Claude Code vs Cursor vs GitHub Copilot en 2026: comparativa con tareas medidas
Tres agentes de código en producción, cinco tareas reales medidas en tiempo, tokens y calidad de PR. Sin marketing: la cinta de medición.
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FinOps de tokens en agentes: la cuenta que sorprende
La primera factura de un agente en producción suele ser más alta de lo que el equipo esperaba. Este artículo recoge las palancas reales para controlar el coste sin sacrificar calidad.
Claude Opus 4.7 y tareas de horizonte largo: cambios reales
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.
LLM-as-judge maduro: cuándo confiar y cuándo no
Usar un LLM como juez de otro LLM se generalizó en 2024 y sigue siendo la única forma escalable de evaluar calidad cualitativa. La pregunta madura es cuándo fiarse de esos números.
Skills y subagentes: patrón de reutilización agente
Skills empaquetan capacidades reutilizables; subagentes aíslan ejecución de tareas acotadas. Juntos forman el patrón más efectivo para componer agentes complejos en 2026.
Incidentes con agentes IA: runbooks de recuperación que funcionan
Los agentes fallan. La pregunta no es si, sino cómo y qué haces en los primeros veinte minutos. Este es el runbook que distingue un incidente contenido de una reputación dañada.
LLM red teaming: manual práctico
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.
Evaluaciones de agentes en producción: el framework que funciona
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?
Agent OS en producción: casos reales sin marketing
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.
Gobernanza de agentes en empresa: los controles que ya no son opcionales
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.
Lecciones de agentes en producción en 2025: resumen para 2026
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.
Ecosistema MCP consolidado: mapa rápido para 2026
Dieciséis 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.