OpenAI y otros desarrolladores están avanzando rápidamente en la tecnología de agentes de IA, con nuevas herramientas y arquitecturas que surgen para abordar las limitaciones de los sistemas existentes. Estos avances incluyen actualizaciones a la API de Respuestas de OpenAI, el desarrollo de versiones más seguras de los asistentes de IA populares y la introducción de arquitecturas de memoria innovadoras diseñadas para mejorar el rendimiento y reducir los costos.
OpenClaw, un potente asistente de IA de código abierto que ganó popularidad desde su lanzamiento en noviembre de 2025, ha capturado el mercado con más de 50 módulos y amplias integraciones, según VentureBeat. Sin embargo, su arquitectura "sin permisos" generó preocupaciones de seguridad entre los desarrolladores. En respuesta, el desarrollador austriaco Peter Steinberger creó NanoClaw, una versión más ligera y segura de OpenClaw, que debutó bajo una licencia MIT de código abierto, informó VentureBeat.
OpenAI también está avanzando en el campo. La compañía actualizó recientemente su API de Respuestas, lo que permite a los desarrolladores acceder a múltiples herramientas agentivas como la búsqueda web y la búsqueda de archivos con una sola llamada. Esta actualización incluye Server-side Compaction, Hosted Shell y está señalando que la era del agente limitado está disminuyendo, según VentureBeat.
"Hasta hace poco, la práctica de construir agentes de IA ha sido un poco como entrenar a un corredor de larga distancia con una memoria de treinta segundos", escribió Carl Franzen de VentureBeat. "Sí, podrías dar a tus modelos de IA herramientas e instrucciones, pero después de unas pocas docenas de interacciones... inevitablemente perdería el contexto y comenzaría a alucinar".
Mientras tanto, los desarrolladores están explorando arquitecturas de memoria alternativas para abordar las limitaciones de los sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Una de estas innovaciones es la "memoria observacional", una tecnología de código abierto desarrollada por Mastra, que prioriza la persistencia y la estabilidad sobre la recuperación dinámica. Según Sean Michael Kerner de VentureBeat, la memoria observacional puede reducir los costos de los agentes de IA en 10 veces y superar a RAG en puntos de referencia de contexto largo.
El auge de los agentes de IA también está impactando las operaciones de TI empresariales. Según DJ Sampath, vicepresidente sénior de Software y Plataforma de IA de Cisco, los agentes de IA están rompiendo los modelos tradicionales de operaciones de TI, agregando complejidad, silos de datos y flujos de trabajo fragmentados. Sampath cree que AgenticOps, un nuevo paradigma operativo donde los humanos y la IA colaboran en tiempo real, es la solución. "Muchas veces dentro de estos entornos [de TI], tienes muchas herramientas diferentes", dijo Sampath, según VentureBeat.
Los avances en la tecnología de agentes de IA se están recibiendo con entusiasmo y cautela. Un usuario de OpenClaw, escribiendo para Wired, descubrió las capacidades del bot, pero también algunos comportamientos inesperados. "Hice que el bot monitoreara los correos electrónicos entrantes y otros mensajes, investigara investigaciones interesantes, pidiera comestibles e incluso negociara con mi casero", dijo el escritor.
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