El concepto de Agent OS pasó del slide al despliegue en 2025. Seis meses en producción dejan patrones visibles: qué arquitecturas funcionan, dónde se rompe el modelo y qué aporta frente a correr agentes sobre pila existente.
Un año después de que GraphRAG saliera de laboratorio, queda una estadística clara: funciona donde la información corporativa tiene relaciones densas, falla donde solo hay documentos sueltos. Patrones, costes y decisiones de arquitectura que han sobrevivido.
El stack de herramientas IA que un desarrollador usa en 2026 es distinto al de hace dieciocho meses. Editores agénticos, herramientas de revisión, agentes de terminal y asistentes de pruebas se han estabilizado en roles reconocibles. Guía práctica por categoría.
Veinte meses después del anuncio inicial, Model Context Protocol pasó de curiosidad a estándar de facto entre clientes y servidores de agentes. Qué hay disponible, qué servidores merecen la pena, qué problemas siguen abiertos y cómo se parece al mapa de protocolos anteriores.
Tres años después de que platform engineering se convirtiera en palabra de moda, el polvo ha caído. Unas pocas empresas tienen plataformas internas que de verdad aceleran al desarrollo, muchas montaron un portal Backstage vacío y algunas volvieron a DevOps clásico. Análisis de qué distingue a las que ganaron.
Cuatro años y medio después de la entrada oficial de Rust en el kernel Linux 6.1, con drivers reales de GPU Apple y NVMe en producción y tras varios conflictos mediáticos entre mantenedores, toca hacer balance técnico sin histrionismo. Qué funciona, qué cuesta y hacia dónde va la próxima fase.
Después del ciclo de hype de 2023-2024 con Apple Vision Pro como protagonista, del valle de desilusión en 2025 y de la consolidación discreta pero real de Meta Quest 3S y del stack WebXR, toca evaluar honestamente dónde está la realidad extendida. Qué funciona, qué se ha muerto, qué sigue vivo.
WASI preview 3 llegó como estándar estable a finales de 2025 y ha tenido unos meses para demostrar si realmente desbloquea los casos que preview 2 se quedaba cortos. Recorrido honesto por adopciones reales, bibliotecas maduras y patrones que empiezan a funcionar en producción.
Después de dos años viendo cómo cada producto inventaba su propia interfaz para hablar con un agente, en enero de 2026 empieza a emerger un consenso estable sobre qué patrones funcionan, cuáles no y qué espera ya el usuario medio. Toca recoger lo que ha quedado.
Seis meses después de que A2A llegara a la Linux Foundation, y tras varios ciclos de implementación por parte de Google, Microsoft y proyectos abiertos, qué significa la versión 1 del protocolo y si ya es seguro construir sobre él.
Con 1.34 liberado en agosto de 2025 y el ciclo de 1.35 en su última fase de congelación de funciones, qué llegará estable, qué quedará en beta, qué nos interesa a quienes mantenemos clústeres pequeños o medianos y qué podemos ignorar sin culpa hasta el siguiente ciclo.
La integración de WebAssembly dentro de containerd como tiempo de ejecución alternativo ha madurado. Ya es posible desplegar cargas mixtas Linux y Wasm en el mismo clúster de Kubernetes con argumentos operativos sólidos. Cuándo compensa y cuándo no.
La obligación del EAA entró en vigor el 28 de junio de 2025. Seis meses después tenemos ya primeros expedientes sancionadores, criterios de enforcement y lecciones operativas para equipos que aún corren detrás del calendario. Lo que sí se audita y lo que todavía no.
Con MCP resolviendo la conexión entre agente y herramientas, el siguiente cuello de botella aparece: cómo hablan entre sí dos agentes de distintos proveedores. Agent2Agent de Google, donado a la Linux Foundation en 2025, intenta ocupar ese hueco.
Las unidades de procesamiento neuronal han dejado de ser una etiqueta de marketing en portátiles Snapdragon, Apple Silicon y AMD Ryzen AI. Repaso qué se puede hacer hoy desde código, qué herramientas están maduras y cuándo compensa mirar a la NPU en lugar de la CPU o la GPU.
gVisor interpone un kernel en espacio de usuario entre el contenedor y el anfitrión. Después de años en producción en Google y adopción creciente en plataformas serverless, merece una lectura honesta sobre cuándo compensa frente a microVMs y runtimes clásicos.
Un proxy con caché delante de un modelo de lenguaje puede reducir la factura de tokens de forma significativa, pero introduce riesgos sutiles si el diseño no es cuidadoso. Qué tipos de caché funcionan en producción, dónde están las trampas habituales y cómo integrarlos sin degradar la experiencia.
Un enrutador de inferencia decide qué modelo atiende cada petición en función de coste, latencia y complejidad. Bien diseñados reducen la factura de tokens sin que el usuario perciba degradación; mal diseñados introducen fallos sutiles difíciles de depurar.
TigerBeetle es una base de datos distribuida escrita en Zig y especializada en un tipo concreto de carga: contabilidad por partida doble de altísimo volumen con garantías fuertes de consistencia. No pretende sustituir a Postgres; pretende ser la pieza correcta cuando el problema es contar transacciones financieras a ritmo de millones por segundo sin fallos sutiles.
Después de tres años de expansión y de un ecosistema sobreexcitado alrededor del término, platform engineering llega a 2025 en una fase de consolidación. Las plataformas internas que sobreviven son las que entendieron su función real, las que confundieron el nombre con la solución están desmantelando sus equipos o recortándolos drásticamente.
Tras la adquisición por Microsoft en 2019, Citus vivió un limbo comercial que terminó con Microsoft abriendo el código completo en 2022. Tres años después, la extensión de particionado para Postgres ha madurado y ofrece una ruta práctica para escalar sin abandonar el motor que ya conoces. Un repaso honesto.
SQLite lleva años ganando terreno en servidores reales gracias a WAL, a proyectos como Litestream y libSQL, y a hardware con discos rápidos. Repaso los patrones que siguen funcionando después de varios años de uso, los que no, y por qué el tamaño medio de una aplicación web se come ya sin despeinarse.
Tras años de prometer un lakehouse abierto, la combinación de Apache Iceberg con catálogos REST y dbt encima ha cuajado en 2025 como la pila de referencia. Analizo qué resuelve, dónde sigue doliendo y por qué la separación limpia entre tabla, motor y transformación importa más de lo que parece.
DuckDB lleva dos años colándose en las arquitecturas de datos sin hacer ruido. Ya no es solo la base de datos embebida para analítica local: en 2025 está apareciendo en casos concretos de empresa donde reemplaza a piezas mucho más caras. Un recorrido por patrones reales.
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