idea es sencilla pero poderosa: en vez de ofrecer una solución «lista para usar», Nvidia proporciona herramientas modulares, optimizadas para su propio hardware, que los desarrolladores pueden adaptar a sus necesidades. Es, como dijo un analista del sector, más un «kit de comida» que una cena servida. Continúa leyendo «Nvidia apuesta por la infraestructura abierta para la era de la IA agente con Nemotron 3»

Google presenta nuevas herramientas para optimizar el uso de recursos en agentes de IA

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por Natalia Polo

A medida que los agentes de inteligencia artificial se vuelven más comunes en tareas complejas como búsquedas web, análisis de datos o navegación por documentos, el coste de su operación también se incrementa. En este contexto, Google, junto con investigadores de la Universidad de California en Santa Bárbara, ha desarrollado un marco innovador que permite a estos agentes gestionar mejor su «presupuesto» computacional y de uso de herramientas. Esta solución tiene como objetivo lograr que los agentes sean más conscientes de sus límites y ajusten su comportamiento para mantener un equilibrio entre precisión y coste. Continúa leyendo «Google presenta nuevas herramientas para optimizar el uso de recursos en agentes de IA»

Google simplifica la conectividad de agentes de IA con sus nuevos servidores MCP

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por Natalia Polo

Google ha presentado una novedad significativa en el mundo de la inteligencia artificial: servidores MCP (Model Context Protocol) completamente gestionados, diseñados para facilitar la integración de agentes de IA con servicios como Google Maps, BigQuery, Compute Engine y Kubernetes Engine. Esta propuesta busca eliminar los obstáculos técnicos que los desarrolladores enfrentaban al intentar conectar sus agentes con datos y herramientas del mundo real.

Durante mucho tiempo, quienes construyen agentes inteligentes han tenido que armar complejos sistemas de conectores para lograr que estos interactúen con bases de datos, infraestructuras o APIs. Esta estrategia resulta frágil, difícil de escalar y conlleva retos de seguridad y gobernanza. Google apuesta por cambiar ese panorama. Continúa leyendo «Google simplifica la conectividad de agentes de IA con sus nuevos servidores MCP»

Anthropic presenta un avance clave para mejorar la memoria de agentes de IA a largo plazo

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por Natalia Polo

Uno de los mayores retos técnicos en el desarrollo de agentes de inteligencia artificial es su capacidad para mantener la coherencia y continuidad a lo largo del tiempo. Estos sistemas, basados en modelos fundacionales como Claude de Anthropic, tienen una limitación inherente: trabajan dentro de «ventanas de contexto» finitas. Dicho de otra forma, es como si el agente solo pudiera recordar lo que cabe en una pizarra pequeña; cuando la tarea se extiende o se vuelve compleja, la información anterior se borra para dar paso a la nueva. Esto puede generar errores, repeticiones o decisiones incoherentes.

Anthropic se propuso abordar este problema desde su corazón tecnológico: el Claude Agent SDK, una herramienta diseñada para permitir que sus agentes trabajen de forma autónoma en tareas prolongadas. En su más reciente anuncio, la compañía asegura haber encontrado una forma efectiva de dar continuidad a estos agentes entre sesiones, sin que pierdan el hilo de lo que estaban haciendo. Continúa leyendo «Anthropic presenta un avance clave para mejorar la memoria de agentes de IA a largo plazo»

Google Workspace Studio: la nueva forma de crear agentes de IA sin programar

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por Natalia Polo

Google ha dado un paso más en la integración de la inteligencia artificial en el entorno de trabajo con Google Workspace Studio, una herramienta que permite a los usuarios diseñar, gestionar y compartir agentes de IA personalizados sin necesidad de escribir una sola línea de código. Esta función está disponible para empresas que cuenten con planes Business o Enterprise, y tiene como objetivo hacer que la automatización de tareas sea accesible, práctica y eficiente para todos los niveles de una organización. Continúa leyendo «Google Workspace Studio: la nueva forma de crear agentes de IA sin programar»