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IA
Radar IA11 de abril de 2026

Tu arnés, tu memoria

Los arneses de agentes se están convirtiendo en la forma dominante de construir agentes, y no van a desaparecer. Estos arneses están íntimamente relacionados con la memoria del agente. Si utilizaste un arnés cerrado -especialmente si está detrás de una API propietaria- estás eligiendo ceder el control de tu agente.

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IA
Radar IA9 de abril de 2026

Implementación de Agentes Profundos: una alternativa abierta a los Agentes Gestionados por Claude

Hoy lanzamos la implementación de Agentes Profundos en beta. La implementación de Agentes Profundos es la forma más rápida de desplegar un arnés de agentes de código abierto, independiente del modelo y listo para producción. La implementación de Agentes Profundos está diseñada para un mundo abierto. Está construida sobre Agentes Profundos - una plataforma abierta.

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IA
Radar IA5 de abril de 2026

Aprendizaje continuo para agentes de IA

La mayoría de las discusiones sobre el aprendizaje continuo en IA se centran en un solo aspecto: la actualización de los pesos del modelo. Pero para los agentes de IA, el aprendizaje puede ocurrir en tres capas distintas: el modelo, el arnés y el contexto. Entender la diferencia cambia la forma en que piensas sobre la construcción de sistemas que mejoran con el tiempo.

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IA
Radar IA5 de abril de 2026

OCSF explicado: El lenguaje de datos compartido que les ha faltado a los equipos de seguridad

La industria de la seguridad ha pasado el último año hablando sobre modelos, copilotos y agentes, pero un cambio más silencioso está ocurriendo una capa por debajo de todo eso: Los proveedores se están alineando en torno a una forma compartida de describir los datos de seguridad. El Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) está emergiendo como una de las sólidas

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