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Entretenimiento

Anurag Sinha presenta Universal Commerce Protocol en Open Source Summit 2026

by Editora de Entretenimiento
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Anurag Sinha, representante de Universal Commerce Protocol, presentó una ponencia clave durante la edición 2026 del Open Source Summit North America. Según la información oficial, su intervención coincidió con la publicación de un nuevo artículo en el Google Open Source Blog, donde se detallaron los puntos centrales de su presentación.

¿Qué se discutió en el Open Source Summit North America 2026?

Durante el evento, Sinha abordó los desarrollos tecnológicos vinculados al protocolo que encabeza. La participación de Universal Commerce Protocol en este foro fue respaldada por una comunicación simultánea en el Google Open Source Blog, plataforma que sirve como canal de difusión para los avances discutidos por el ejecutivo ante la comunidad de código abierto.

¿Dónde consultar los detalles de la ponencia?

Los asistentes al evento y el público general pueden encontrar el desglose técnico y los objetivos estratégicos presentados por Sinha en el Google Open Source Blog. La publicación detalla los aspectos fundamentales de la charla, consolidando la presencia de Universal Commerce Protocol en el ecosistema de software abierto tras su paso por el Open Source Summit North America 2026.

Keynote: UCP: The Evolution of an Open Standard for Agentic Commerce – Anurag Sinha
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Tecnología

CyberSentinel AI v3.0: Ciberseguridad Open Source

by Editor de Tecnologia
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La plataforma de ciberseguridad de código abierto CyberSentinel AI v3.0 ha sido lanzada al mercado integrando 33 herramientas especializadas, según reportes de CybersecurityNews y IT Security News. Esta nueva versión busca consolidar capacidades de protección mediante la centralización de múltiples funciones dentro de un mismo ecosistema tecnológico.

¿Qué integra CyberSentinel AI v3.0?

De acuerdo con la información publicada por CybersecurityNews y IT Security News, el núcleo de esta actualización reside en la integración de 33 componentes de seguridad. Este enfoque de código abierto permite que la plataforma combine diversas capas de defensa, facilitando una gestión unificada que, según los medios especializados, busca simplificar la infraestructura de seguridad para sus usuarios.

¿Qué integra CyberSentinel AI v3.0?

Comparativa de reportes

Aunque tanto CybersecurityNews como IT Security News coinciden en la cifra de 33 herramientas integradas, el enfoque de ambos portales resalta la versatilidad del software al ser de código abierto. Mientras que CybersecurityNews destaca la arquitectura técnica del sistema, IT Security News pone el énfasis en la capacidad de despliegue de estas funcionalidades dentro de entornos corporativos actuales.

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Negocio

IBM y Red Hat invertirán 5.000 millones en el futuro del código abierto y la IA

by Editora de Negocio
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IBM y Red Hat han anunciado una inversión estratégica de 5.000 millones de dólares con el objetivo de transformar el futuro del código abierto en la era de la inteligencia artificial. Esta iniciativa busca consolidar el papel de ambas compañías en el desarrollo de tecnologías que definan la próxima generación de soluciones abiertas.

La colaboración busca acelerar la innovación tecnológica, aprovechando la infraestructura y la experiencia de IBM junto con la plataforma de código abierto de Red Hat. Este compromiso financiero subraya la importancia creciente de la colaboración abierta para abordar los desafíos y oportunidades que presenta la inteligencia artificial en el entorno empresarial actual.

Para más detalles sobre este movimiento estratégico, puede consultar la fuente oficial en IBM and Red Hat Commit $5 Billion to Redefine the Future of Open Source in the AI Era. Asimismo, puede acceder a un análisis más amplio a través de See more headlines and perspectives on Google News.

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Tecnología

Google advierte sobre el aumento de ciberataques con IA

by Editor de Tecnologia
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Google ha alertado que los ciberataques potenciados por inteligencia artificial ya son una realidad, subrayando la urgencia de reforzar las medidas de seguridad digital ante estas nuevas amenazas.

En una acción reciente, la compañía logró neutralizar a un grupo de hackers que utilizaban herramientas de IA para intentar aprovechar una vulnerabilidad desconocida en las defensas digitales de una empresa, según detalla BreakingNews.ie.

Este incidente confirma la advertencia de Google sobre la llegada de ataques cibernéticos impulsados por IA, un punto ya destacado por SecurityBrief Asia.

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Tecnología

Brush shell 0.4.0: mejora la seguridad y compatibilidad de plataformas

by Editor de Tecnologia
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Brush, la shell escrita en Rust que busca compatibilidad con bash y POSIX, ha lanzado su versión 0.4.0. Esta actualización se centra en fortalecer la seguridad de la ejecución de scripts y ampliar el soporte para diversas plataformas, integrando más de 200 pull requests que representan varios meses de desarrollo.

Mejoras en la compatibilidad con bash

La versión 0.4.0 cierra brechas importantes en la compatibilidad con bash, implementando funciones críticas para la gestión de errores y el flujo de ejecución. Entre las novedades destaca la implementación de set -e (errexit) y pipefail, siguiendo las mismas reglas de exención que bash ha desarrollado a lo largo de los años.

Asimismo, se han introducido las siguientes mejoras técnicas:

  • Gestión de variables: La opción set -u (nounset) ahora genera errores ante referencias a variables no definidas, incluyendo la interacción con ${#arr[i]}.
  • Control de globs: La opción failglob ahora trata los globs sin coincidencias como errores.
  • Trampas de sistema: Se ha implementado la trampa ERR, complementando el trabajo previo realizado con la trampa EXIT.
  • Procesos coprocesadores: El soporte para coproc ahora cubre tanto el análisis como la ejecución.
  • Opciones de línea de comandos: Se añadió el flag --noglob / -f y se ajustó el comportamiento para que las opciones desconocidas salgan con el código 2, igualando la conducta de bash.

Refinamientos en aritmética y funciones internas

El manejo aritmético ha sido revisado exhaustivamente, abordando literales de base alta, el comportamiento de desbordamiento (overflow) y subdesbordamiento (underflow), y la sintaxis heredada de $[expr]. También se han optimizado los operadores de asignación |= y ^=, los índices de matrices anidadas y la detección de recursión infinita.

En cuanto a la estabilidad, los heredocs ahora son más fiables dentro de sustituciones de comandos y contextos con comillas. Además, se aplicaron correcciones y expansiones a builtins como caller, read, mapfile -O, getopts, compgen -A y printf %q.

Debido a estos cambios, el mantenedor advierte que algunos scripts que se ejecutaban sin problemas en la versión 0.3.0 podrían ahora finalizar con errores; no obstante, se aclara que este es el comportamiento deseado, ya que es el mismo que produciría bash.

Expansión del soporte de plataformas

Brush ha ampliado su alcance operativo para mejorar la experiencia del usuario en distintos entornos:

  • macOS: Se corrigió un problema de bloqueo durante el inicio que impedía utilizar Brush como shell de inicio de sesión.
  • Windows: Se ha rediseñado el manejo de rutas, se añadió la emulación de /dev/null y se ha integrado la suite de pruebas de Windows en la integración continua (CI). Cabe destacar que el soporte para Windows sigue considerándose experimental.
  • Otros sistemas: Se ha restablecido la capacidad de compilación en FreeBSD, mientras que los objetivos de Android y de 32 bits ahora compilan sin errores. Además, las pruebas de humo para wasm32-wasip2 ya se ejecutan en la CI.
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Tecnología

Novedades en Linux-kernel 7.1: NTFS mejorado y soporte oficial para Rust

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El desarrollo del kernel Linux 7.1 avanza con una incorporación destacada: un nuevo controlador NTFS que se implementará directamente en el núcleo del sistema operativo.

Este controlador, desarrollado por Namjae Jeon, anteriormente de Samsung y actualmente colaborando con el proyecto Samba, representa una reescritura completa del soporte para el sistema de archivos NTFS de Microsoft. A diferencia de soluciones anteriores como NTFS-3G, que opera en espacio de usuario mediante FUSE, o el controlador NTFS3 existente, esta nueva implementación está diseñada desde cero para integrarse plenamente con la infraestructura moderna del kernel Linux.

Entre sus características técnicas destacan el uso de iomap -la misma ruta de I/O de alto rendimiento empleada por sistemas de archivos como XFS-, gestión de memoria basada en folios, la eliminación del código obsoleto buffer_head y la implementación de asignación diferida para mejorar la eficiencia en las operaciones de escritura.

El enfoque no se centra únicamente en lograr funcionalidad básica, sino en reconstruir el soporte NTFS para que se comporte internamente como un sistema de archivos nativo de Linux, con código limpio, bien comentado y fácil de mantener a largo plazo.

Aunque el controlador NTFS3 ya presente en el kernel ofrece un rendimiento adecuado, la motivación detrás de este nuevo desarrollo radica en la calidad del código y su sostenibilidad futura, permitiendo que otros desarrolladores puedan asumir su mantenimiento incluso décadas después.

Es importante señalar que el soporte para NTFS en Linux no es nuevo: se remonta a la versión 2.1.74 del kernel en 1997, y más tarde se amplió con el controlador FUSE NTFS-3G patrocinado por Tuxera. Este nuevo controlador en el kernel 7.1 opcional buscará reemplazar gradualmente esas soluciones mediante una integración más profunda y nativa.

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Tecnología

Comunidad vence: Galera sigue siendo Open Source en MariaDB

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Tras las protestas de la comunidad de código abierto, la empresa MariaDB plc ha retractado su plan de eliminar la tecnología de clustering Galera del servidor comunitario de MariaDB. La alta disponibilidad de código abierto permanecerá así incluida en la versión 12.3, mientras que las alternativas solo estarían disponibles en las ofertas comerciales.

Según explicó Max Mether, Vicepresidente de Gestión de Productos del Servidor de la compañía, en una publicación en su blog, la retroalimentación de la comunidad “es una parte importante de MariaDB y, recientemente, hicieron oír sus voces con respecto a la inclusión de Galera Cluster en la serie 12.3”. Tras una cuidadosa consideración, se tomó la decisión de seguir entregando las bibliotecas Galera Cluster sin cambios con el servidor comunitario.

Dependencias de Galera eliminadas del servidor MariaDB sin previo aviso

A principios de febrero de 2026, se supo que MariaDB aparentemente planeaba eliminar la tecnología Galera, con licencia GPLv2, de las futuras versiones del servidor comunitario. Federico Razzoli, fundador del proveedor de servicios de bases de datos Vettabase –un patrocinador de plata de la MariaDB Foundation–, citando discusiones relevantes en GitHub, documentó públicamente en LinkedIn que las dependencias de Galera ya habían sido eliminadas de los binarios sin mensajes de confirmación o descripciones de tareas. La crítica se extendió rápidamente en la comunidad. Según MariaDB, la retroalimentación de Frédéric (lefred) Descamps (Defensor de la Comunidad de la MariaDB Foundation) y René Bonvanie (Miembro de la Junta Directiva de la MariaDB Foundation) fue particularmente influyente para que la empresa reconsiderara su decisión.

Galera permite la replicación síncrona multi-master para las bases de datos MariaDB. En este caso, varios servidores actúan como nodos iguales en un clúster, donde cada nodo puede aceptar escrituras y replicarlas automáticamente a otros nodos. La tecnología se considera esencial para entornos de producción de alta disponibilidad. Después de que MariaDB integrara la tecnología Galera de Codership por primera vez en 2013, los responsables decidieron en mayo de 2025 adquirir por completo la empresa de desarrollo Codership Oy.

La Fundación confirma el diálogo

La MariaDB Foundation confirmó en una publicación en su propio blog que ha habido un diálogo abierto entre la Fundación y la empresa. Kaj Arnö, Presidente Ejecutivo de la Fundación, caracterizó la colaboración como caracterizada por un “respeto mutuo y un interés a largo plazo compartido en el ecosistema MariaDB”. Sin embargo, no está claro cómo será el futuro de desarrollo de Galera como parte de MariaDB y si la edición comunitaria seguirá recibiendo actualizaciones de Galera.

Como Max Mether también deja claro en su publicación en el blog, la empresa está siguiendo varios caminos para proporcionar a los usuarios funciones de alta disponibilidad. Además de Galera en el servidor comunitario, estos incluyen principalmente el MariaDB Enterprise Cluster, basado en Galera, y el MariaDB Advanced Cluster, disponible como vista previa tecnológica, que utiliza el protocolo Raft para mejorar la escalabilidad y la consistencia de los datos, incluso en diferentes regiones geográficas. Ambas versiones están disponibles exclusivamente como ofertas comerciales de MariaDB.

Si bien la MariaDB Foundation sigue comprometida con un uso confiable de Galera por parte de la comunidad, la declaración oficial de la CEO Anna Widenius en el blog de la Fundación también deja claro que las decisiones sobre el desarrollo futuro y la asignación de recursos técnicos son responsabilidad exclusiva de MariaDB plc. Como propietaria de Galera, la empresa controla tanto su hoja de ruta y nomenclatura como los recursos de desarrollo subyacentes.

La cuestión de la confianza persiste

El incidente revela una vez más las tensiones estructurales entre los intereses comerciales de MariaDB plc y los ideales de código abierto de la Fundación. Razzoli pidió públicamente a MariaDB plc que asegurara en su sitio web que el software de código abierto permanecería abierto. La preocupación: la empresa podría eliminar funciones de la versión gratuita para atraer a los usuarios a ofertas propietarias.

MariaDB ha pasado por tiempos turbulentos en los últimos años. Tras una salida a bolsa respaldada por una SPAC a finales de 2022, siguieron despidos, advertencias sobre la continuidad del negocio y una caída del precio de las acciones. En diciembre de 2023, la empresa desglosó su servicio DBaaS SkySQL y fue privatizada en septiembre de 2024, recuperando SkySQL a mediados de 2025. Kaj Arnö había declarado tras la privatización que la “razón” había regresado a la relación entre la comunidad y la empresa. Sin embargo, la controversia de Galera demuestra que la confianza sigue siendo frágil, y que la comunidad está dispuesta a alzar la voz para preservar las tecnologías abiertas.

(map)

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Tecnología

AMD Ryzen AI Embedded P100: Nuevo Procesador para IA Industrial

by Editor de Tecnologia
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AMD ha ampliado su línea de procesadores Ryzen AI Embedded P100 Series con nuevos chips x86 diseñados para sistemas de IA industrial y de borde, incluyendo automatización de fábricas, robótica e imágenes médicas.

Estos nuevos procesadores se suman a los modelos P100 Series ya anunciados y se centran en aumentar el número de núcleos de CPU, la capacidad de procesamiento gráfico y el rendimiento de la inferencia de IA dentro del mismo formato de encapsulado de matriz de rejilla esférica (BGA).

Novedades

Los nuevos procesadores ofrecen entre ocho y 12 núcleos de CPU «Zen 5», gráficos RDNA 3.5 y una unidad de procesamiento neuronal basada en la arquitectura XDNA 2.

AMD cita hasta 80 TOPS (Tera Operaciones por Segundo) totales del sistema para la inferencia de IA. En comparación con los procesadores P100 Series anteriores en el mismo encapsulado, también indica hasta el doble de núcleos de CPU, hasta 8 veces más capacidad de procesamiento de GPU y un aumento estimado del 36% en los TOPS del sistema.

Los procesadores están diseñados para implementaciones en tiempo real y siempre activas que requieren un rendimiento determinista, con soporte para rangos de temperatura industrial de -40°C a 105°C, operación continua 24/7 y ciclos de vida de 10 años.

ROCm y software

Una adición clave es el soporte para AMD ROCm, su pila de software de código abierto para computación de GPU y cargas de trabajo de IA. Esto brinda a los desarrolladores integrados acceso a marcos de IA estándar y compiladores, tiempos de ejecución y bibliotecas de código abierto.

ROCm utiliza la Interfaz de Computación Heterogénea para la Portabilidad (HIP), que AMD afirma que separa la programación de GPU del hardware específico y reduce la dependencia de la pila de software de un único proveedor.

Los procesadores combinan funciones de CPU, GPU y NPU en un solo chip, lo que permite particionar las cargas de trabajo entre los motores de cómputo. AMD afirma que esto también admite una latencia predecible cuando los sistemas ejecutan cargas de trabajo mixtas.

Pila de virtualización

AMD también ha presentado una pila de referencia de virtualización empaquetada para aplicaciones industriales de criticidad mixta. Basada en el hipervisor Xen, está diseñada para ejecutar entornos Linux, Windows, Ubuntu y RTOS en dominios aislados.

AMD afirma que los núcleos de CPU «Zen 5» proporcionan aislamiento y margen de rendimiento para consolidar múltiples cargas de trabajo en una sola plataforma con un comportamiento multitarea determinista.

Mercados objetivo

AMD destacó tres categorías de aplicaciones para la línea P100 Series ampliada: PC industriales para visión artificial, robots móviles autónomos y sistemas de imágenes médicas 3D.

Para PC industriales, AMD afirma que los procesadores pueden consolidar controladores lógicos programables (PLC), visión artificial y funciones de interfaz hombre-máquina (HMI) en un solo sistema, utilizando gráficos integrados y la NPU para el procesamiento de visión multicámara y la visualización de paneles de control.

Para robótica, AMD describe el uso de la CPU para la navegación, el control de movimiento y la planificación de rutas, mientras que la GPU procesa múltiples fuentes de video para la conciencia espacial y las cargas de trabajo de SLAM visual. También citó la memoria unificada entre la CPU y la GPU para reducir la latencia y posicionó la NPU para tareas de inferencia siempre activas y de bajo consumo, como la detección de objetos y la comprensión de escenas.

Para imágenes médicas, AMD afirma que los procesadores pueden ejecutar imágenes 3D para sistemas de ultrasonido y endoscopia en el borde y admitir flujos de trabajo de razonamiento clínico y preguntas y respuestas. Posicionó la plataforma como una forma para que los fabricantes de equipos de atención médica consoliden las imágenes, el análisis y la generación de informes en un sistema x86 integrado con un ciclo de vida prolongado del producto.

En comparaciones de rendimiento, AMD afirma que se espera que la serie P100 ofrezca hasta un 39% más de rendimiento multihilo y hasta 2,1 veces más TOPS totales del sistema que la serie Ryzen Embedded 8000 de la generación anterior.

Sistemas de socios

Las soluciones de producción basadas en los procesadores Ryzen AI Embedded P100 ya están disponibles a través de socios de diseño originales como Advantech, congatec y Kontron.

«Advantech se enorgullece de anunciar una línea completa impulsada por la escalable cartera de procesadores AMD Ryzen AI Embedded P100. Con módulos de computadora, computadoras de placa única y sistemas de IA de borde e inteligentes, esta cartera aprovecha una arquitectura de IA integrada mejorada para ofrecer un multitarea de alta eficiencia que impulsa el avance de la IA de vanguardia», dijo Aaron Su, Vicepresidente del Sector de IoT integrado, Advantech.

Congatec señaló las opciones de configuración en cuanto al número de núcleos de CPU y la escalabilidad de los gráficos.

«Con el lanzamiento de la serie AMD Ryzen AI Embedded P100, congatec puede ampliar su cartera de módulos de computadora para computación integrada y aplicaciones de borde con una plataforma altamente versátil. Permite a los clientes adaptar con precisión el rendimiento, la potencia y el costo a sus necesidades específicas de aplicación al ofrecer entre cuatro y 12 núcleos de CPU y un rendimiento de GPU altamente escalable. Esta extraordinaria flexibilidad es esencial a medida que las cargas de trabajo de borde se vuelven más diversas, desde la automatización industrial hasta los sistemas acelerados por IA», dijo Florian Drittenthaler, Gerente de Línea de Producto, congatec.

Kontron vinculó los chips a una oferta mini-ITX basada en piezas P100.

«La plataforma AMD Ryzen AI Embedded es un cambio de juego para las aplicaciones industriales y basadas en IA en el borde. Nuestro K4131-Px mITX basado en P100 estará equipado con APU de cuatro a 12 núcleos, lo que nos permitirá ofrecer a los clientes una variedad de soluciones que ofrecen un alto rendimiento de cómputo y aceleración de IA en la misma huella compacta», dijo Thomas Stanik, Gerente Senior de Ventas y Desarrollo de Negocios, Kontron.

AMD dijo que los procesadores Ryzen AI Embedded P100 Series de ocho a 12 núcleos están disponibles para muestreo ahora, y se espera que los envíos de producción comiencen en julio de 2026.

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Tecnología

GitHub Agentic Workflows: Automatización con IA en tus repositorios

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GitHub ha lanzado una vista previa técnica de Agentic Workflows, un proyecto de código abierto de GitHub Next que ejecuta automatización basada en intenciones dentro de los repositorios utilizando GitHub Actions y agentes de codificación.

Este proyecto está dirigido a tareas recurrentes que aún requieren juicio humano, como la clasificación de incidencias, la investigación de fallos en la integración continua, la corrección de la deriva de la documentación y el mantenimiento de la higiene del código. Los flujos de trabajo se escriben en Markdown plano y se ejecutan dentro de GitHub Actions.

Cómo funciona

Agentic Workflows se ejecutan junto con los GitHub Actions existentes. Un mantenedor del repositorio escribe un archivo Markdown que describe el resultado deseado y luego ejecuta el flujo de trabajo según un calendario o mediante un disparador manual.

Dependiendo de la configuración, los flujos de trabajo pueden utilizar diferentes motores de agentes de codificación, incluyendo Copilot CLI, Claude Code y OpenAI Codex. GitHub Actions sirve como la capa de ejecución, proporcionando registro, auditoría y acceso al contexto del repositorio.

Cada flujo de trabajo incluye configuración para disparadores, permisos, herramientas y salidas permitidas. Las instrucciones del agente residen en Markdown y un archivo de bloqueo se utiliza para la ejecución dentro de GitHub Actions.

Medidas de seguridad

GitHub Next ha convertido las medidas de seguridad en un requisito fundamental para ejecutar agentes de forma continua en los repositorios. Los flujos de trabajo tienen permisos de solo lectura por defecto. Cualquier operación de escritura requiere una aprobación explícita a través de lo que GitHub denomina «salidas seguras».

Las salidas seguras se asignan a operaciones preaprobadas de GitHub, como la creación de una solicitud de extracción o la adición de un comentario a una incidencia. El diseño también incluye ejecución en sandbox, listas blancas de herramientas y aislamiento de red. GitHub Next posiciona estas medidas como protecciones contra comportamientos no deseados y la inyección de prompts.

El equipo contrastó este enfoque con la ejecución directa de herramientas de línea de comandos de agentes de codificación dentro de los flujos de trabajo YAML estándar de GitHub Actions. Argumenta que la ejecución directa puede otorgar permisos más amplios de los necesarios para una tarea, mientras que Agentic Workflows impone restricciones más estrictas y puntos de revisión más claros.

Informe del repositorio

Un ejemplo de flujo de trabajo genera un informe de estado diario para los mantenedores. Recopila la actividad reciente en incidencias, solicitudes de extracción, debates, lanzamientos y cambios de código, y luego produce recomendaciones y próximos pasos con enlaces a hilos relevantes.

El ejemplo se ejecuta según un calendario con acceso de lectura al contenido del repositorio, las incidencias y las solicitudes de extracción. Utiliza salidas seguras que le permiten crear una incidencia de GitHub con un prefijo y etiquetas específicos.

Primeros usuarios

GitHub Next afirma haber utilizado Agentic Workflows internamente en un programa intensivo de «dogfooding». El equipo construyó el proyecto en Go a pesar de tener una experiencia previa limitada, y luego creó un flujo de trabajo diario llamado «go-fan» para proporcionar retroalimentación continua sobre el código y el sistema.

GitHub también ha destacado el uso por parte de mantenedores de código abierto y empresas. Frenck Nijhof, mantenedor y ingeniero principal de Home Assistant, ha utilizado los flujos de trabajo para el análisis a gran escala de incidencias en todo el proyecto. Lo describió como una «amplificación del juicio que realmente ayuda a los mantenedores».

Carvana está utilizando Agentic Workflows en múltiples repositorios, según GitHub. Su liderazgo de ingeniería citó los controles y la adaptabilidad como razones clave para implementar la herramienta de forma más amplia en su base de código.

Alex Devkard, SVP de Ingeniería y Analítica de Carvana, afirma que la «flexibilidad y los controles integrados» son lo que le dan la confianza para implementar Agentic Workflows en sus sistemas complejos, y la empresa ya los está utilizando en varios repositorios.

Inteligencia Artificial Continua

GitHub Next vincula el proyecto a un esfuerzo de investigación más amplio que denomina Continuous AI. El concepto sitúa las tareas impulsadas por la IA en un ciclo continuo dentro del ciclo de vida del desarrollo de software, distinto de las canalizaciones de compilación, prueba y lanzamiento.

GitHub afirma que Agentic Workflows complementan la CI/CD existente en lugar de reemplazarla. Distingue los flujos de trabajo deterministas, como las compilaciones y las ejecuciones de pruebas, del trabajo más subjetivo que los mantenedores aún manejan manualmente, incluyendo la clasificación y las mejoras continuas de la calidad.

GitHub también señala que la ejecución de agentes de codificación puede generar costos de facturación. Para Copilot con la configuración predeterminada, dice que una ejecución típica incurre en dos solicitudes premium: una para el trabajo del agente y otra para una verificación de guardrail a través de salidas seguras.

GitHub Next describe la vista previa técnica como parte de un trabajo más amplio para gestionar el aumento del volumen de contribuciones y tareas de mantenimiento en lo que denomina la era de la IA, y se espera una mayor experimentación a medida que los equipos prueben cómo los flujos de trabajo continuos impulsados por agentes se ajustan a sus prácticas de repositorio.

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