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Docker Agent es un complemento de la línea de comandos de Docker para crear y ejecutar agentes de inteligencia artificial sin escribir código: describes el modelo, las herramientas MCP y los subagentes en un fichero YAML, arrancas todo con docker agent run y distribuyes el agente por cualquier registro OCI. Compatible con OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock y Mistral.
Open GSD (Git. Ship. Done.) es un conjunto de herramientas de código abierto con licencia MIT para dirigir agentes de programación sin que pierdan el contexto: estructura el trabajo en cinco fases (discutir, planificar, ejecutar, verificar y enviar) y delega la parte pesada en subagentes con contexto limpio. Su núcleo son el motor gsd-core y el agente de terminal gsd-pi.
Tres agentes de código (Claude Code, Cursor y GitHub Copilot) medidos sobre cinco tareas reales de un equipo de plataforma: endpoint REST, refactor multi-fichero, depuración de CI, revisión de PR de seguridad y ficheros de fixtures. Claude Code lidera en refactor y revisiones; Cursor brilla en exploración interactiva; Copilot sigue siendo el más ágil para autocompletado puntual.
Skills empaquetan capacidades reutilizables que el agente carga según la tarea; subagentes aíslan la ejecución de trabajo acotado y devuelven un resultado sintetizado sin inflar el contexto del orquestador. Juntos forman el patrón de composición más sólido para construir agentes complejos y mantenibles en 2026.
Usar un LLM como juez de otro LLM se generalizó en 2024 y sigue siendo, en 2026, la única forma escalable de evaluar calidad cualitativa en sistemas con LLM. Es fiable si la correlación juez-humano supera 0,7 en 30 casos y se recalibra cada trimestre; por debajo de ese umbral, no fiarse del número.
Opus 4.7 se lanzó como el modelo más capaz de Anthropic con énfasis en trabajo agéntico de horizonte largo. Tras dos meses de uso intensivo, estos son los cambios prácticos frente a Opus 4.6.
La primera factura de un agente en producción suele doblar o triplicar lo estimado. Este artículo repasa cinco palancas reales y en orden de prioridad, cacheo, routing, control de contexto, batching y telemetría, para recortar el coste sin tocar la calidad percibida.
Los agentes de IA fallan en producción: lo que importa es cómo respondes en los primeros veinte minutos. Este runbook cubre clasificación de severidad, aislar antes de investigar, purgar memoria contaminada, comunicar sin inventar datos y convertir cada incidente en una prueba de regresión antes de darlo por cerrado.
El red teaming de modelos de lenguaje ha pasado de actividad esotérica a práctica obligatoria. Con OWASP Agentic Top 10 y CSA Agentic AI Red Teaming Guide convergiendo en un vocabulario común, este es el manual operativo que cualquier equipo que despliegue agentes necesita tener.
Después de año y medio llenando tableros con agentes en producción, la pregunta que separa equipos que envían fiable de los que van a ciegas sigue siendo la misma: ¿cómo mides que el agente está funcionando?
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.
Tras dos años de pilotos y un año de agentes en producción, la gobernanza ha pasado de comité aspiracional a control operativo. Qué piden las auditorías, qué rompió en 2025 y qué barandillas están absorbiendo la mayoría de los incidentes.
Durante 2025 cientos de equipos pusieron agentes IA en producción real. A principios de 2026, con datos suficientes, emergen lecciones consistentes sobre qué falla, qué funciona, cuánto cuesta y qué tareas no encajan. Repaso ordenado para equipos que empiezan ahora.
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.
Anthropic publicó Haiku 4.5 en octubre de 2025 y el modelo ha madurado rápido: rendimiento cercano a Sonnet 4 en tareas estructuradas a un tercio del coste, ventana amplia y latencia baja. Es la pieza que faltaba para desplegar agentes a escala sin quemar presupuesto.
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 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.
Los agentes que encadenan llamadas a modelos, herramientas y memoria son difíciles de depurar sin una instrumentación pensada para ellos. Después de un año largo operando agentes en producción, repaso qué hay que medir primero, qué estándares están consolidándose y qué errores caros evita tener trazas bien hechas desde el inicio.
Casi nueve meses después del lanzamiento de Computer Use, algunos equipos lo han llevado a producción para tareas reales. Dónde funciona, dónde todavía no conviene, y qué patrones están emergiendo para que un agente que maneja ratón y teclado no acabe siendo más problema que solución.
Los editores de código han empezado a incorporar MCP como cliente nativo: VS Code, Zed, Cursor y varios forks de Neovim. Esto cambia la forma en que el agente accede al contexto del proyecto y abre preguntas prácticas sobre qué servidores activar y cómo configurarlos sin abrir puertas.
Los agentes de IA empiezan a tener un hueco serio en los pipelines de integración continua: revisar diffs, proponer arreglos, generar tests que faltan. Seis meses de uso real para separar los patrones que funcionan de los que acaban costando más tiempo del que ahorran.
Un año después de que la interfaz de chat dejara de ser la única forma aceptable de hablar con un agente, aparecen patrones de UI pensados específicamente para tareas de agente. Repaso los que empiezan a cuajar y los que solo son moda de ciclo.
Seis meses después de que MCP se volviera el protocolo común de integración de agentes, el catálogo comunitario supera el millar de servidores. Repaso cuáles uso a diario, cuáles son ruido y cómo separarlos sin caer en la trampa de la novedad.
Las promociones W25 y S25 de Y Combinator llevan un sesgo histórico hacia agentes verticales y herramientas para desarrolladores. Analizo los patrones visibles, los modelos de negocio que aparecen y qué deberían copiar los fundadores europeos.
