Consola de triaje

comprobando sesión…

Archivo · 64

09-02 09-01 08-31 08-30 08-29 08-28 08-27 08-26 08-25 08-24 08-23 08-22 08-21 08-20 08-19 08-18 08-17 08-16 08-15 08-14 08-13 08-12 08-11 08-10 08-09 08-08 08-07 08-06 08-05 08-04

Pendientes

6 por explorar

4 en vigilancia

2026-08-21

La capa de agentes entra en producción por tres puertas simultáneas

13 items · 7 hallazgos · 6 radar

explorar 4

probar 2

leer 2

vigilar 4

Descartados y sin acción 1

J/K mover E explorar P probar L leer V vigilar X descartar G grafo ↵ abrir ficha

Selecciona un item del tablero
o pulsa J para empezar.

explorar hallazgo 01 · #ai-offensive-security-mcp

Tencent/AI-Infra-Guard

5.103★ · 495 forks · Python · Apache-2.0

Qué es

Suite completa de Tencent para hacer red-teaming sobre agentes, servidores MCP, skills y «AI infra» en general.

Cómo encaja

Tencent/AI-Infra-Guard → ai-offensive-security-mcp

implements · ya cubierto el 2026-08-18

Tencent/AI-Infra-Guard ⇄ agent-security

competes_with · ya cubierto el 2026-08-03

Tencent/AI-Infra-Guard → mcp-security

relevant_to · ya cubierto el 2026-08-03

Por qué importa

El foco tradicional de la seguridad de IA estaba en jailbreaks de LLMs; este repo de Tencent lo desplaza al lado del agente: prompt injection en herramientas, skills envenenadas, servidores MCP comprometidos y exfiltración vía Function Calling. Es material directo para un artículo «AI Agent Security 101: qué auditar y cómo empezar». Ya cubrimos el concepto de AI offensive security sobre MCP el 2026-08-18 y el de agent/mcp security el 2026-08-03; este repo los aterriza con una suite operativa (5103★, Apache-2.0, release 2026-08-19).

clonar, leer la lista de scans, evaluar contra un agente propio

Abrir ficha Grafo ↗

leer hallazgo 02 · #agentic-rag

santifer/career-ops

66.962★ · 12.839 forks · JavaScript · MIT

Qué es

Framework open-source que escanea portales de empleo, evalúa cada oferta con una rúbrica A-F y devuelve un score 1.0–5.0 más un CV personalizado.

Cómo encaja

santifer/career-ops → agentic-rag

implements · ya cubierto el 2026-08-19

santifer/career-ops → mcp

uses · ya cubierto el 2026-08-08

Por qué importa

Más de 66k★ lo convierten en el ejemplo más viral del momento de «IA aplicada al trabajo del propio usuario». Aunque el nicho (búsqueda de empleo) parezca ajeno al dev, interesa como caso de estudio de un agente que encadena scraping → evaluación estructurada (rúbrica A-F, score 1.0–5.0) → generación de documentos (CV personalizado), y esa rúbrica es directamente exportable a otros casos de evaluación: PR review, RFPs, propuestas comerciales. Encaja con el patrón agentic-RAG que cubrimos el 2026-08-19 y con el uso de MCP del 2026-08-08; el MIT y el README en español (entre 14 idiomas) lo dejan listo para trastear.

estudiar la rúbrica A-F como patrón de diseño de evaluadores estructurados

Abrir ficha Grafo ↗

vigilar hallazgo 03 · #agentic-ai

microsoft/agent-framework

13.015★ · 2.203 forks · Python · MIT

Qué es

Framework first-party de Microsoft para construir, orquestar y desplegar agentes y workflows multi-agente, con SDKs paralelos para Python y .NET.

Cómo encaja

microsoft/agent-framework ⇄ multi-agent-workflows

competes_with · ya cubierto el 2026-08-12

microsoft/agent-framework → agentic-ai

implements · relación nueva de hoy

microsoft/agent-framework → microsoft

relevant_to · relación nueva de hoy

Por qué importa

Microsoft ya tenía AutoGen (orientado a research) y Semantic Kernel (orientado a producción); este repo los consolida con SDKs paralelos para Python y .NET, así que cubre tanto el lado data science como el enterprise. Es la respuesta directa de Microsoft a LangGraph (orquestación tipo grafo), CrewAI (roles) y Agno (memoria), por lo que si tu stack es Azure el camino oficial a partir de ahora pasa por aquí. Tema conectado con multi-agent workflows, que cubrimos el 2026-08-12; Microsoft publicó el último push el 2026-08-21 bajo MIT.

reemplaza a AutoGen para nuevos proyectos Microsoft-stack; conviene revisar breaking changes y ejemplos canónicos

Abrir ficha Grafo ↗

explorar hallazgo 04 · #agentic-ai

kagent-dev/kagent

3.554★ · 716 forks · Go · Apache-2.0

Qué es

Framework agentic nativo de Kubernetes con integración CNCF, pensado para correr agentes dentro del ecosistema cloud-native (Helm, Istio, Gateway API).

Cómo encaja

kagent-dev/kagent → agentic-ai

implements · relación nueva de hoy

kagent-dev/kagent → mcp

uses · ya cubierto el 2026-08-08

kagent-dev/kagent → kubernetes-sigs/agent-sandbox

relevant_to · ya cubierto el 2026-08-07

Por qué importa

Los frameworks agentic suelen ignorar dónde corre el agente; kagent asume explícitamente Kubernetes como runtime (proyecto CNCF): los agentes son CRDs, las herramientas se montan vía MCP y el deploy se hace con Helm. Es la pieza que faltaba para hablar en serio de «agentes en producción» ante equipos de plataforma, no solo ante ML engineers. Está bajo Apache-2.0 con 3554★ y un release del 2026-08-20; conecta con la cobertura de MCP del 2026-08-08 y, en la línea de CRDs agénticos, con kubernetes-sigs/agent-sandbox del 2026-08-07.

revisar arquitectura CRD + Helm chart — buen patrón para enseñar agentic + cloud-native

Abrir ficha Grafo ↗

explorar hallazgo 05 · #agentic-video-production

ATH-MaaS/Pixelle-Video

27.121★ · 3.937 forks · Python · Apache-2.0

Qué es

Motor AIGC todo-en-uno para producir vídeos cortos automáticamente: texto → guion → TTS → imagen → vídeo → edición, con TTS, generación de imagen y ComfyUI integrados.

Cómo encaja

ATH-MaaS/Pixelle-Video → comfyui

uses · relación nueva de hoy

ATH-MaaS/Pixelle-Video → agentic-video-production

implements · ya cubierto el 2026-08-12

ATH-MaaS/Pixelle-Video ⇄ ai-video-saas

competes_with · relación nueva de hoy

Por qué importa

El espacio de generación de vídeo con IA está dominado por SaaS cerrados (HeyGen, Synthesia, Runway); Pixelle-Video es la respuesta open-source con UI completa y stack modular basado en ComfyUI (texto → guion → TTS → imagen → vídeo → edición). Aunque el README está en chino, la arquitectura (texto → assets → composición) es directamente exportable a casos técnicos del boletín: screencasts automatizados, demos de producto y tutoriales. Ya cubrimos el concepto de agentic video production el 2026-08-12; con 27k★ y Apache-2.0 es el referente open-source serio para compararlo con SaaS cerrados.

instalar ComfyUI stack, hacer un clip de prueba con la plantilla

Abrir ficha Grafo ↗

probar hallazgo 06 · #local-first-agent-workspace

Osmantic/ODS

4.602★ · 691 forks · Python · Apache-2.0

Qué es

«Osmantic Deployment System»: convierte cualquier PC, Mac o Linux en servidor de IA con inferencia LLM, chat UI, voz, agentes, workflows, RAG y generación de imagen.

Cómo encaja

Osmantic/ODS ⇄ ollama/ollama

competes_with · ya cubierto el 2026-08-17

Osmantic/ODS → llama.cpp

uses · ya cubierto el 2026-08-17

Osmantic/ODS → local-first-agent-workspace

implements · ya cubierto el 2026-08-10

Por qué importa

Competidor directo y moderno de Open WebUI: donde Open WebUI se centra en la UI de chat, ODS empaqueta el stack completo (inferencia LLM, chat UI, voz, agentes, workflows, RAG, generación de imagen) sobre cualquier PC/Mac/Linux. Si escribimos sobre «AI self-hosted» o «home lab AI», ODS es la pieza que hay que comparar con Open WebUI, Ollama y AnythingLLM. Encaja con local-first agent workspace (cubierto el 2026-08-10) y reutiliza ollama y llama.cpp, que cubrimos el 2026-08-17; Apache-2.0, 4602★, release del 2026-08-13.

instalar localmente, comparar con Open WebUI; soporta AMD e integra n8n para workflows

Abrir ficha Grafo ↗

vigilar hallazgo 07 · #agentic-ai

google/sam

356★ · 39 forks · Go · Apache-2.0

Qué es

Red P2P zero-config pensada para que agentes autónomos se descubran, autentiquen e invoquen herramientas entre sí sin servidor central.

Cómo encaja

google/sam → agentic-ai

implements · relación nueva de hoy

google/sam → mcp

uses · ya cubierto el 2026-08-08

google/sam → agent-discovery

solves · relación nueva de hoy

Por qué importa

Si los agentes dejan de estar en silos y pasan a pares en una malla P2P cambian tres cosas con implicaciones prácticas: (a) baja el coste de despliegue porque no hace falta gateway central; (b) la seguridad pasa a ser un problema de identidad criptográfica entre agentes; (c) emergen patrones de «agente-que-llama-a-agente» sin servidor de coordinación. Es un repo aún pequeño (356★) pero arquitectónicamente relevante, del propio Google y bajo Apache-2.0; conecta con la cobertura de MCP del 2026-08-08 y aterriza el problema de agent discovery.

todavía verde — leer el whitepaper/arquitectura antes de que otros agentes P2P lo copien

Abrir ficha Grafo ↗

vigilar radar

HKUDS/LightRAG

39.041★ · Python · MIT

Qué es

RAG rápido y simple, paper EMNLP2025. Sigue activo y empujando releases.

reentrada con tracción sostenida — comparar con la nueva hornada de RAG "graph-aware"

Abrir ficha Grafo ↗

leer radar

cline/cline

66.571★ · TypeScript · Apache-2.0

Qué es

Agentic coding agent como SDK, extensión IDE o CLI.

revisar breaking changes recientes — se mueve rápido

Abrir ficha Grafo ↗

probar radar

magnitudedev/magnitude

1.462★ · TypeScript · Apache-2.0

Qué es

Agente open-source con modelos locales por defecto, «fully private and offline».

instalar, comparar con Hermes-agent local-first y con Open WebUI

Abrir ficha Grafo ↗

vigilar radar

AprilNEA/OpenLogi

12.226★ · Rust · Apache-2.0

Qué es

Alternativa local-first a Logitech Options+ escrita en Rust.

no es IA/dev estrictamente, sí local-first hardware control — relevante solo si Alejandro cubre periféricos

Abrir ficha Grafo ↗

explorar radar

wang2122/sprix-sage-router

923★ · Python · MIT

Qué es

Routing SELF/COLLABORATE/HANDOFF state-aware para redes A2A.

clonar, evaluar contra una flota de 3 agentes — buen benchmark para multi-agent routing

Abrir ficha Grafo ↗

descartar radar

snflkd/fluent-korean

540★ · MIT

Qué es

Claude Code output-style plugin para coreano fluido.

como hallazgo, leer como patrón (los output-styles de Claude Code son territorio aún poco documentado en español)

Abrir ficha Grafo ↗