Agentes de IA
Los agentes de IA son sistemas de software que utilizan razonamiento, planificación y herramientas para asistir o automatizar tareas complejas. Comparamos los mejores agentes de código abierto y comerciales.
Comparativa de los programas LLM con enfoque en agentes: Los 13 mejores programas LLM son comparados
Realizamos pruebas comparativas de 13 modelos LLM en 10 tareas de desarrollo de software utilizando una herramienta CLI de Agentic. Ejecutamos aproximadamente 300 pasos de validación automatizados por modelo para medir el rendimiento en las capas de API e interfaz de usuario. Resultados de la prueba comparativa de Agentic LLM Comparación de la tasa de éxito Claude 4.5 Sonnet y GPT-5.
Investigación profunda sobre IA: Claude vs ChatGPT vs Grok
La investigación profunda con IA es una característica de algunos LLM que ofrece a los usuarios una gama más amplia de resultados de búsqueda que los motores de búsqueda de IA.
15 agentes de IA en herramientas y ejemplos de marketing
Las investigaciones muestran que el 50 % de las organizaciones que utilizan IA generativa planean lanzar programas piloto de IA con agentes en 2025. Los agentes de IA en marketing representan un cambio significativo en la industria, al introducir sistemas que pueden razonar, tomar decisiones y actuar con una mínima supervisión humana. Estos agentes inteligentes analizan los datos de los clientes, generan información útil y coordinan campañas en múltiples plataformas.
Más de 30 empresas líderes en IA agenica
Aunque los agentes de IA están en boca de todos y algunas empresas están rebautizando sus chatbots como herramientas con capacidad de agente, todavía hay pocos agentes en producción. Anteriormente, evaluamos el rendimiento de varios agentes de IA capaces en diversas tareas del mundo real. Enumeramos: Empresas en desarrollo de IA con capacidad de agente.
Agentes de IA de SAP en: Características y casos prácticos de Joule Studio.
SAP predice que los agentes de IA podrían dar soporte hasta al 80 % de las tareas empresariales más utilizadas en SAP. Evaluamos el portafolio de agentes de IA de SAP, los casos de uso relacionados, los estudios de caso y la infraestructura de soporte para determinar cómo se están integrando las capacidades de los agentes en los flujos de trabajo empresariales.
Negociación bursátil basada en IA: ¿Qué herramienta de IA de última generación es mejor?
Las herramientas LLM se han utilizado en el comercio de acciones basado en IA desde su aparición. Probé 14 modelos generativos de IA para el comercio de acciones basado en IA para evaluar su capacidad de pronosticar cambios de precio de 132 acciones utilizando la información proporcionada.
Agentes de IA móviles probados en 65 tareas del mundo real
Dedicamos 3 días a realizar pruebas comparativas de cuatro agentes de IA móvil (DroidRun, Mobile-Agent, AutoDroid y AppAgent) en 65 tareas reales utilizando un emulador de Android con aplicaciones como gestión de calendario, creación de contactos, captura de fotos, grabación de audio y operaciones con archivos.
15 amenazas a la seguridad de los agentes de IA
Incluso hace unos pocos años, la imprevisibilidad de los grandes modelos de lenguaje (LLM) habría planteado serios desafíos. Un caso notable de los primeros tiempos involucró la herramienta de búsqueda de ChatGPT: los investigadores descubrieron que las páginas web diseñadas con instrucciones ocultas (por ejemplo, texto de inyección de indicaciones incrustado) podían provocar de forma fiable que la herramienta produjera resultados sesgados y engañosos, a pesar de la presencia de información contraria.
Los 7 mejores agentes de prueba de IA para control de calidad
Evaluamos plataformas de pruebas de IA con agentes de IA integrados; la mayoría eran Selenium/Playwright sobrevaloradas con marketing. Algunas eran capaces de escribir y mantener casos de prueba o realizar pruebas visuales, aunque incluso estas herramientas presentan limitaciones importantes. De estas, seleccionamos 7 plataformas y las clasificamos según sus áreas de enfoque principales.
AI Agent Sprawl Signs & Checklist to Manage Sprawl
Nearly 80% of organizations have deployed agentic AI. Yet only 21% have a mature governance model for these systems. The gap shows up in practice as agent sprawl, a buildup of redundant, ungoverned, and conflicting AI agents across the business.