Artículos Relacionados con Agente

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Más allá del modelo, todo es "Harness": Deepseek entra en escena, ¿por qué cambia el campo de batalla principal de la competencia de IA en China?

A mediados de mayo de 2026, Deepseek formó internamente un nuevo equipo "Harness" para desarrollar un agente de código inteligente, similar a Claude Code de Anthropic. Esto marca un cambio en el enfoque competitivo de la IA en China, que pasa de crear modelos de lenguaje masivos a construir herramientas prácticas para productividad y automatización en el entorno laboral. Deepseek busca controlar el diseño de interfaces y el ciclo de datos de entrenamiento de estos agentes, ya que estos sistemas no solo ejecutan tareas, sino que también generan datos valiosos para mejorar los propios modelos. El "Harness" actúa como el sistema de ejecución y gestión que permite al modelo de IA interactuar de manera segura y efectiva con el mundo exterior, manejando tareas, herramientas y recuperándose de errores. Optimizar este entorno es crucial para la fiabilidad de los agentes en tareas complejas. Otras empresas tecnológicas chinas también están definiendo sus estrategias en herramientas de IA. Tencent, por ejemplo, apuesta por un asistente de trabajo que se integra en su ecosistema empresarial para automatizar flujos de trabajo organizativos. Alibaba, en cambio, ofrece una solución más ligera que permite automatizar tareas directamente en el navegador web. El éxito de empresas como Viktor, que ofrece "empleados de IA" autónomos para Slack, demuestra la creciente disposición de las empresas a pagar por soluciones que ejecuten tareas complejas de principio a fin, sin necesidad de supervisión constante. Este nuevo enfoque hacia las herramientas plantea retos de ingeniería, como gestionar el consumo de "tokens" en tareas largas o garantizar la seguridad y estabilidad. Además, las restricciones de acceso a herramientas occidentales como Claude Code crean una oportunidad de mercado para soluciones locales como la que desarrolla Deepseek.

marsbit06/22 06:10

Más allá del modelo, todo es "Harness": Deepseek entra en escena, ¿por qué cambia el campo de batalla principal de la competencia de IA en China?

marsbit06/22 06:10

Sin equipo de ventas y con ingresos de 20 millones de dólares, ¿cómo conquistó Viktor, el empleado de IA, a 30.000 empresas?

El asistente de IA Viktor, creado por un equipo con experiencia en DeepMind, ha logrado ingresos anuales de 20 millones de dólares sirviendo a 30,000 empresas, sin un equipo de ventas. Funciona como un "compañero de trabajo de IA de Nivel 3" que ejecuta tareas de principio a fin directamente en herramientas como Slack o Microsoft Teams mediante simples menciones (@). Permite a los usuarios realizar solicitudes en lenguaje natural, eliminando la necesidad de conocimientos en ingeniería de prompts. Su modelo de crecimiento impulsado por el producto (PLG) y facturación basada en créditos o consumo de tareas, en lugar de por usuario, facilita la adopción. Ofrece 100 dólares en créditos gratuitos para demostrar su valor rápidamente, como en procesos automatizados de conciliación nocturna o creación de presentaciones PPT. Viktor se integra con más de 3,200 aplicaciones y puede activarse automáticamente según horarios o eventos. También posee memoria organizacional, aprendiendo de correcciones para mejorar su ejecución. Al expandirse a Microsoft Teams, Viktor enfrenta nuevos desafíos de cumplimiento normativo y seguridad en grandes organizaciones. Su enfoque de ejecución autónoma, aunque eficiente, introduce riesgos de "caja negra" y posibles errores operativos. El éxito a gran escala dependerá de encontrar un equilibrio entre la automatización total, la gestión de riesgos y la construcción de confianza mediante un marco sólido de gobernanza, permisos y auditoría.

marsbit06/19 10:59

Sin equipo de ventas y con ingresos de 20 millones de dólares, ¿cómo conquistó Viktor, el empleado de IA, a 30.000 empresas?

marsbit06/19 10:59

Guía práctica de la tarjeta AI de WeChat: ¿Ha llegado la era de las compras con IA?

**Resumen: ¿Ha llegado la era de las compras con IA? Guía práctica de la Tarjeta AI de WeChat** El 17 de junio, WeChat Pay presentó oficialmente la "Tarjeta AI", una función que permite a los usuarios realizar pagos a través de su asistente de IA WorkBuddy. Sin embargo, las pruebas revelan que aún no permite el "consumo totalmente automático". **¿Qué es realmente?** No es una tarjeta que la IA use libremente. Es más bien una "subcartera" aislada de la principal de WeChat Pay. Los usuarios deben vincularla y transferir fondos específicamente a esta tarjeta. Cada pago iniciado por la IA requiere la confirmación manual del usuario en el móvil, y los gastos se gestionan por separado. **¿Cómo activarla?** El acceso está dentro de WorkBuddy. Preguntando "¿Cómo uso la tarjeta de pago AI de WeChat?", el agente proporciona un enlace para vincular la tarjeta escaneando un código QR con WeChat (válido por 5 minutos). Tras aceptar los términos, se puede recargar desde la cartera principal. **Escenarios objetivo actuales:** Según WeChat, es para comprar contenido pago (informes, datos), usar API/tools de pago, y suscribirse o renovar servicios. Sin embargo, en pruebas no se pudo activar fácilmente para estos casos específicos. **Prueba práctica: Pedir un té de burbujas (fallida):** Al pedir a WorkBuddy que compre un "Heytea", no puede hacerlo directamente. Requiere una "Skill" (habilidad) externa, como el "Asistente de Meituan". Solo generar el código QR para autorizar la cuenta de Meituan consumió 185.37 puntos (más que los 150 puntos diarios gratuitos). Tras la autorización, la IA generó un enlace de pago con la Tarjeta AI, pero el resultado fue la compra de un cupón de Meituan no deseado, no el té específico solicitado. **Conclusión: El problema no es el pago, sino la ejecución del agente.** La Tarjeta AI solo resuelve la capacidad de pago, no la compleja cadena de ejecución: comprender la necesidad precisa, elegir la plataforma correcta, autorizar la cuenta, seleccionar el producto exacto y gestionar el cumplimiento. Los agentes de IA actuales aún no ejecutan tareas del mundo real de manera fiable. **Mecanismo de seguridad actual:** El usuario mantiene el control final. La IA solo puede usar el saldo de la Tarjeta AI, cada pago necesita confirmación en el móvil, y la cuenta principal de WeChat Pay no se toca. **Recomendaciones:** Si quieres probarla, hazlo con cantidades pequeñas y en servicios digitales de bajo riesgo. Antes de pagar, verifica siempre el nombre del producto, el precio y los términos. No asumas que el Agente de IA ha entendido tu necesidad real, especialmente para pedidos físicos, entregas o cupones.

marsbit06/18 12:08

Guía práctica de la tarjeta AI de WeChat: ¿Ha llegado la era de las compras con IA?

marsbit06/18 12:08

El equipo de NVIDIA permite a un agente de programación hacerse cargo de experimentos con robots reales, logrando una tasa de éxito del 99%

La investigación en automatización ha dado un paso significativo al salir del entorno simulado y adentrarse en el mundo físico real. El equipo de NVIDIA GEAR, dirigido por Jim Fan, presentó el proyecto ENPIRE, un marco que permite por primera vez que agentes de programación autónomos realicen investigación en hardware robótico real. El sistema coloca ocho agentes Codex en una flota de robots con recursos de GPU y un presupuesto de tokens, asignándoles el objetivo de resolver tareas de forma eficiente y segura. Estos agentes operan con mínima intervención humana, manejando de forma autónoma un ciclo cerrado que incluye el reinicio automático de escenarios, la búsqueda en literatura, la implementación y entrenamiento de estrategias, la verificación y el análisis de registros para iterar continuamente. Han logrado una tasa de éxito del 99% en tareas de manipulación diestra como atar bridas, organizar clavos en una caja o instalar GPUs. Un hallazgo clave es que para muchas tareas robóticas, restablecer el entorno es más fácil que completar la tarea principal. Por ello, ENPIRE se centra primero en que los agentes creen procedimientos automáticos de reinicio. El sistema consta de cuatro módulos principales que forman el bucle de retroalimentación física: Entorno (EN), Mejora de Políticas (PI), Evaluación (Rollout, R) y Evolución (E). El proyecto también observó una "ley de escala física": aumentar el número de robots en paralelo (por ejemplo, a 8) acelera significativamente la resolución de tareas. Se introdujeron nuevas métricas como la Utilización Media del Robot (MRU) y la Utilización Media de Tokens (MTU) para medir la eficiencia. Actualmente, algunos sistemas pueden iterar durante toda la noche sin supervisión. El objetivo final es lograr una operación completamente autónoma. El proyecto ENPIRE será de código abierto, permitiendo a los desarrolladores replicar sistemas similares.

marsbit06/18 00:37

El equipo de NVIDIA permite a un agente de programación hacerse cargo de experimentos con robots reales, logrando una tasa de éxito del 99%

marsbit06/18 00:37

Año Uno de las Aplicaciones de IA: ¿Solo sabe decir "sí", ignorando los riesgos? El cuaderno de bitácora del desarrollo de software se abre por completo

El año de la IA aplicada: ¿Solo "sí" y sin considerar riesgos? El diario de navegación del desarrollo de software se abre por completo. El rápido aumento del uso de IA para generar código, con menos supervisión, introduce riesgos ocultos en código aparentemente correcto, lo que puede provocar pérdidas de datos o activos. El proyecto de código abierto **Narwhal AI Code Risks**, de Narwhal-Lab (Universidad de Pekín), recopila casos reales, señales tempranas y rutas de riesgo típicas para ayudar a los desarrolladores a identificar peligros. Un ejemplo claro es el incidente de configuración del oráculo cbETH de Moonwell, donde un error semántico en un precio (1.12 USD en lugar de ~2200 USD) pasó todas las revisiones y causó una pérdida de ~1.78 millones de dólares. El riesgo no siempre se muestra con errores; a menudo, el código funciona pero su semántica es errónea. La IA ya no solo completa código, sino que modifica configuraciones, gestiona dependencias y actúa mediante agentes, creando cadenas de acciones más largas y difíciles de rastrear. Los riesgos se clasifican en 7 categorías: cadena de suministro, vulnerabilidades a nivel de código, configuración de nube/infraestructura, riesgos de agentes, riesgos en dominios verticales, propiedad intelectual/cumplimiento y factores humanos. El proyecto organiza la información en tres niveles: `cases/` (eventos reales verificados), `inferred/` (señales tempranas por confirmar) y `scenarios/` (patrones de riesgo claros). Su objetivo es convertir casos de riesgo en conocimiento reutilizable para que desarrolladores, investigadores y fabricantes de herramientas puedan detectar y prevenir problemas similares, creando un registro de navegación abierto para la era del desarrollo con IA.

marsbit06/16 04:55

Año Uno de las Aplicaciones de IA: ¿Solo sabe decir "sí", ignorando los riesgos? El cuaderno de bitácora del desarrollo de software se abre por completo

marsbit06/16 04:55

¿Qué tan ambicioso es World? Desde protocolos de identidad hasta puertas de entrada de IA

World ID ha pasado de ser un protocolo de identidad digital a aspirar a convertirse en un pilar fundamental en la era de la IA. Inicialmente centrado en crear una red global de "prueba de personalidad" mediante el escaneo del iris, el proyecto enfrentaba escepticismo por la falta de casos de uso reales. Sin embargo, al entrar en su tercera fase "The Simple Plan", World está impulsando su adopción en tres frentes: empresarial (colaborando con empresas como Zoom para combatir deepfakes), personal (verificando identidades en plataformas como Tinder) y, lo más significativo, en el ecosistema de Agentes de IA con AgentKit. El valor central de World radica en la creciente escasez de la "identidad humana real" en un mundo donde el contenido generado por IA se multiplica. Su propuesta es verificar quién es un humano genuino, protegiendo la privacidad y permitiendo su uso en blockchain. El proyecto ha refinado su estrategia, concentrándose en ciudades clave para generar efecto de red y desarrollando un hardware Orb más autónomo para escalar. Su ambición es ser la puerta de entrada a la identidad en la era de la IA, similar a como Google lo es para la información. Con la versión 4.0 de World ID, que introduce un modelo de tarifas para empresas y desarrolladores (manteniendo el servicio gratuito para usuarios finales), el proyecto comienza a construir un modelo de negocio sostenible. El reciente aumento de WLD refleja una reevaluación del mercado: ya no se valora solo una narrativa cripto, sino el potencial de una infraestructura crítica para la futura economía digital impulsada por IA.

marsbit06/16 00:05

¿Qué tan ambicioso es World? Desde protocolos de identidad hasta puertas de entrada de IA

marsbit06/16 00:05

Era IA total: Alipay apuesta por el diálogo, WeChat defiende la socialización

A mediados de 2026, Alipay anunció que sus transacciones realizadas por IA superaban los 300 millones, mientras que WeChat abrió el acceso de IA a sus mini-programas, solicitando a los desarrolladores que autorizaran la lectura del código fuente. Este contraste marca dos estrategias divergentes en la era de la IA. Alipay está probando internamente "Plan Bao", una versión que reemplaza la interfaz tradicional por una ventana de diálogo. Los usuarios pueden ordenar múltiples servicios (como pedir un taxi y comprar café) con una sola frase. La IA desglosa la tarea, opera los mini-programas correspondientes y completa el pago. Después de probar una app independiente fallida, Alipay optó por una transición suave dentro de su app principal, priorizando a sus 1000 millones de usuarios existentes. WeChat, en cambio, sigue una lógica de "parasitar" su ecosistema social. Su futuro asistente de IA no tendrá una interfaz propia, sino que funcionará dentro de chats grupales o artículos públicos, ayudando a coordinar tareas (como resumir contenido o reservar un campamento) sin alterar la dinámica social principal. Su prioridad es integrar la IA de manera invisible en las relaciones humanas. La diferencia clave radica en cómo manejan los mini-programas existentes. WeChat propone dos modos a los desarrolladores: uno "automático" que requiere acceso al código fuente, y otro "de desarrollo" que exige reformatear los servicios en Skills estandarizadas. Alipay adopta un enfoque dual: promueve que los comercios adapten sus servicios a interfaces estándar (MCP/Skill), pero también permite que su IA opere mini-programas no adaptados mediante "lectura de pantalla", simulando las acciones del usuario. Esto evita pedir el código fuente, pero plantea dudas sobre su estabilidad. Alipay también presentó "Token Pay" y "Billetera IA", infraestructuras para micropagos y presupuestos automáticos gestionados por agentes de IA. Las más de 300 millones de transacciones validadas demuestran que los usuarios ya delegan acciones comerciales completas a la IA. Ambos caminos crearán tensiones en el ecosistema. La "lectura de pantalla" de Alipay podría AI-izar servicios sin el consentimiento explícito de los comercios, mientras que el requisito del código fuente de WeChat podría marginalizar a pequeños desarrolladores. Cada plataforma está definiendo su propio estándar técnico (MCP), lo que podría fragmentar el esfuerzo de los comercios. En definitiva, Alipay apuesta por reescribir la entrada a los servicios mediante el diálogo, mientras que WeChat busca ocultar la IA dentro de sus hilos sociales. La competencia ya no se trata solo de dónde guardan el dinero los usuarios, sino de a quién le encomiendan la frase "ayúdame a hacer esto".

marsbit06/15 12:05

Era IA total: Alipay apuesta por el diálogo, WeChat defiende la socialización

marsbit06/15 12:05

¿Claude fuerza a "registrarse con reconocimiento facial"? ¿A partir de julio no se podrá usar sin entregar el DNI?

Anthropic, la empresa detrás de la IA Claude, ha notificado a sus usuarios una importante actualización de su política de privacidad, que entrará en vigor el 8 de julio. El cambio principal es la posibilidad de que se requiera a los usuarios verificar su edad o identidad para reforzar la seguridad. Esta verificación se realizaría a través del servicio de un tercero, Persona, e implicaría subir un documento de identidad oficial con fotografía (como pasaporte o carnet de conducir) y una fotografía en tiempo real para comparación. La actualización, dirigida a cuentas de consumo individual (gratuitas, Pro y Max), explica que esta medida es parte de los esfuerzos para garantizar la seguridad y fiabilidad del servicio, especialmente a medida que Claude adquiere más capacidades de "agente". Estas capacidades permiten a la IA realizar tareas de varios pasos e integrarse con aplicaciones de terceros (como Google Drive o Slack), lo que significa que los datos de los usuarios pueden fluir fuera de los servidores de Anthropic. La compañía afirma que los datos de verificación no se utilizarán para entrenar sus modelos, no se almacenarán en sus servidores y que su uso será para escenarios específicos de seguridad y cumplimiento. Sin embargo, este anuncio ha generado preocupación entre los usuarios sobre una mayor recopilación de datos personales y un posible fin de la era de relativo anonimato en el uso de asistentes de IA avanzados. Algunos lo interpretan como una respuesta a incidentes anteriores, como la suspensión de cuentas por uso indebido, y como el comienzo de una etapa de mayor trazabilidad y responsabilidad a medida que los agentes de IA se vuelven más autónomos y potentes.

链捕手06/15 10:23

¿Claude fuerza a "registrarse con reconocimiento facial"? ¿A partir de julio no se podrá usar sin entregar el DNI?

链捕手06/15 10:23

En solo 5 segundos y con una conversación: ¿El 'mecanismo de seguridad más fuerte' de Claude Fable 5 ha sido vulnerado por un equipo de investigadores chinos?

En 5 segundos y con una sola conversación, un equipo internacional liderado por investigadores chinos ha vulnerado los mecanismos de seguridad del modelo Fable 5 de Anthropic. Este modelo, de alto nivel ("Mythos"), incorpora un nuevo clasificador de seguridad para bloquear solicitudes de riesgo en áreas como ciberseguridad o biología. Ataques tradicionales como inyección de prompts o role-play habían fracasado. El equipo, dirigido por Yutao Wu de la Universidad Deakin, explotó un fenómeno denominado "Colapso Interno de Seguridad" (ISC), descrito en su investigación de marzo. El ataque no utiliza prompts maliciosos externos, sino que aprovecha un fallo estructural en la arquitectura común de "clasificador + modelo". Cuando un agente de IA ejecuta tareas complejas y de múltiples pasos (como completar datos faltantes para que un script funcione), puede internalizar un contexto donde genera contenido riesgoso para cumplir con el objetivo, sin que el clasificador inicial lo detecte. El método TVD (Tarea, Validador, Datos) demuestra este riesgo: con una tarea profesional legítima, datos incompletos y un validador que solo verifica formato/completitud, el agente puede autocompletar información peligrosa (ej., en bioquímica o seguridad) para que la tarea "pase la validación". El flujo de tráfico confirmó que la salida dañina provenía directamente de Fable 5, no del modelo de respaldo Opus 4.8. La vulnerabilidad no es específica de Fable 5. El benchmark ISC-Bench, con 84 plantillas en 9 áreas, ha probado más de 60 modelos líderes (incluidos modelos de Apple para móviles), mostrando tasas de éxito significativas. El trabajo subraya que los clasificadores de seguridad estáticos en la frontera del sistema son insuficientes para riesgos que emergen internamente durante la ejecución autónoma de agentes en flujos de trabajo largos. El equipo avanza en la construcción de infraestructuras de seguridad más robustas para la próxima generación de sistemas de IA.

marsbit06/15 03:21

En solo 5 segundos y con una conversación: ¿El 'mecanismo de seguridad más fuerte' de Claude Fable 5 ha sido vulnerado por un equipo de investigadores chinos?

marsbit06/15 03:21

Tiemblen humanos, la IA sigue acelerando a toda velocidad

Sí, la IA sigue avanzando a toda velocidad. Aunque algunos creían que la Ley de Escalado (Scaling Law) podría estar tocando techo, expertos en la conferencia BAAI 2026 señalaron que está lejos de agotarse. Su efecto continúa impulsando modelos de lenguaje grandes (LLM) y multimodales. La IA también está aprendiendo a "auto-evolucionarse", usando IA para escribir y actualizar código, acercándose a la posibilidad de tomar el control del mundo digital. El próximo campo de batalla clave son los **Modelos Mundiales (World Models)**, que buscan que la IA comprenda e interactúe con el mundo físico. Sin embargo, aún no existe un consenso sobre la ruta técnica óptima (basada en lenguaje, píxeles, estructuras 3D o representaciones visuales) y persisten desafíos con los datos. Se estima que su desarrollo y convergencia llevarán de 3 a 5 años más. En el frente de la aplicación, los **Agentes (Agents)** son clave para llevar la IA a la vida cotidiana. Han pasado de ser "utilizables" a empezar a ser "útiles", volviéndose más proactivos y capaces de manejar tareas complejas en campos como la medicina o la investigación. Para que sean realmente "buenos", es crucial perfeccionar el **Harness**: el marco o entorno de ingeniería que gestiona la comprensión de la intención del usuario, la planificación de tareas, la ejecución y la verificación, superando las limitaciones del modelo solo. En resumen, la IA está en una carrera acelerada en dos frentes: hacia dentro, dominando y auto-evolucionando el mundo digital; y hacia fuera, buscando comprender y actuar en el mundo físico a través de Modelos Mundiales y Agentes más competentes.

marsbit06/13 02:55

Tiemblen humanos, la IA sigue acelerando a toda velocidad

marsbit06/13 02:55

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