La capa intermedia agentic se come el foco del sector

Un proxy de tráfico LLM que hace de traductor entre dialectos de API: recibe peticiones en formato OpenAI Chat, Anthropic Messages u OpenAI Responses y las sirve desde el backend que tú decidas (vLLM, NVIDIA NIM, Ollama o cualquier compatible con OpenAI), con métricas Prometheus y algoritmos de enrutamiento intercambiables. En la práctica: cualquier agente que solo sepa hablar con OpenAI o Anthropic puede seguir hablando igual mientras detrás responde un modelo abierto que corres tú. Ya cubrimos esta categoría el 2026-08-11 con duolahypercho/codex-router, que está atado al CLI de Codex; Switchyard hace lo mismo pero agnóstico del cliente y con NVIDIA detrás, lo que suele traducirse en continuidad de mantenimiento. También toca la línea de inferencia local que abrimos ese mismo 2026-08-11. Caveat que no se puede maquillar: el propio README lo declara pre-alpha y avisa de que API y algoritmos cambiarán de forma significativa. Sirve para probar en local, no para poner delante de producción.

45 millones de parámetros, 14 MB de binario y 28 MB de RAM en sesión completa, haciendo tool calling, control de dispositivo y extracción estructurada con gramática restringida nativa (el modelo no puede emitir un formato inválido) y puntuación de confianza calibrada, es decir, te dice cuánto se fía de su propia respuesta. El cambio de escala es el titular: agente local ya no significa cargar un 7B con llama.cpp, sino un modelo que cabe en un wearable o un móvil sin GPU. El repo se compara con FunctionGemma 270M y el modelo de Apple afirmando ser entre 5 y 70 veces más pequeño (2 bits frente a f16); son cifras del propio proyecto y no hemos verificado el benchmark. Ya cubrimos esta línea el 2026-08-11 con antirez/h3.c: los dos atacan la inferencia local-first, uno por el lado multimodal y este por el de tool calling. Si te interesa montar agentes que no llamen a ninguna API externa, es la pieza de referencia hoy; hay paper (arXiv 2607.18363) y licencia MIT, así que se puede auditar y usar.

Un framework para construir agentes dentro de la JVM: Kotlin y Java sobre Spring Boot, que mezcla llamadas al LLM con código y modelos de dominio normales y busca caminos hacia un objetivo en lugar de ejecutar una cadena fija de pasos. El hueco que llena es real y poco cubierto: casi todo el ecosistema agentic vive en Python (LangChain, LangGraph, CrewAI) o en .NET con Semantic Kernel, mientras el grueso del software corporativo sigue en Java. Si trabajas en una empresa con backend JVM, esto significa poder meter un agente en el mismo contexto de Spring, con la inyección de dependencias y el ciclo de vida que ya conoces, sin montar un servicio Python aparte. Las señales de que apunta a producción y no a demo son concretas: publicación en Maven Central, imágenes Docker, análisis con SonarQube y profiling con YourKit. Está liderado por Rod Johnson, el creador de Spring, lo que da acceso y credibilidad en ese mundo, aunque el ecosistema JVM adopta despacio y eso conviene descontarlo.

Código del paper arXiv 2608.05248 (2026-08-07) publicado por Tencent Hunyuan: un pipeline agentic para generar mundos 3D abiertos, es decir, agentes que construyen escenarios navegables en vez de imágenes o texto. El interés para CSS está en la convergencia: las dos categorías que seguimos por separado —LLMs que planifican y ejecutan por su cuenta, y generación 3D— se están juntando aquí en un mismo pipeline. Que llegue como release abierto de un hyperscaler chino cambia el equilibrio frente a los actores comerciales cerrados del espacio, porque permite leer el pipeline entero en vez de intuirlo desde una demo. Cautelas serias antes de que nadie intente reproducirlo: el repo tiene 7 días, no trae descripción, la API de GitHub no declara licencia (sin licencia explícita no es software libre reutilizable), el lenguaje ni siquiera está identificado y lo publicado parece centrado en el paper y el código de entrenamiento, con la inferencia previsiblemente cara. Hoy es material de lectura, no algo que puedas ejecutar el fin de semana.