La última reflexión del padre de Claude Code: la división del trabajo en equipos se reescribe en la era de la IA, estas 'cinco personas' son las más demandadas

marsbitPubblicato 2026-06-30Pubblicato ultima volta 2026-06-30

Introduzione

Ante la transformación que la IA está imponiendo en la industria del software, Boris Cherny, responsable del equipo Claude Code de Anthropic, propone una redefinición de los roles en los equipos. En lugar de las etiquetas tradicionales (ingeniero, diseñador, etc.), identifica cinco perfiles basados en comportamientos y fases del ciclo de vida del producto: 1. **El Prototipador:** Genera gran cantidad de ideas disruptivas, sin enfocarse necesariamente en su implementación. 2. **El Constructor:** Transforma prototipos en productos estables y escalables, llevándolos de 0.1 a 1. 3. **El Limpiador:** Simplifica y refactoriza, eliminando redundancias para garantizar rendimiento y mantenibilidad. 4. **El Especialista en Crecimiento:** Optimiza iterativamente un producto ya lanzado para acercarlo al mercado y retener usuarios, combinando habilidades de producto, datos y experimentación. 5. **El Mantenedor:** Asegura la operación a largo plazo, la seguridad, fiabilidad y resiliencia de sistemas maduros. Estos roles no son puestos fijos. Un mismo individuo puede desempeñar varios según el proyecto y su fase (ej.: un nuevo producto necesita Prototipadores, Constructores y Limpiadores). La clave es la flexibilidad: el equipo ideal depende de la etapa del producto, y los profesionales deben adaptarse en lugar de encasillarse. Aunque herramientas como Claude pueden asistir en tareas de construcción y limpieza, la visión humana sigue siendo crucial para dirigir el proceso. Este mode...

En medio de la fiebre actual de Agent Coding, que está remodelando la industria del software, el sector parece haber aceptado gradualmente el hecho innegable de que el rol del 'ingeniero' está cambiando. Sin embargo, la realidad es que el cambio no se limita solo a este puesto de trabajo; una transformación más profunda está ocurriendo silenciosamente en la base misma de la estructura organizativa de los equipos...

Recientemente, Boris Cherny, responsable del equipo de Claude Code en Anthropic, compartió una observación muy interesante en X.

Señaló que, a medida que las funciones de ingeniería, producto, diseño y ciencia de datos se fusionan cada vez más, se ha preguntado cómo evolucionarán estos roles en el futuro. Tomando como ejemplo el equipo de Claude Code, las 'etiquetas laborales' tradicionales internas se están eliminando por completo, reemplazándose por 5 nuevos tipos de roles 'desacoplados' basados en patrones de comportamiento: el Prototipador, el Constructor, el Limpiador, el Impulsor de Crecimiento y el Mantenedor.

El Prototipador (The Prototyper): Es responsable principalmente de proponer ideas completamente nuevas, produciendo continuamente una gran cantidad de conceptos creativos, la mayoría de los cuales finalmente no se implementarán. Es decir, persiguen la cantidad y la naturaleza disruptiva de las ideas, sin obsesionarse con que cada una deba materializarse.

El Constructor (The Builder): Es responsable principalmente de transformar rápidamente ideas dispersas o prototipos rudimentarios en productos o infraestructuras de alta disponibilidad que puedan implementarse realmente en un entorno de producción y llegar a una gran cantidad de usuarios. En otras palabras, se encargan de resolver el difícil salto de 0.1 a 1.

El Limpiador (The Sweeper): Es responsable principalmente de 'hacer restas'. El efecto secundario más temible de la era de la IA es la expansión excesiva del código y las funcionalidades. La responsabilidad del Limpiador es limpiar y simplificar las interfaces de usuario, simplificar y refactorizar el código y la arquitectura del sistema confusos, y eliminar funciones redundantes innecesarias, para lograr un sistema de alto rendimiento y fácil mantenimiento.

El Impulsor de Crecimiento (The Growth): Toma un producto ya construido y formado. Cuando el producto entra en el mercado, el Impulsor de Crecimiento se encarga de iteraciones continuas, avanzando en pequeños pasos rápidos. Debe preocuparse por: ¿cómo acercar más el producto al mercado? ¿Cómo hacer que los usuarios se queden más tiempo? ¿Cómo hacer que un producto pase de 'ser utilizable' a 'ser necesario'. Sin embargo, este rol no equivale exactamente al operador de crecimiento tradicional, sino que se acerca más a una combinación de habilidades en producto, datos, comprensión del usuario y capacidad de experimentación.

El Mantenedor (The Maintainer): Es responsable de la operación a largo plazo de un sistema maduro. No necesariamente participan en la persecución de nuevas funcionalidades brillantes, pero son incansables en cuanto a seguridad, confiabilidad, eficiencia operativa extrema y resiliencia del sistema, garantizando que el servicio sea tan estable como una roca bajo cualquier tráfico extremo.

Sin embargo, es importante señalar que estos cinco roles no corresponden a puestos de trabajo tradicionales. Es decir, a diferencia de la gestión organizativa tradicional, donde el rol de una persona está fijado en su título profesional,

Boris Cherny cree que muchas personas pueden abarcar dos roles, a veces incluso tres.

"También he notado que estos roles no están realmente ligados a puestos de trabajo específicos. Por ejemplo, dentro de Anthropic, algunos diseñadores se ajustan más al tipo 1, otros al tipo 2 y otros al tipo 3; lo mismo ocurre con ingenieros, gerentes de producto y científicos de datos."

Esto significa que en equipos eficientes potenciados por IA, muchos miembros ya no son 'una sola pieza de un engranaje'. Un diseñador puede ser un Prototipador y también un Limpiador; un ingeniero puede ser un Constructor y también un Mantenedor; un gerente de producto puede asumir el rol de Impulsor de Crecimiento y también ser un Prototipador; un científico de datos puede no solo hacer análisis, sino también participar directamente en el crecimiento del producto y la optimización del sistema...

En otras palabras, la forma en que los equipos evalúan a las personas podría cambiar en el futuro. La pregunta del pasado podría haber sido principalmente '¿cuál es tu puesto de trabajo?'? Mientras que en el futuro, o ahora, podría estar transformándose en '¿en qué fase del ciclo de vida del producto puedes contribuir?'

Boris Cherny analiza que la combinación de estos roles que necesita un equipo saludable depende específicamente de la etapa en la que se encuentre el producto:

Un producto completamente nuevo, que aún no ha encontrado su encaje en el mercado, necesita personas que sean hábiles en los roles 1, 2 y 3;

Un producto en crecimiento, que ya ha encontrado su encaje en el mercado, necesita roles de tipo 2, 3 y 4, junto con algunos de tipo 5;

Un producto que ya tiene un fuerte encaje en el mercado necesita roles de tipo 3, 4 y 5, manteniendo algunos de tipo 2.

"Quizás los roles en los productos del futuro se parezcan más a esto, en lugar de la división por áreas profesionales que tenemos hoy."

Una vez publicada esta publicación, inmediatamente generó un acalorado debate entre los usuarios, y la mayoría expresó su acuerdo.

"Esto describe perfectamente el estado real del trabajo de las personas. En algunos proyectos, soy efectivamente una combinación de 1+3, y en otros proyectos, soy casi puramente 4. Los nombres de los puestos nunca han capturado realmente esto."

Un científico de datos también 'dio su testimonio', diciendo que como científico de datos, a menudo se encuentra haciendo trabajo de tipo Limpiador, mientras que también construye productos con un enfoque basado en la ciencia de datos. "¿Eso cuenta como que soy de tipo 2+3?"

El usuario Kun Chen@kunchenguid expresó que siente lo mismo. Dijo que nunca le ha gustado definir 'arquetipos de roles' porque las personas, al verlos, fácilmente piensan: 'Ah, eso es exactamente lo que soy', y luego dejan de reflexionar sobre sí mismas. En realidad, 'el rol de una persona a menudo necesita cambiar junto con el proyecto.'

Puso un ejemplo: al comenzar un nuevo proyecto, él suele ser un Prototipador y un Constructor; pero rápidamente, cuando esas partes rudimentarias e imperfectas comienzan a ser un cuello de botella, se convierte en un Limpiador. Y a medida que el proyecto madura gradualmente, cambia hacia el rol de Impulsor de Crecimiento y Mantenedor... "Si me encasillo en un solo tipo de rol, entonces, cuando el proyecto avanza a cierta etapa, tendría que dejarlo."

Y otra realidad es que ahora es cada vez más común que todos estén avanzando en múltiples proyectos simultáneamente, lo que requiere que las personas puedan desempeñar diferentes roles en diferentes proyectos. "Clasificarse a uno mismo en un arquetipo fijo a menudo limita la capacidad de una persona para expandir sus ambiciones."

Por lo tanto, su sugerencia es: manténganse flexibles, centren su atención en las cosas más importantes necesarias para lograr el objetivo, y preocúpense menos por los límites de los roles. Porque estos límites seguirán volviéndose más borrosos con el tiempo.

Boris Cherny respondió que esto capta perfectamente su punto de vista: "Totalmente de acuerdo. Los roles a menudo cambian constantemente con el tiempo y la etapa del proyecto."

También hubo usuarios que expresaron escepticismo: "Dado que el problema de escribir código con IA básicamente ya está resuelto, ¿por qué aún se necesitan roles como el Constructor y el Limpiador? ¿No podríamos simplemente dejar que Claude ejecute un ciclo continuo?"

Ante esto, la explicación de Boris Cherny fue que Claude puede ayudar en distintos grados a realizar estas tareas, y seguirá mejorando con el tiempo. En la actualidad, el Claude de hoy ya es bastante bueno asumiendo el trabajo de Limpiador y Constructor.

¿Y tú, qué opinas sobre este cambio en los roles profesionales? ¡Te invitamos a dejar tus comentarios y compartir tus ideas!

Enlaces de referencia:

https://x.com/bcherny/status/2071379474277613732

https://x.com/kunchenguid/status/2071382977628795289

Este artículo proviene del WeChat público "Machine Heart" (ID:almosthuman2014), autor: Especialista en IA.

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Domande pertinenti

Q¿Según el artículo, cuáles son las cinco nuevas categorías de roles 'desagregadas' propuestas por el líder del equipo Claude Code?

ALas cinco nuevas categorías de roles 'desagregadas' son: El Prototipador, El Constructor, El Limpiador, El Creador de Crecimiento y El Mantenedor.

Q¿Cómo se redefinen los roles en los equipos potenciados por IA según el análisis de Boris Cherny?

ALos roles ya no están ligados a títulos o posiciones fijas como ingeniero o diseñador. En cambio, se definen por el tipo de comportamiento o contribución en el ciclo de vida del producto, y una misma persona puede asumir múltiples roles dependiendo de la fase del proyecto.

Q¿Qué ejemplo utiliza un comentarista para argumentar que los roles deben ser flexibles y cambiar con el proyecto?

AEl usuario Kun Chen cuenta que en un proyecto nuevo actúa como Prototipador y Constructor, pero cuando surgen problemas de calidad se convierte en Limpiador, y a medida que el proyecto madura, asume roles de Creador de Crecimiento y Mantenedor. Esto demuestra que una persona debe adaptar su función a las necesidades del proyecto.

Q¿Qué pregunta surge sobre la necesidad de roles como el Constructor y el Limpiador si la IA ya puede generar código?

AUn usuario pregunta por qué aún se necesitan los roles de Constructor y Limpiador si herramientas como Claude pueden ya escribir código y, teóricamente, ejecutar ciclos de mejora continua de forma autónoma.

Q¿Cómo responde Boris Cherny a la pregunta sobre si la IA puede reemplazar completamente a los roles humanos de Constructor y Limpiador?

ABoris Cherny responde que Claude puede ayudar en diversos grados en todas estas tareas y su capacidad irá mejorando. En el presente, Claude ya es bastante bueno realizando trabajos propios del Limpiador y del Constructor, pero implica que aún se requiere la supervisión y dirección humanas.

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You Use Claude and Codex Every Day, but Meta Has Restricted Internal Use

In May, Meta imposed internal restrictions on its engineers regarding the use of Claude Code and Codex, two widely used AI programming tools. Despite being a major client, Meta's guidelines, still in effect, prohibit these external models from being used for specific tasks to prevent potential "escalations with partners." The core concern is "distillation"—the risk that outputs from Claude or Codex could inadvertently contaminate the training data and evaluation processes for Meta's in-house AI coding assistant, MetaCode. If MetaCode is trained or evaluated using data generated by these external models, it risks learning their capabilities rather than developing its own, blurring the line of intellectual origin. The restrictions are precise: engineers cannot use the external models to generate test questions, debug source code, or suggest test cases. AI-generated content is also barred from environments accessible to MetaCode. However, AI can still assist with peripheral tasks like workflow setup and code organization, provided all outputs are manually reviewed. This caution reflects a broader industry dilemma. While distillation is a common technique, using a competitor's model output for training raises legal and ethical questions about the ownership of derived capabilities. Contractual terms from companies like OpenAI and Anthropic explicitly forbid using their outputs to build competing products, putting enforcement power in the hands of rivals. The move is also financially motivated, as Meta seeks to reduce its hefty internal AI spending, estimated in the billions this year. Meta's policy illustrates the delicate balance companies must strike: leveraging powerful external AI tools while safeguarding the integrity and independence of their own AI development. As AI systems increasingly help build other AIs, distinguishing the origin of capabilities becomes a fundamental challenge for the entire industry.

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Why Do We Need an AI Content Perspective Today?

The article "Why Do We Need an AI Content Perspective Today?" explores the complex and often contentious integration of AI into the cultural and creative industries, particularly film and television. It begins with the cancellation of Amazon's AI-generated animation "Punky Duck," highlighting the ethical debates surrounding AI content. AI's rapid advancement is transforming video production, enabling cost-effective, full-length AI films (e.g., "RAPHAEL," "Dreams of Violets") while sparking industry resistance over issues like "synthetic actors." The core debate has shifted from whether to use AI to how to use it responsibly. The article analyzes why AI's entry into film is uniquely unsettling. It distinguishes between "cultural fast food" (short-form, fast-paced content like micro-dramas) and "cultural main courses" (traditional, long-form film/TV). AI currently excels at the former, matching its fragmented narratives, shallow emotional needs, and free-to-consumer models. However, venturing into the latter challenges the human-centric essence of storytelling—creativity, emotional depth, and the unique value of human labor and experience. While AI can generate massive volumes of content and lower costs, it risks devaluing human creativity, leading to homogenized output, and creating unfair competition through potential intellectual property infringement. Its efficiency also amplifies content safety risks, making preemptive governance crucial. To counter these risks, the article proposes establishing clear boundaries guided by a human-centered AI content perspective. It outlines four principles: 1) Amplify, rather than displace, human creative space; 2) Respect and protect human creative output; 3) Ensure human creative control and responsibility remain paramount; and 4) Guarantee transparency and traceability in AI creation. The conclusion emphasizes that humans must act as the "helmsmen" of technology, steering AI development to enhance, not replace, the core human values at the heart of cultural expression.

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Al suo interno, SPERO,$$s$ mira a responsabilizzare gli individui fornendo strumenti e piattaforme che migliorano l'esperienza dell'utente nello spazio delle criptovalute. Questo include la possibilità di metodi di transazione più flessibili, la promozione di iniziative guidate dalla comunità e la creazione di percorsi per opportunità finanziarie attraverso applicazioni decentralizzate (dApps). La visione sottostante di SPERO,$$s$ ruota attorno all'inclusività, cercando di colmare le lacune all'interno della finanza tradizionale mentre sfrutta i vantaggi della tecnologia blockchain. Chi è il Creatore di SPERO,$$s$? L'identità del creatore di SPERO,$$s$ rimane piuttosto oscura, poiché ci sono risorse pubblicamente disponibili limitate che forniscono informazioni dettagliate sul suo fondatore o fondatori. 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Utilità del Token: SPERO,$$s$ utilizza il proprio token di criptovaluta, progettato per servire varie funzioni all'interno dell'ecosistema. Questi token abilitano transazioni, premi e la facilitazione dei servizi offerti sulla piattaforma, migliorando l'impegno e l'utilità complessivi. Architettura Stratificata: L'architettura tecnica di SPERO,$$s$ supporta la modularità e la scalabilità, consentendo un'integrazione fluida di funzionalità e applicazioni aggiuntive man mano che il progetto evolve. Questa adattabilità è fondamentale per mantenere la rilevanza nel panorama crypto in continua evoluzione. Coinvolgimento della Comunità: Il progetto enfatizza iniziative guidate dalla comunità, impiegando meccanismi che incentivano la collaborazione e il feedback. Nutrendo una comunità forte, SPERO,$$s$ può affrontare meglio le esigenze degli utenti e adattarsi alle tendenze di mercato. 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103 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.17Aggiornato il 2024.12.17

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Cosa è AGENT S

Agent S: Il Futuro dell'Interazione Autonoma in Web3 Introduzione Nel panorama in continua evoluzione di Web3 e criptovalute, le innovazioni stanno costantemente ridefinendo il modo in cui gli individui interagiscono con le piattaforme digitali. Uno di questi progetti pionieristici, Agent S, promette di rivoluzionare l'interazione uomo-computer attraverso il suo framework agentico aperto. Aprendo la strada a interazioni autonome, Agent S mira a semplificare compiti complessi, offrendo applicazioni trasformative nell'intelligenza artificiale (AI). Questa esplorazione dettagliata approfondirà le complessità del progetto, le sue caratteristiche uniche e le implicazioni per il dominio delle criptovalute. Cos'è Agent S? Agent S si presenta come un innovativo framework agentico aperto, progettato specificamente per affrontare tre sfide fondamentali nell'automazione dei compiti informatici: Acquisizione di Conoscenze Specifiche del Dominio: Il framework apprende in modo intelligente da varie fonti di conoscenza esterne ed esperienze interne. Questo approccio duale gli consente di costruire un ricco repository di conoscenze specifiche del dominio, migliorando le sue prestazioni nell'esecuzione dei compiti. Pianificazione su Lungo Orizzonte di Compiti: Agent S impiega una pianificazione gerarchica potenziata dall'esperienza, un approccio strategico che facilita la suddivisione e l'esecuzione efficiente di compiti complessi. Questa caratteristica migliora significativamente la sua capacità di gestire più sottocompiti in modo efficiente ed efficace. Gestione di Interfacce Dinamiche e Non Uniformi: Il progetto introduce l'Interfaccia Agente-Computer (ACI), una soluzione innovativa che migliora l'interazione tra agenti e utenti. Utilizzando Modelli Linguistici Multimodali di Grandi Dimensioni (MLLM), Agent S può navigare e manipolare senza sforzo diverse interfacce grafiche utente. Attraverso queste caratteristiche pionieristiche, Agent S fornisce un framework robusto che affronta le complessità coinvolte nell'automazione dell'interazione umana con le macchine, preparando il terreno per innumerevoli applicazioni nell'AI e oltre. Chi è il Creatore di Agent S? Sebbene il concetto di Agent S sia fondamentalmente innovativo, informazioni specifiche sul suo creatore rimangono elusive. Il creatore è attualmente sconosciuto, il che evidenzia sia la fase embrionale del progetto sia la scelta strategica di mantenere i membri fondatori sotto anonimato. Indipendentemente dall'anonimato, l'attenzione rimane sulle capacità e sul potenziale del framework. Chi sono gli Investitori di Agent S? Poiché Agent S è relativamente nuovo nell'ecosistema crittografico, informazioni dettagliate riguardanti i suoi investitori e sostenitori finanziari non sono documentate esplicitamente. La mancanza di approfondimenti pubblicamente disponibili sulle fondazioni di investimento o sulle organizzazioni che supportano il progetto solleva interrogativi sulla sua struttura di finanziamento e sulla roadmap di sviluppo. Comprendere il supporto è cruciale per valutare la sostenibilità del progetto e il suo potenziale impatto sul mercato. Come Funziona Agent S? Al centro di Agent S si trova una tecnologia all'avanguardia che gli consente di funzionare efficacemente in contesti diversi. Il suo modello operativo è costruito attorno a diverse caratteristiche chiave: Interazione Uomo-Computer Simile a Quella Umana: Il framework offre una pianificazione AI avanzata, cercando di rendere le interazioni con i computer più intuitive. Mimando il comportamento umano nell'esecuzione dei compiti, promette di elevare le esperienze degli utenti. Memoria Narrativa: Utilizzata per sfruttare esperienze di alto livello, Agent S utilizza la memoria narrativa per tenere traccia delle storie dei compiti, migliorando così i suoi processi decisionali. Memoria Episodica: Questa caratteristica fornisce agli utenti una guida passo-passo, consentendo al framework di offrire supporto contestuale mentre i compiti si sviluppano. Supporto per OpenACI: Con la capacità di funzionare localmente, Agent S consente agli utenti di mantenere il controllo sulle proprie interazioni e flussi di lavoro, allineandosi con l'etica decentralizzata di Web3. Facile Integrazione con API Esterne: La sua versatilità e compatibilità con varie piattaforme AI garantiscono che Agent S possa adattarsi senza problemi agli ecosistemi tecnologici esistenti, rendendolo una scelta attraente per sviluppatori e organizzazioni. Queste funzionalità contribuiscono collettivamente alla posizione unica di Agent S all'interno dello spazio crittografico, poiché automatizza compiti complessi e multi-fase con un intervento umano minimo. Man mano che il progetto evolve, le sue potenziali applicazioni in Web3 potrebbero ridefinire il modo in cui si svolgono le interazioni digitali. Cronologia di Agent S Lo sviluppo e le tappe di Agent S possono essere riassunti in una cronologia che evidenzia i suoi eventi significativi: 27 Settembre 2024: Il concetto di Agent S è stato lanciato in un documento di ricerca completo intitolato “Un Framework Agentico Aperto che Usa i Computer Come un Umano”, mostrando le basi per il progetto. 10 Ottobre 2024: Il documento di ricerca è stato reso pubblicamente disponibile su arXiv, offrendo un'esplorazione approfondita del framework e della sua valutazione delle prestazioni basata sul benchmark OSWorld. 12 Ottobre 2024: È stata rilasciata una presentazione video, fornendo un'idea visiva delle capacità e delle caratteristiche di Agent S, coinvolgendo ulteriormente potenziali utenti e investitori. Questi indicatori nella cronologia non solo illustrano i progressi di Agent S, ma indicano anche il suo impegno per la trasparenza e il coinvolgimento della comunità. Punti Chiave su Agent S Man mano che il framework Agent S continua a evolversi, diversi attributi chiave si distinguono, sottolineando la sua natura innovativa e il potenziale: Framework Innovativo: Progettato per fornire un uso intuitivo dei computer simile all'interazione umana, Agent S porta un approccio nuovo all'automazione dei compiti. Interazione Autonoma: La capacità di interagire autonomamente con i computer attraverso GUI segna un passo avanti verso soluzioni informatiche più intelligenti ed efficienti. Automazione di Compiti Complessi: Con la sua metodologia robusta, può automatizzare compiti complessi e multi-fase, rendendo i processi più veloci e meno soggetti a errori. Miglioramento Continuo: I meccanismi di apprendimento consentono ad Agent S di migliorare dalle esperienze passate, migliorando continuamente le sue prestazioni e la sua efficacia. Versatilità: La sua adattabilità attraverso diversi ambienti operativi come OSWorld e WindowsAgentArena garantisce che possa servire un'ampia gamma di applicazioni. Man mano che Agent S si posiziona nel panorama di Web3 e delle criptovalute, il suo potenziale per migliorare le capacità di interazione e automatizzare i processi segna un significativo avanzamento nelle tecnologie AI. Attraverso il suo framework innovativo, Agent S esemplifica il futuro delle interazioni digitali, promettendo un'esperienza più fluida ed efficiente per gli utenti in vari settori. Conclusione Agent S rappresenta un audace passo avanti nell'unione tra AI e Web3, con la capacità di ridefinire il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Sebbene sia ancora nelle sue fasi iniziali, le possibilità per la sua applicazione sono vaste e coinvolgenti. Attraverso il suo framework completo che affronta sfide critiche, Agent S mira a portare le interazioni autonome al centro dell'esperienza digitale. Man mano che ci addentriamo nei regni delle criptovalute e della decentralizzazione, progetti come Agent S giocheranno senza dubbio un ruolo cruciale nel plasmare il futuro della tecnologia e della collaborazione uomo-computer.

562 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.14Aggiornato il 2025.01.14

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