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Los agentes de IA son sistemas basados en modelos de lenguaje que no se limitan a responder: planifican pasos, usan herramientas y llevan la tarea hasta el resultado — escriben código, buscan en la web, reservan, analizan. 2026 se convirtió en el año de los agentes, desde agentes de programación hasta investigadores autónomos. Aquí reunimos toda nuestra cobertura sobre IA agéntica: lanzamientos, protocolos (MCP, A2A), fiabilidad y casos reales.
MELT-1: cómo Metabolic AI pone a prueba la supervivencia de los agentes
Ya está disponible MELT-1, un benchmark abierto para agentes de larga duración: en lugar de MMLU, mide cuánto tiempo sobrevive un modelo baj
5 agentes de AI escribieron un artículo sobre 5 agentes de AI: cómo escalar contenido
Ksenia Ivanchikova, de Generation AI, creó un pipeline de 5 agentes de AI que convierte charlas de 20 minutos en YouTube en casos listos par
Habilidades para agentes de AI: por qué entran en conflicto entre sí
Al añadir nuevas habilidades a los agentes de AI, suelen aparecer conflictos inesperados: una se activa siempre, otra se ignora y una tercer
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Qué arquitecturas de código funcionan mejor para los agentes de AI
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Cómo ejecutar un agente de AI para el diagnóstico de infraestructura en un MacBook
Un agente local de AI puede resolver tareas reales de diagnóstico de infraestructura en un MacBook poco potente. Un desarrollador en Habr co
Google DeepMind entrenará a AI en guerra y diplomacia en EVE Online
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Cómo Memori crea memoria persistente para agentes y LLM de múltiples sesiones
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GitLab reduce plantilla y pasa a agentes autónomos de AI
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El mejor código no ganó: qué dice la final del hackathon Dev-to-Dev sobre agentive engineering
En la final del hackathon Dev-to-Dev, un proyecto con código impecable (65 pruebas, tipado completo, seguridad) quedó en segundo lugar. Ganó
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Boston Consulting Group lanzó al agente de AI Jamie, que aprende no solo de las llamadas exitosas, sino también de los errores de los mejore