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Repos: openrig entró al trending con 622 estrellas en el día proponiendo orquestar Claude Code y Codex como un solo equipo (29-30/09)
La frase con la que se presenta resume la idea: "un harness envuelve un modelo; un rig envuelve tus harnesses". Se define la topología de agentes en YAML —el formato RigSpec—, se levanta todo el equipo con rig up, y hay una UI de terminal que muestra el grafo de topología y el estado de cada agente en tiempo real. Los agentes se hablan entre ellos con rig send, rig broadcast y rig chatroom, y el estado del equipo se puede snapshotear y restaurar. Trae integración con Slack y MCP, corre Claude Code y Codex en el mismo sistema, y va con licencia Apache 2.0 sobre Node 22 y 24. Para quien ya tiene tres terminales abiertas con agentes que no se enteran uno del otro, es lo primero que ataca ese problema de frente. GitHub
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Repos: VoiceStudio se disparó a 3.481 estrellas en el día y OpenShell aguantó el segundo día con 1.280 (30/09)
Sigue de lo de ayer, donde VoiceStudio ya era el que más crecía: hoy acumula cerca de 49.800 estrellas y encabeza el trending por lejos. Es una app de escritorio que corre en local lo que normalmente se paga por API —clonado de voz desde una grabación de referencia, diseño de voz por descripción de texto, doblaje de video, transcripción y audiolibros en 646 idiomas—, con API local y MCP para meterla adentro de un flujo de agentes. Va con licencia AGPL-3.0 y cada modelo trae la suya, que conviene leer antes de usarlo comercialmente. OpenShell, el runtime de Nvidia que encierra agentes, llegó a 11.366 estrellas al segundo día de trending. GitHub · GitHub Trending
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H Company liberó Holo4, modelos de peso abierto para agentes de computer-use que manejan GUI, código, MCP y APIs en un mismo flujo (28/09)
Son Holo4-27B denso y Holo4-35B-A3B MoE, más Holotron4 Nano, que aplica el mismo post-entrenamiento sobre el Nemotron 3 Nano Omni de Nvidia. El 27B marca 61,7% en OSWorld 2.0 contra 81,8% de Opus 5.5; el MoE aparece en 30,9% en el propio blog, un número que no cierra con el resto y conviene no citar hasta que lo confirmen. Lo interesante no es solo el modelo: rehicieron el harness para sostener memoria confiable a lo largo de cientos de pasos, que es donde se caen casi todos los agentes de escritorio. Con GGUF de 4 bits y FP8/NVFP4 en el hub se puede correr local hoy, sin depender de la H Models API. Blog de H Company en Hugging Face
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Google actualizó el harness de agentes de la API de Gemini y sumó APIs de archivos y de credenciales (22/09)
El harness nuevo se llama antigravity-preview-09-2026, corre sobre Gemini 3.8 Flash con el modelo configurable por interacción, y acerca las herramientas y el comportamiento a lo que da el agente de programación Antigravity. Los números que publican: 40% menos tokens de salida en cambios de archivos, hasta 6% más de tareas completadas en trabajos de ingeniería de software y de investigación multiturno, y hasta 16% más de aciertos de caché en conversaciones largas. Lo acompañan dos APIs nuevas: Files, para meter y sacar datos del entorno del agente, y Credentials, para que el agente use servicios de terceros y servidores MCP sin que uno tenga que inventar el plomero. El precio no cambia. Dato de calendario para quien ya esté integrado: antigravity-preview-05-2026 se deprecia el 5 de octubre y después las peticiones se redirigen solas al nuevo. Google AI Studio · Gemini API docs
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AX duplicó sus estrellas en un día y arrastró consigo al runtime que tiene debajo (22/09)
Sigue de ayer: el orquestador de agentes de Google pasó de unas 3.700 estrellas a 6.888, con 2.324 sumadas hoy, y es el que más crece en las tendencias de GitHub por estrellas del día. Lo nuevo es que Agent Substrate, la pieza sobre la que AX ejecuta los sandboxes, quedó segunda con 498 estrellas hoy, y ahí están los números que explican el diseño: promete diez veces más densidad que un runtime de contenedores estándar, reanudaciones por debajo de 500 milisegundos y más de 500 activaciones de suspensión y reanudación por segundo, con aislamiento de kernel y de red de confianza cero sobre microVMs o gVisor. La apuesta de fondo es que las aplicaciones tipo agente están ociosas la mayor parte del tiempo, así que se puede multiplexar mucho: la demo muestra unos 250 actores con estado repartidos sobre apenas 8 pods de Kubernetes. Es agnóstico del harness, y soporta explícitamente Claude Code, Codex, ADK, LangChain y servidores MCP como actores sandboxeados. GitHub / ax · GitHub / Agent Substrate
GitHub / ax GitHub / Agent Substrate Google GitHub Claude Claude Code
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Anthropic encabeza las tendencias de GitHub con un repositorio de agentes para servicios financieros (22/09)
anthropics/financial-services acumula 36.078 estrellas y suma 436 en el día. Trae agentes de flujo completo con nombre propio —Pitch Agent, Market Researcher, Earnings Reviewer, GL Reconciler, Month-End Closer, KYC Screener, entre otros— más paquetes de skills por vertical, conectores MCP de datos y plugins construidos por LSEG y S&P Global. La decisión de arquitectura que vale la pena mirar aunque uno no trabaje en finanzas es que cada agente sale por dos caminos desde una sola fuente: se instala como plugin de Cowork o se despliega vía la API de Managed Agents detrás del motor de flujo propio, con el mismo prompt de sistema y las mismas skills. El repositorio aclara que los agentes redactan producto de trabajo de analista para que lo revise un profesional: no recomiendan inversiones, no ejecutan transacciones y no asientan en el libro mayor. GitHub · Finextra
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Cua sigue subiendo en tendencias con su apuesta a "computer-use 2.0": drivers abiertos, escritorios en la nube y benchmarks (19/09)
23.100 estrellas acumuladas, 1.600 forks, 383 en el día, licencia MIT. Son cuatro piezas separables: Cua Driver, que le da al agente herramientas para inspeccionar y operar apps nativas y navegadores en macOS, Windows y Linux por CLI, MCP o SDKs tipados —con entrega en segundo plano, que deja al agente trabajar sin mover tu puntero ni robar el foco donde la plataforma lo permite—; Cua Fleets, escritorios Linux aislados en la nube con un SDK de sandbox; Lume, para VMs locales de macOS y Linux sobre Apple Silicon; y Cua Bench, para armar tareas, evaluar agentes y exportar trayectorias de entrenamiento, que arranca con una tarea simulada sin VM ni API key. La idea que le da nombre es la que conviene retener: un agente que se mueve entre código, APIs e interfaces gráficas dentro de la misma tarea, en vez de tratar la GUI como último recurso. GitHub
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Hister entró fuerte en tendencias: un buscador personal que indexa todo lo que leíste y se lo sirve a tu agente por MCP (18/09)
842 estrellas en el día, 4.710 acumuladas, 198 forks, escrito en Go y con licencia AGPLv3. La idea es un índice de texto completo del contenido real de las páginas que visitás y los archivos que guardás, no de títulos y URLs, consultable desde una interfaz web, una TUI, la línea de comandos o un asistente de IA conectado por MCP. Corre local: un binario, hister listen, una extensión de Firefox o Chrome, y ya. Lo interesante para quien arma agentes es el ángulo de contexto: en vez de mandar al modelo a buscar en la web, le das un corpus acotado de lo que vos ya leíste, que es casi siempre lo que hace falta. Soporta filtros por campo, frases, comodines, negación, alias y prioridades de resultado, búsqueda semántica opcional contra un endpoint de embeddings que configurás vos, importación de historial del navegador, crawler propio y multiusuario. Sin telemetría ni sincronización con nube por defecto. GitHub
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OpenAI publicó su Agents API en beta pública: la misma infraestructura que corre Codex y ChatGPT (11/09)
Permite armar agentes en la nube que corren durante horas, ejecutan código y procesan archivos. Lo que trae de fábrica es lo que normalmente se termina escribiendo a mano: manejo automático de contexto, uso de herramientas en paralelo y delegación de tareas a subagentes. Se puede elegir entre sandboxes hosteadas por OpenAI o socios como Cloudflare, Vercel y Oracle, sin cargos extra —se factura solo por tokens—. Está construida sobre el harness open-source de Codex y soporta MCP, funciones propias y herramientas integradas como búsqueda web. The Decoder · OpenAI
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El harness que dejó a Astra jugar Portal está publicado, y el patrón sirve para cualquier entorno de tiempo real (07/09)
El repo cozyblaze/portal-agent documenta cómo se resuelve el problema de fondo de poner un modelo a operar algo que no espera: en vez de acelerar al modelo, se frena el mundo. Una versión modificada de SourcePauseTool pausa el juego en cada turno, el agente recibe capturas más estado estructurado —posición del jugador, ángulo de cámara—, decide las entradas y libera la pausa. Todo va por MCP, así que la interfaz entre modelo y entorno es reemplazable. Es la clase de andamiaje que hoy se está reinventando en cada proyecto y que conviene mirar antes de escribirlo de cero. GitHub · The Decoder
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MathKernel: un núcleo matemático multi-motor con servidor MCP que devuelve evidencia además del resultado (07/09)
Apareció en Hacker News y la idea que lo define es "evidence-aware": en vez de que el modelo confíe en un solo motor de cálculo simbólico o numérico, el kernel enruta a varios y expone con qué se llegó a cada resultado. Se enchufa como servidor MCP, así que cualquier agente que hable el protocolo puede usarlo en vez de hacer aritmética en la cabeza —que es exactamente donde los modelos siguen fallando de manera silenciosa—. Es un proyecto muy nuevo y con poca tracción, así que vale mirarlo por el planteo de verificabilidad más que por madurez. GitHub · Hacker News
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OKF Agent Memory: memoria persistente para agentes de código que vive en el propio repo, en Markdown y sin base vectorial (06/09)
Apareció en Hacker News y propone algo deliberadamente aburrido: guardar el conocimiento del proyecto como archivos Markdown con frontmatter YAML en un directorio knowledge/, versionados por Git, siguiendo el formato abierto OKF v0.2 de Google. La búsqueda es BM25 léxica en memoria, sin embeddings, lo que según sus benchmarks da menos de 300 microsegundos por consulta y costo cero de API contra los 150-800 ms de una pila con base vectorial. Trae CLI en Go sin dependencias, servidor MCP por stdio para enchufar a Claude Code o Cursor, y un comando bootstrap que arma la estructura completa en cualquier repo. La idea de fondo es divulgación progresiva: índices jerárquicos y grafo de enlaces para que el agente cargue solo los conceptos que necesita, más una regla de "buscar antes de escribir" para evitar duplicar conceptos. Está muy verde —un solo commit, tres estrellas— así que conviene mirarlo por el diseño más que por la madurez, pero el planteo de que la memoria del agente tiene que ser auditable con git diff es la parte que se puede robar sin instalar nada. GitHub · Hacker News
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Simon Willison publicó un inventario completo de las 232 herramientas y 44 skills de una sesión de ChatGPT Work (31/08)
Es la continuación práctica de su análisis de la semana pasada: en vez de describir el producto, volcó el snapshot entero. La referencia tiene 232 interfaces de herramientas con sus descripciones y declaraciones TypeScript, y 44 skills con el código fuente verbatim de cada SKILL.md, unos 615.000 caracteres de instrucciones. Las categorías dan una idea de la superficie: 89 herramientas de GitHub, 23 de Sites, 21 de Gmail, 15 de Google Calendar, más runtime y archivos, sub-agentes y coordinación, gestión de plugins, recursos MCP, REPL de JavaScript y automatizaciones. Para quien diseña sus propios agentes es material de estudio directo: son prompts de producción de un laboratorio grande, con la advertencia de que la disponibilidad cambia según configuración de sesión, permisos, apps conectadas y plugins instalados. Codex Tool Reference · Hacker News
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Anthropic presentó el Model Hardware Standard, que quiere ser el MCP del hardware físico (29/08)
Es una especificación que le da a los agentes una interfaz única para leer datos y controlar microscopios, brazos robóticos e instrumental de laboratorio, con un driver MHS por dispositivo que lo vuelve descubrible en un formato común e incluye datos que el software solo no captura —el peso de un brazo, sus límites de seguridad—, cargables en lenguaje natural. Los workflows se pueden guardar como scripts convencionales que después corren sin modelo de lenguaje en el loop. Los números de los pilotos: en Carnegie Mellon conectaron liquid handler, lector de placas, brazo robótico y varias cámaras repartidas en tres computadoras con interfaces incompatibles, y armar los drivers más la orquestación llevó unas ocho horas contra las varias semanas de un setup de proveedor; en la empresa de computación cuántica QuEra, Claude desarrolló un programa de control que devuelve un láser a estado estable tras una perturbación, con 695 de 700 intentos exitosos en una prueba a ciegas. El fracaso también está documentado: en Genentech, al formarse burbujas en una solución viscosa, Claude siguió reiniciando el proceso en el mismo recipiente y empeoró todo hasta que un humano le explicó la causa física. Sale como research preview con HHMI Janelia, open source más adelante, y ya hay soporte en construcción de AWS, Doosan Robotics, QIAGEN, Tecan, Universal Robots, Hugging Face y Raspberry Pi. Anthropic · The Decoder
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semantica: infraestructura graph-native para contexto y auditoría de agentes, #1 en GitHub Trending
(hoy). Se autodefine como "el Palantir open source para agentes": construye knowledge graphs con provenance W3C PROV-O, registra cada decisión del agente como nodo consultable (record_decision, trace_decision_chain) y razona en forma determinística sin LLM. Incluye MCP server y plugins para Claude Code, Cursor y Windsurf; apunta a dominios regulados donde "¿por qué decidió eso la IA?" tiene que tener respuesta auditable. pip install semantica. GitHub
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CVSS 10.0 en Paperclip, control plane open-source de agentes de IA
(5 ago). CVE-2026-41679 permite ejecución de comandos en el servidor sin cuenta previa ni interacción de la víctima en deployments accesibles por red con registro default; una segunda vía (CVSS 9.6) compromete la máquina del desarrollador vía una página maliciosa. Fix en v2026.416.0. Mismo día, HashiCorp parcheó un 10.0 cross-tenant en Terraform MCP Server (tokens reutilizados entre usuarios) y Veeam y Django corrigieron críticas propias. Fuentes: THN — Paperclip, THN — Veeam/Terraform MCP/Django.
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CVE crítico en la plataforma de agentes Ruflo: el bridge MCP expuesto permite RCE
CVE-2026-59726 deja que un atacante sin autenticación ejecute comandos, robe API keys, lea conversaciones y altere la memoria persistente del agente vía el Model Context Protocol bridge. Otro recordatorio de que la superficie de ataque de los agentes (MCP incluido) hay que tratarla como infraestructura de producción. Check Point Research
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Tooling de documentos para agentes: OfficeCLI y firecrawl/pdf-inspector
. OfficeCLI (binario único, open source) permite a agentes leer/editar Word, Excel y PowerPoint sin Office instalado, con soporte MCP; pdf-inspector (Rust, de Firecrawl) clasifica PDFs escaneados vs. de texto para rutear inteligentemente OCR vs. extracción directa — piezas útiles para pipelines de documentos. OfficeCLI · pdf-inspector
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GitHub trending: la carrera se movió del modelo a la infraestructura de agentes
El tema dominante en las listas de julio es la orquestación de agentes autónomos —fleets de agentes, servidores MCP, gateways de IA y harnesses de coding— más que nuevos modelos base. Práctica recomendada para quien construye: estandarizar sobre MCP y sumar sandboxing/gobernanza temprano, dado el riesgo operacional de dar a los agentes acceso a sistemas reales. Analytics Vidhya · OSSInsight
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Cequence suma controles zero-trust para agentes
Cequence Security liberó cuatro capacidades nuevas en su AI Gateway —AI Discovery, API Registry, LLM Registry y Skill Registry— más Agent Personas que atan la "descripción de puesto" de un agente a su modelo, tools y guardrails. AI Discovery descubre agentes, proveedores de IA y servidores MCP ya corriendo desde los logs existentes, y el API Registry permite que los agentes llamen APIs aprobadas sin manejar credenciales crudas. Útil para encontrar "shadow agents" en producción. (AI Agent Store)
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Bedrock Data lanza "Agent DLP" para inspeccionar tool calls MCP
Nueva capacidad de prevención de pérdida de datos en runtime, pensada para agentes autónomos: se ubica inline en el gateway del agente e inspecciona bidireccionalmente las llamadas y respuestas de tools MCP en tiempo real, con integración nativa a AWS AgentCore y LiteLLM. Da visibilidad sobre qué datos sensibles salen hacia herramientas externas. (AI Agent Store)
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stitch-skills (Google Labs): librería de "Agent Skills" cross-tool
Skills que siguen el estándar abierto de Agent Skills, compatibles con Gemini CLI, Claude Code y Cursor — señal de que el stack agéntico se está consolidando alrededor de MCP + skills portables. Bueno para reutilizar capacidades entre herramientas. Analytics Vidhya
Analytics Vidhya Google Claude Gemini Claude Code Gemini CLI
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MCP como primitiva de facto
El tooling de Model Context Protocol sigue generando tracción: servidores especializados que dan a los agentes control de sistemas locales, browsers y librerías de skills (p. ej. DesktopCommanderMCP, y el inspector oficial para testear servidores MCP). Si construís agentes, skills + memoria + sandboxing + MCP ya son ciudadanos de primera clase. Build Fast with AI
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OpenManus y el auge del tooling de agentes/MCP
El foco de la comunidad se corrió de "mejores LLMs" a "mejores apps de IA": frameworks agénticos, servidores MCP y dev-tools. OpenManus (FoundationAgents) se posiciona como alternativa totalmente abierta a los sistemas de agentes cerrados, y OpenWiki (equipo de LangChain) es una CLI que genera y mantiene documentación "AI-friendly" de tu codebase automáticamente. Analytics Vidhya · Startup Corners — GitHub Trending
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Meta presenta Muse Spark 1.1 y su primera API paga
Zuckerberg anunció Muse Spark 1.1, un modelo agéntico con contexto de 1M de tokens que, según Meta, compite con GPT-5.5 y Opus 4.8 en evals agénticas y lidera MCP Atlas, JobBench, Humanity's Last Exam y Finance Agent V2. Llega con la primera API de desarrolladores paga en la historia de Meta, en public preview. Es un giro relevante: Meta venía apostando por open-weights como estrategia de commoditización, y ahora abre un carril comercial. Las cifras de benchmark son las que reporta Meta; conviene esperar verificación de terceros. ThursdAI — Releases julio 2026 · llm-stats.com
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Estándar abierto "Agentic Resource Discovery" (ARD) para agentes de IA
Google, Microsoft, GitHub, Hugging Face, NVIDIA, Salesforce y Snowflake, entre otros, publicaron ARD, una especificación abierta que permite a los agentes localizar, verificar y conectarse en tiempo de ejecución con herramientas, APIs, servidores MCP y otros agentes. Importa porque apunta a estandarizar la interoperabilidad entre agentes, un cuello de botella clave para los sistemas multi-agente que hoy crecen sin reglas comunes. The AI Update (MarketingProfs)
The AI Update (MarketingProfs) Google Microsoft Hugging Face GitHub Nvidia Salesforce