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BRUTAL! Con 2 parámetros, Claude Code ya orquesta un enjambre de agentes autónomos. Pon el modelo en Opus 4.8 y el esfuerzo de razonamiento en /ultracode: Claude detecta las tareas complejas, escribe el script de orquestación y lanza múltiples agentes en paralelo. Dynamic Workflows ya funciona en tu terminal.

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Anya Rossi• Live Now

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DENIRO

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Google convirtio tu Claude Code en una fabrica de agentes listos para produccion Antes tenias que saltar entre 5 herramientas distintas solo para armar algo que funcione en Google Cloud Ahora se acaba de borrar esos saltos Se llama Agents CLI Y no es un agente nuevo Es una capa de skills que le enseña a Claude, Codex y cualquier coding agent las convenciones exactas del Agent Development Kit de Google Un comando y tu agente gana 7 skills que cubren todo el ciclo: → scaffold del proyecto → codigo con ADK → evaluacion con metricas → deploy a Cloud Run, Agent Runtime o GKE → publicacion en Gemini Enterprise → observabilidad y trazas → workflow completo del ciclo de vida Le pides cualquier cosa y el mismo agente arma el proyecto, escribe los tests de evaluacion, corre el deploy y lo registra todo en la nube 100% open source y gratis Solo necesitas una linea para instalarlo y empezar a montar agentes sin pelearte con mil servicios uvx google-agents-cli setup

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PA13L0

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Tras tomar el control en Renovación 1, se han registrado en las últimas horas siete ataques armados en contra de agentes de la PNC de Guatemala. Ya se reportan varios elementos fallecidos y heridos.

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Github acaba de ☠️ al vibe coding Acaba de publicar spec-kit y en pocos días tiene 95k estrellas y 8.3k forks Esto no es un proyecto cualquiera. Es GitHub diciéndote cómo se programa con IA de verdad. El problema con los agentes de IA no es el modelo Es que le mandas una idea en texto y él interpreta lo que quiere Spec-kit resuelve eso con 6 comandos que convierten tu idea en una especificación estructurada antes de escribir una sola línea de código ✅ /speckit.constitution → las reglas del proyecto: calidad, testing, arquitectura ✅ /speckit.specify → describes QUÉ construir, no el stack ✅ /speckit.clarify → el agente pregunta lo que no entiende antes de empezar ✅ /speckit.plan → ahora sí eliges la tecnología ✅ /speckit.tasks → lista de tareas ordenada por dependencias ✅ /speckit.implement → el agente construye El entregable ya no es código generado a lo loco Es una especificación viva que tu IA lee, valida y ejecuta paso a paso Funciona con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y más de 25 agentes La diferencia real es esta Antes: "hazme una app de tareas" y rezas para que el agente no se pierda a mitad Ahora: especificación primero, código después El agente sabe exactamente qué construir, en qué orden y por qué 95k estrellas. 8.3k forks. Publicado por el propio GitHub. Licencia MIT. el repo aquí ⬇️

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arc.

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UN EQUIPO ACABA DE DESPLEGAR 15 AGENTES AUTÓNOMOS EN LOOP A PARTIR DE UN SOLO PROMPT USANDO GRAPH ENGINEERING La mayoría de desarrolladores todavía crean sistemas multiagente a mano, escribiendo lógica independiente para cada tarea. Con Graph Engineering, eso cambia por completo. Un graph central define la arquitectura y despliega los 15 agentes simultáneamente. Un único prompt de apenas 200 palabras genera toda la estructura y enruta 120 conexiones entre agentes de forma automática. En lugar de romperse cuando reciben instrucciones contradictorias, los agentes se corrigen entre sí gracias a un estado compartido que se actualiza continuamente. Gestionar una malla de 15 nodos exige un alto rendimiento y una API con baja latencia, ya que todos los agentes intercambian contexto en tiempo real. Mira el vídeo y luego aprende como crear tus propios grafos con el artículo de abajo Así es como funciona esta arquitectura multiagente basada en grafos y automatizada en tiempo real ↓

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angel

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