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Claude Sonnet 4.6 es el modelo por defecto en la mayoría de cargas de producción de 2026: cubre el 80% del tráfico con calidad indistinguible de Opus 4.7 en pruebas ciegas y un coste por token que ronda el 60% del de Opus. Sigue haciendo falta Opus en razonamiento complejo y coding agéntico sobre bases grandes.
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.
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.
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.
