AI-агенты
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.
Jensen Huang mostró cómo Nvidia está redefiniendo la infraestructura de la AI agéntica
En GTC 2026, Nvidia mostró que la AI agéntica requiere no solo más GPUs, sino una nueva combinación de CPUs, orquestación, control de agente
Denodo: los sistemas autónomos de AI dependen de la calidad de la gobernanza de datos empresariales
A medida que aumenta la autonomía del AI, el punto débil deja de ser solo los modelos y pasa a ser también los datos: sin una capa unificada
Ralph loop según Huntley: por qué no deben confundirse los enfoques de Anthropic y Vercel
Bajo el término Ralph loop ya se están mezclando al menos cinco arquitecturas de agentes, y el análisis muestra dónde está la frontera entre
La editorial Piter lanzó un libro sobre GraphRAG y RAG avanzado sobre grafos de conocimiento
OpenClaw se convirtió en un fenómeno cultural en China — el agente ya es tema de eventos masivos
Amnesia contextual: por qué los agentes de AI en 2026 olvidan todo lo que sabían ayer
OpenClaw en China: por qué el revuelo en torno al agente de AI se convirtió en una prueba global para el mercado
KPMG: las empresas gastan US$ 186 millones en AI, pero no ven un retorno real — los agentes cambian la ecuación
KPMG detectó que el presupuesto corporativo medio para AI alcanzó los US$ 186 millones al año, pero la brecha entre la inversión y el valor
H Company presenta Holo3 — un agente de AI para usar la computadora con una puntuación récord en OSWorld-Verified
H Company lanzó Holo3, un modelo para usar la computadora que obtuvo 78,85% en OSWorld-Verified y fue entrenado con escenarios corporativos
Nueve razones para no apresurarse: por qué los agentes de AI aún no están listos para sustituir a sus empleados
Google, IETF y nuevos protocolos para agentes de AI: por qué A2A, Pilot y OpAMP son necesarios
AWS mostró cómo restringir el acceso de los agentes de AI de AgentCore solo a dominios aprobados
KiloClaw de Kilo ayuda a las empresas a poner bajo control el shadow AI y los agentes autónomos
Cómo preparar un entorno BPMN para trabajar con agentes de AI: seis prácticas para equipos de procesos
El análisis muestra por qué los agentes de AI rompen incluso diagramas BPMN válidos y qué seis cambios en documentación, pruebas y CI/CD hac
AWS añadió a Bedrock AgentCore almacenamiento persistente de sesiones y ejecución de comandos shell
AWS mostró cómo conservar el directorio de trabajo del agente entre sesiones en Bedrock AgentCore y ejecutar comandos shell en la misma micr