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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.
Sonnet 4.6 es el modelo por defecto de la mayoría de cargas de trabajo en 2026. Estos son los casos donde brilla, dónde no basta y por qué sigue siendo el sweet spot.
Skills empaquetan capacidades reutilizables; subagentes aíslan ejecución de tareas acotadas. Juntos forman el patrón más efectivo para componer agentes complejos en 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.
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.
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.
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.
Anthropic publicó Claude 3.7 Sonnet a finales de febrero con pensamiento extendido opcional y un compañero de consola llamado Claude Code. Reflexión sobre qué cambia de verdad y qué queda para la próxima familia.
Anthropic lanzó Computer Use en octubre de 2024: Claude controla el escritorio. Qué funciona, qué no, y las implicaciones reales para automatización.
Claude 2 ofrece contexto largo (100K tokens) y un enfoque distinto a la seguridad. Cómo se compara realmente con GPT-4 en uso práctico.
