Hay un patrón que he visto repetirse durante dos años. Un equipo crea un agente, enfrenta problemas de confiabilidad, actualiza el modelo, The post El cuello de botella para los agentes de IA ya no es el modelo. Es la capa de contexto. apareció por primera vez en The New Stack.
Desde flujos de trabajo de IA hasta duración de la batería y seguridad, así es como es realmente vivir con el lujoso dispositivo plegable de Vertu todos los días.
La API REST de métricas de uso de Copilot ahora informa la actividad a nivel de repositorio. Dos nuevos puntos finales devuelven un desglose diario por repositorio de la actividad de solicitud de extracción para el agente de codificación Copilot y la revisión del código Copilot... La publicación Métricas de uso de GitHub Copilot a nivel de repositorio disponibles generalmente apareció por primera vez en El Blog de GitHub.
La API de métricas de uso de Copilot ahora informa el uso de la aplicación GitHub Copilot en los informes empresariales y de organización de 1 día y 28 días. Esto brinda a los administradores de empresas y organizaciones visibilidad sobre... La publicación La aplicación GitHub Copilot ahora disponible en la API de métricas de uso apareció por primera vez en El Blog de GitHub.
La revisión del código de Copilot ahora utiliza un firewall, pasos de configuración personalizados y configuraciones de ejecutor independientes. Ahora lee instrucciones personalizadas de la rama principal para permitir pruebas y validación sencillas... La publicación Revisión del código de Copilot: mejoras de personalización y configuración apareció por primera vez en El Blog de GitHub.
El informe de error se recibió como queja de un cliente. Un agente de IA responsable de gestionar la incorporación de proveedores había enviado un correo electrónico de rechazo a un proveedor que la empresa había estado intentando cerrar durante tres meses. Nadie lo había autorizado. Nadie lo había configurado para rechazar proveedores de esa categoría. El agente tomó la decisión de forma autónoma después de analizar un documento de cumplimiento y cruzarlo con una base de datos interna de políticas.
Oracle presenta la experiencia AI-Native Builder para crear y ejecutar aplicaciones agentes en Oracle Fusion Applications WebWire
Una alerta de tasa de conversión se activa 30 minutos después de que un motor de precios implementa reglas de descuento actualizadas. La plataforma de análisis tiene millones de La publicación Por qué cada decisión de un agente de IA necesita un recibo apareció por primera vez en The New Stack.
VS Code 1.129 permite que los agentes de IA se ejecuten en su propio proceso para que varias ventanas puedan compartir una sesión H2S Media
OpenAI estrena teclado Codex Micro de 230 dólares para codificación AI MSN
Una sección AGENTS.md que se puede copiar y pegar para el trabajo de bases de datos: Postgres efímero a través de npx create-db, migraciones seguras y salida JSON para Claude Code, Cursor y Codex.
El laboratorio chino de IA Moonshot AI anunció el Kimi K3 esta mañana, describiéndolo como su "modelo más capaz hasta la fecha, con 2,8 billones de parámetros". Actualmente está disponible a través de su sitio web y API, pero se promete un lanzamiento abierto "antes del 27 de julio de 2026". Moonshot lo llama el primer "modelo abierto de clase 3T" (supongo que están redondeando 2,8 billones a 3 billones), quitándole la corona al 1.6T v4 Pro de DeepSeek. En sus puntos de referencia autoinformados, el K3 supera en su mayoría a Claude Opus 4.8 max y GPT-5.
LM Studio Bionic: el agente de IA para modelos abiertos
El creador dice que "ignorará en voz alta" a quienes defienden la prohibición de las herramientas de inteligencia artificial.
En 107 empresas, los agentes de IA tienen acceso real a sistemas y datos, mientras que los controles destinados a contenerlos se quedan atrás. Más de la mitad ya ha tenido un incidente de seguridad de agente confirmado o estuvo a punto de sufrir un accidente; sólo alrededor de un tercio otorga a cada agente su propia identidad de alcance, y la mayoría de los agentes aún comparten credenciales; y sólo tres de cada diez aíslan a sus agentes de mayor riesgo.
Los microservicios se diseñaron en torno a un contrato simple: una persona que llama conocida envía una solicitud predecible, espera una respuesta escrita y continúa. Ese contrato se mantuvo durante años. Entonces llegaron los agentes de la IA. Un agente no llama a su servicio una vez. Podría llamarlo tres veces en un único ciclo de razonamiento, distribuirlo a cinco servicios simultáneamente, volver a intentarlo con una salida ambigua o decidir en pleno vuelo que un punto final diferente es más apropiado.
El Protocolo de contexto modelo (MCP) cambió por completo la forma en que conectamos grandes modelos de lenguaje con datos y herramientas del mundo real. Sin embargo, las primeras versiones del protocolo presentaban un enorme cuello de botella para los desarrolladores empresariales: dependían en gran medida de sesiones con estado y de larga duración. Si deseaba ampliar sus herramientas de inteligencia artificial para manejar miles de flujos de trabajo de agentes simultáneos, tenía que lidiar con sesiones fijas, equilibrio de carga complejo y una gran sobrecarga de memoria.
El miércoles, GoDaddy lanzó su nueva plataforma para desarrolladores, brindando a los desarrolladores una forma de administrar dominios sin salir de su entorno de desarrollo. La publicación GoDaddy abrió su registrador a agentes de IA. Luego hubo que construir barandillas. apareció por primera vez en The New Stack.
Un agente de inteligencia artificial de análisis de video que pueda percibir, razonar y actuar en base a cantidades masivas de secuencias de video debe integrarse con los flujos de trabajo existentes y...
Descubra qué son los agentes de IA, cómo funcionan y qué se necesita para crearlos y ejecutarlos de forma segura en producción.
Una agencia de tres personas recibió una factura de AWS de 14.000 dólares en un día después de que los atacantes extrajeran claves de acceso estáticas y quemaran las invocaciones de Claude en Bedrock. Combinado con el incidente DN42 de mayo, donde un agente autónomo aprovisionó $6,531 de infraestructura de gran tamaño en 24 horas, los profesionales advierten que la facturación en la nube está retrasada aproximadamente un día con respecto al gasto en velocidad del agente. Por Steef-Jan Wiggers
La capacidad de un agente de IA moderno depende no sólo de su modelo básico sino también de su arnés, que construye indicaciones, gestiona el estado, invoca herramientas y coordina la ejecución. A medida que evolucionan los modelos, las API, los entornos y los requisitos, el arnés debe modificarse continuamente. Antes de que se pueda realizar dicho cambio, un desarrollador o agente de codificación debe identificar todas las ubicaciones del código que implementan el comportamiento objetivo.
La elaboración de perfiles de regiones urbanas constituye un problema central en la informática urbana y respalda aplicaciones como la estimación de población, la evaluación económica y el monitoreo ambiental. Los métodos existentes suelen formular esta tarea como aprendizaje de representación multimodal, fusionando datos urbanos heterogéneos, por ejemplo, imágenes de satélite, puntos de interés, descripciones textuales e información de edificios en 3D, en incrustaciones latentes para la predicción.
La memoria de los agentes es un problema de sistemas para los agentes con horizontes a largo plazo. Las implementaciones prácticas requieren la retención del estado de la tarea a lo largo de conversaciones prolongadas, la recuperación de hechos y preferencias específicos del usuario en todas las sesiones y la acumulación de conocimiento de procedimientos a partir de resultados anteriores.
OpenUSD es un marco abierto y extensible que proporciona un lenguaje de descripción de escenas común para la IA física. Permite a los equipos traer datos CAD, simulación...
OpenAI, que se encuentra en medio de una batalla legal con Apple por acusaciones de robo de hardware, acaba de lanzar un teclado iluminado diseñado para combinarse con su aplicación de codificación agente.
Sus agentes de Python ahora pueden adquirir paquetes reutilizables de experiencia en el dominio (instrucciones, material de referencia y scripts que se cargan solo cuando una tarea los requiere) a través de una API estable y lista para producción. Agent Skills para Python en Microsoft Agent Framework es estable y está disponible: la API de habilidades principales no tiene puerta experimental, por lo que puede confiar […] La publicación Agent Skills para Python ya se lanzó apareció por primera vez en Microsoft Agent Framework.
Las herramientas de codificación agente son cada vez más capaces de generar y enviar solicitudes de extracción (PR) a proyectos de software, introduciendo nuevas formas de colaboración entre humanos y agentes en el desarrollo de software. Si bien estudios anteriores han examinado los resultados a nivel de relaciones públicas de las contribuciones generadas por agentes, se sabe menos sobre cómo se adoptan y gestionan las herramientas de codificación a nivel de proyecto.
OpenAI finalmente está lanzando algo de hardware. No, no es el misterioso dispositivo impulsado por inteligencia artificial que la compañía está desarrollando con el ex diseñador de Apple Jony Ive, un proyecto que ya está enredado en una demanda judicial complicada. En cambio, es un producto diseñado para usarse con su plataforma de codificación, Codex. El dispositivo, un bloque de botones de forma cuadrada llamado Codex Micro, […]
Stripe presenta un conjunto de pruebas comparativas para evaluar si los agentes de IA pueden crear integraciones de Stripe en el mundo real en flujos de trabajo de pago basados en backend, frontend y navegador. El estudio examina la capacidad de ingeniería de software de un extremo a otro, centrándose en las brechas de ejecución, prueba y validación en sistemas agentes bajo restricciones similares a las de producción. Por Leela Kumili
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