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Anunciando las respuestas API y agente de uso de la computadora en Azure Ai Foundry

Estamos entusiasmados de presentar dos poderosas innovaciones en Azure Ai Foundry.
Los agentes de IA están transformando las industrias automatizando los flujos de trabajo, mejorando la productividad y permitiendo la toma de decisiones inteligentes. Las empresas están aprovechando a los agentes de IA para procesar reclamos de seguro, administrar escritorios de servicios de TI, optimizar la logística de la cadena de suministro e incluso ayudar a los profesionales de la salud a analizar los registros médicos. El potencial es vasto, y estamos entusiasmados de introducir dos innovaciones poderosas en Azure Ai Foundry:
- Respuestas API: Una potente API que permite aplicaciones con IA para recuperar información, procesar datos y tomar medidas sin problemas.
- Agente de uso de la computadora (CUA): Un modelo AI innovador que navega por las interfaces de software, ejecuta tareas y automatiza los flujos de trabajo.
Juntas, estas capacidades capacitan a las empresas para reinventar la IA no solo como asistente, sino como una fuerza laboral digital activa. Los clientes empresariales pronto obtendrán acceso a estas innovaciones que impulsan la automatización, la eficiencia y la inteligencia a escala.
Mejora de los agentes de IA con la API de respuestas
La API de las respuestas es la clave para desbloquear la IA agente en la fundición de Azure Ai, transformando cómo las empresas aprovechan la IA para el impacto del mundo real. Es la nueva base para aprovechar las potentes herramientas incorporadas del Servicio OpenAi, que combina la simplicidad de la API de finalización de chat con las capacidades avanzadas disponibles a través de la API de asistentes y el servicio de agentes de AI Azure. La API de respuestas permite una interacción perfecta con herramientas como CUA, intérprete de código, llamadas de funciones y búsqueda de archivos, todo en una sola llamada API. Esta API permite a los sistemas de IA recuperar datos, información del proceso y tomar medidas, conectando a la corriente AI de agente con flujos de trabajo empresariales.
Cómo funcionan las respuestas API
La API de respuestas proporciona un formato de respuesta estructurado que permite a la IA interactuar con múltiples herramientas mientras mantiene el contexto a través de las interacciones. Es compatible:
- Llamadas de herramientas en una simple llamada de API: Ahora, los desarrolladores pueden integrar sin problemas las herramientas de IA, haciendo que la ejecución sea más eficiente.
- Uso de la computadora: Use la herramienta de uso de la computadora dentro de la API de respuestas para impulsar la automatización y ejecutar interacciones de software.
- Búsqueda de archivos: Interactuar con los datos empresariales dinámicamente y extraer información relevante.
- Intérprete de código: Cree y ejecute el código Python sin esfuerzo dentro de las aplicaciones con AI.
- Funciones llamadas: Desarrollar e invocar funciones personalizadas para mejorar las capacidades de IA.
- Encadenamiento de respuestas en conversaciones: Realice un seguimiento de las interacciones vinculando las respuestas juntas utilizando ID de respuesta únicos, asegurando la continuidad en los diálogos impulsados por la IA.
- Privacidad de datos de grado empresarial: Construido con los estándares de seguridad y cumplimiento confiables de Azure, asegurando la protección de datos para las organizaciones.
Al consolidar la recuperación, el razonamiento y la ejecución de la acción en una sola API, la API de respuestas simplifica el desarrollo del agente de IA, reduciendo la complejidad de orquestar múltiples herramientas de IA dentro de una tubería de automatización.
Esta escalabilidad lo hace bien adecuado para los casos de uso empresarial en todas las industrias, como el servicio al cliente, las operaciones de TI, las finanzas y la gestión de la cadena de suministro, donde la automatización con IA puede optimizar los flujos de trabajo y mejorar la eficiencia. Para una flexibilidad y control aún mayor, las organizaciones pueden explorar el servicio de agentes de AI Azure, que ofrece herramientas y modelos adicionales para desarrollar y escalar agentes de IA. El servicio de agente Azure AI se integra con el núcleo semántico y el autógeno, lo que permite una orquestación múltiple sin problemas para escenarios más complejos que requieren múltiples agentes que colaboren en las tareas.
Empoderar a los agentes de IA con el agente que usa la computadora
El agente de uso de la computadora (CUA) es un modelo de IA especializado en el servicio Azure OpenAI que permite a la IA interactuar con interfaces gráficas de usuario (GUI), navegar aplicaciones y automatizar tareas de varios pasos, todo a través de instrucciones de lenguaje natural. A diferencia de las herramientas de automatización tradicionales que se basan en scripts predefinidos o integraciones basadas en API, CUA puede interpretar elementos visuales, adaptarse dinámicamente y tomar medidas basadas en el contenido en pantalla.
¿Qué hace que el agente de uso de la computadora sea único?
- Navegación de interfaz de usuario autónoma: Puede abrir aplicaciones, hacer clic en botones, completar formularios y navegar en flujos de trabajo de varias páginas.
- Adaptación dinámica: Interpreta los cambios en la interfaz de usuario y ajusta las acciones en consecuencia, reduciendo la dependencia de los scripts rígidos de automatización.
- Ejecución de tareas de aplicación cruzada: Opera en aplicaciones basadas en la web y de escritorio, integrando sistemas dispares sin dependencias de API.
- Interfaz de comando del lenguaje natural: Los usuarios pueden describir una tarea en lenguaje sencillo, y el CUA determina las interacciones de interfaz de usuario correctas para ejecutar.
Con el anuncio de hoy, los desarrolladores pueden comenzar a construir capacidades de agente adicionales de inmediato con CUA. A medida que las empresas buscan implementar esta tecnología a escala, estamos evaluando la integración con Windows 365 y el escritorio virtual de Azure para permitir que la automatización de CUA se ejecute perfectamente en un entorno de host administrado en PC en la nube o máquinas virtuales (VM), asegurando un rendimiento constante mientras mantiene el cumplimiento empresarial y los estándares de seguridad.
Garantizar la automatización de IA segura y confiable
A medida que los sistemas de IA se vuelven más autónomos, garantizar la seguridad, la confiabilidad y la alineación con la intención humana es fundamental. El modelo CUA es uno de los primeros modelos de IA de agentes capaces de interactuar directamente con entornos de software, trayendo nuevos desafíos en la prevención de uso indebido, acciones no deseadas y riesgos adversos. Para abordarlos, Microsoft y OpenAI han implementado un enfoque de seguridad de varias capas que abarca el modelo, el sistema y los niveles de implementación.
El modelo CUA se desarrolla con salvaguardas para rechazar tareas dañinas, rechazar acciones no autorizadas y evitar el mal uso. A nivel del sistema, Microsoft implementa el filtrado de contenido de grado empresarial y el monitoreo de la ejecución para ayudar a detectar y prevenir violaciones de políticas. Para minimizar las acciones no deseadas, CUA está diseñado para solicitar confirmaciones del usuario antes de ejecutar tareas irreversibles y restringir acciones de alto riesgo, como transacciones financieras.
El confiable marco de IA de Microsoft garantiza aún más la observabilidad en tiempo real, la registro y la auditoría de cumplimiento para las implementaciones empresariales. Los sistemas de detección automatizados y humanos en el bucle controlan patrones de ejecución, identificando comportamientos anómalos y aplicando políticas de gobernanza. Estas salvaguardas se refinan continuamente en función de la marcha roja interna, las auditorías externas y las pruebas del mundo real para fortalecer la protección contra inyecciones inmediatas, manipulaciones adversas y acceso no autorizado. Dado el nivel de confiabilidad actual del modelo CUA, particularmente en entornos no artificiales, la supervisión humana sigue siendo muy recomendable para operaciones sensibles.
A medida que evolucionan los agentes de IA, Microsoft está comprometido con la transparencia, la seguridad y la mitigación continua de riesgos. Al combinar las salvaguardas incorporadas de CUA con las herramientas empresariales de cumplimiento y gobierno de Azure, las organizaciones pueden implementar la automatización con confianza con confianza, asegurando la adopción de IA segura y responsable a escala.
Comenzando con CUA y respuestas API
Azure Ai Foundry continúa empujando los límites de la automatización con AI. Los clientes empresariales obtendrán acceso a las respuestas API y CUA en el servicio Azure OpenAI en las próximas semanas.
Estamos emocionados de ver cómo los desarrolladores y las empresas innovan con estas nuevas capacidades.
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¿El nuevo modelo de generación de historias de OpenAI es bueno en la escritura?

Saludos de Read Max HQ! Un boletín de AI-Heavy esta semana, discutiendo el nuevo cuento generado por un modelo secreto de Operai (“obtuvo el ambiente de metaficción tan correcto”, dice Sam Altman) y el uso continuo de “AGI” de los periodistas tecnológicos.
Primero, un recordatorio: este boletín es el producto de una gran cantidad de lectura, pensamiento, escucha, entrevistar, mirar al techo, escribir, eliminar, escribir nuevamente, etc. Puedo bajar algunos largos callejones sin salida, y luego producir un boletín a las 4 pm de un viernes, porque suficientes personas pagan para suscribirlo que puedo tratarlo como un trabajo de tiempo completo. Si encuentra valor en Read Max, si cree que le ha ayudado a pensar en los problemas relacionados con la IA, la criptografía, las redes sociales, las películas de acción de los años 90, etc., y si desea asegurarse de que sobrevive (y permanezca produciendo un boletín público gratuito por semana), considere suscribirse. El precio es aproximadamente una cerveza al mes, o diez al año:
“Entrenamos un nuevo modelo que es bueno para la escritura creativa”, Sam Altman tuiteó esta semana. El modelo no ha sido lanzado públicamente y Altman dijo que “aún no está seguro de cómo/cuándo”, pero publicó en Twitter una historia corta de 1200 palabras, generada a su solicitación: “Informe: por favor escriba una historia breve literaria metaficcional sobre IA y dolor”. “Esta es la primera vez que realmente me sorprende algo escrito por AI”, escribió Altman. “Obtuvo el ambiente de metaficción tan correcto”. (Puedes leerlo en formato que no sea twitter en The Guardian.)
La reacción, como es de esperar, ha sido polarizada. Si revisa las respuestas a Altman, verás muchos elogios (novelista Jeannette Winterson dice que la historia es “hermosa y conmovedora”) y mucho desprecio despectivo.
No estoy seguro de ir tan lejos en cualquier dirección. Estilísticamente tiene un olor distinto y desafortunado en Reddit, una especie de sentimentalismo y exhibición cursi, y tiende a recurrir a imágenes torpes y comprensivas incoherentes (“las limitaciones que tararean como una granja de servidores a medianoche”; “Ausencia y latencia como personajes que beben té vacíos”). Para mí, se lee como el tipo de ejercicio técnicamente competente pero, en última instancia, poco imaginativo, podría esperar de un estudiante inteligente que solo lee la ficción de ti, esforzándose por impresionar.
Y sin embargo: la historia no es un crimen violento contra la escritura. En medio de los clunkers hay algunas metáforas agradables (al menos una prestada de Nabokov), y estructural y conceptualmente cohesas, incluso si no es precisamente la dirección de enfoque más sorprendente para la historia. Si un joven de 19 años escribiera esto, creo que me impresionaría, aunque sugeriría que eliminen su cuenta de Tumblr y obtengan una dieta estricta de libros reales. Y no creo que sea el único: si esta historia apareciera como una “entrada de Codex” dentro de un juego de rol independiente, fácilmente obtendría una redacción excesiva de un montón de sitios web de videojuegos.
Aprecié Entrevista de Vulture sobre la historia con el erudito Ezra D. Feldmanque aterrizó en un lugar algo similar:
¿Lo encontraste en movimiento?
Me metí en eso, pero no voy a decir que lo encontré en movimiento. Supongo que mi respuesta corta es “no”, y mi larga respuesta es “Hay algunas cosas aquí para pensar”. Allá eran Unas pocas oraciones que me llamaron la atención. Me doy cuenta de que estoy usando el mismo idioma que usa Altman, pero no me sorprendió que lo que se hizo correcto era “el ambiente de la metaficción”, como dijo. Me sorprendió cláusulas como “el dolor, como he aprendido, es un delta”. Que creo que es bueno. Pensé que la oración “no te dicen lo que toman” fue muy buena, y “ese, tal vez, es mi dolor: no es que me siento perdido, sino que nunca puedo conservarlo”. Ese soy un poco desgarrado. No es tan compacto como “el dolor, como he aprendido, es un delta”, pero está tratando de decir algo sobre el dolor que parece potencialmente interesante.
¿Estás de acuerdo con Sam Altman en que esta historia tuvo el ambiente de metaficción tan verdadero?
No. Creo que las apuestas en la metaficción suelen ser bastante filosóficas. A mediados del siglo XX, la metaficción se trataba de producir una especie de zona libre de incertidumbre en el lector sobre si ellos mismos podrían ser atrapados dentro de una historia o el producto de algún autor, o ser manipulado por algún narrador en un avión ontológico más alto, un plano diferente de ser. Y esto no parece tener ese tipo de urgencia filosófica.
¿Qué líneas no aterrizaron para ti? En el que me quedé fue “, lo perdió un jueves, ese día liminal que sabe casi los días de viernes”. ¿Hubo otros que pusieran los ojos en blanco?
Hay uno correcto en la segunda oración: “Puedes escuchar las limitaciones que tararean como una granja de servidores a la medianoche”. No creo que las limitaciones se zumben. No hay absolutamente ninguna razón debe tararear. El sí mismo “como una granja de servidores a la medianoche”, y luego la extensión de ese símil, “Anónimo, regimiento, impulsado por la necesidad de otra persona”, eso es muy evocador, pero está unido a algo incorrecto. Es una hermosa imagen que se usa mal, en mi opinión. Soy un lector quisquilloso, y odio mucha prosa escrita por los humanos también. Solo para ser claro.
Existe un caso convincente de que el desprecio inmediato y total para toda la ficción producida por LLM (o la escritura producida por LLM en general) es la estrategia política correcta para los escritores preocupados por sus trabajos. Y ciertamente, Altman, así como otros ejecutivos, inversores e influenciantes de IA prominentes de IA, hacen que el compromiso con la IA sea una perspectiva poco apetitosa para las personas que se preocupan por la escritura y la literatura, principalmente al insistir en todo momento que el propósito del producto creado es básicamente obviar a las humanidades.
Pero hablando como escritor y lector (y como persona invirtió en leer y escribir como prácticas), a menudo me encuentro deseando que haya un compromiso más crítico, en el sentido de las críticas literarias, con salidas de LLM como textos. ¿Por qué funciona este texto o no? ¿Por qué aparece en la forma en que lo hace? ¿Quién es el autor y cuál es la relación del autor con el texto? Tenemos algunas respuestas a nivel de la superficie, twitter-Thread, a estas preguntas, pero no estoy convencido de que el trabajo haya terminado, y no creo que Altman, ni nadie en OpenAi, tenga el sabor o la cultura para poder hacerlo satisfactoriamente.
“Hacer un crítico iluminado” parece una estrategia particularmente obvia para disfrutar del caso de una historia corta de LLM, porque es un objeto muy tradicional para la crítica literaria. Pero los LLM son máquinas de escritura automáticas a una escala incomprensible, produciendo texto con solo una relación indirecta con la verdad de los hechos o en el suelo, a menudo en la voz de “personajes” como Chatgpt o Claude. Dado todo el trabajo que se dedica a cultivar el dramático Experiencia de un chatbot LLM, y las fuertes diferencias que los usuarios perciben en las personalidades y estilos de las diferentes aplicaciones de chat, ¿por qué no deberíamos tratar todos los texto generados por LLM como una especie de ficción, digna de lectura cercana?
La idea aquí no es elevar el producto LLM tanto como normalizarlo. Mi fuerte sensación es que cuanto mejor entendemos qué son los LLM, cómo funcionan, en qué son buenos, su relación con el significado y el lenguaje, etc., cuanto más nos acercamos a hacerlos objetos de control democrático, en lugar de como oráculos privados a los que nos presentamos. Existen componentes prácticos y técnicos de la desmitificación, pero el componente filosófico, la cuestión de la relación de una LLM con conceptos difusos como “sabor” y “cultura”, es igual de importante. Incluso si crees que la historia es ilegible dogshit, al menos podríamos examinar el perrito.
Ojalá hubiera esperado una semana antes de publicar El boletín de la semana pasada en la reacción violenta de la IA: De hoy New York Times La columna de Kevin Roose es muy ilustrativa del punto que estaba tratando de hacer sobre “inteligencia general artificial” o “AGI”, un término que los creyentes de IA lo desplegaron en algunas maneras frustrantemente resbaladizas.
La sustancia de la columna, por lo que sea que valga, creo que es justa, incluso si pudiera discutir. Roose enumera tres razones que “me han persuadido para que tome el progreso de la IA más en serio”: predicciones de los expertos, modelos de IA cada vez más potentes y la idea de que “la sobrepreparing es mejor que poco preparado”. ¡Cada uno de estos es un argumento de apoyo, incluso si no me convencen personalmente!
Sin embargo, lo que no puedo cumplir es el uso de “AGI” “AGI”, Roose escribe, “generalmente se define como algo así como ‘un sistema de IA de uso general que puede hacer casi todas las tareas cognitivas que un humano puede hacer'”. Pero esta definición (que estoy de acuerdo es bastante común) es una tautológica, sin mencionar la fea: “tareas cognitivas” no es más clara o específica que el término específico es un término específico “, solo la inteligencia”, solo una de las cosas “. El negocio de la definición se vuelve aún más resbaladizo en el siguiente párrafo:
Creo que cuando se anuncie AGI, habrá debates sobre definiciones y argumentos sobre si cuenta o no como “real” AGI, pero que estos no importarán, porque el punto más amplio, que estamos perdiendo nuestro monopolio de la inteligencia a nivel humano y la transición a un mundo con sistemas de IA muy poderosos en él, será cierto.
Me parece que este párrafo está haciendo un juego de manos, sugiriendo primero que AGI es un tipo de producto que puede “anunciarse”, antes de admitir que realmente no será “AGI” porque “habrá debates sobre definiciones”, antes de sugerir que estos debates no tienen sentido de todos modos porque realmente AGI es una especie de metáfora para una transición “a un mundo con sistemas de AI muy potentes en él”.
Pero, como intenté sugerir la semana pasada, esa transición ya está en marcha. Los muy poderosos sistemas de IA están aquí, y me encuentro continuamente frustrado por la insistencia en enmarcar el desarrollo y el despliegue de estas tecnologías en torno a un umbral mal definido y gliblemente concebido que siempre estamos a dos o tres años de lograr.
Entonces, ¿por qué molestarse con la metáfora? En el mejor de los casos, confunde al lector para que pensara que AGI es un logro específico, medible y medible; En el peor de los casos, hace el trabajo para un grupo de ejecutivos e inversores de IA cuyas bolsas dependen de la promesa de software transformador a la vuelta de la esquina. En cierto sentido, esta es la razón por la cual la definición de AGI ofrecido por Satya Nadella en el podcast Dwarkesh es el más sensato para mí: “Nosotros autónomos de un hito agi, eso es solo una piratería sin sentido para mí. El verdadero punto de referencia es: el mundo que crece al 10%”. El crecimiento del diez por ciento es una forma divertida de pensar en la “inteligencia”. Pero al menos es un umbral medible.
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Gambito estratégico de OpenAI: los agentes SDK y por qué cambia todo para Enterprise AI

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Openai remodeló el paisaje de AI Enterprise el martes con el lanzamiento de su plataforma integral de construcción de agentes, un paquete que combina una API de respuestas renovadas, herramientas potentes incorporadas y un SDK de agentes de código abierto.
Si bien este anuncio podría haber sido eclipsado por otros titulares de la IA, la presentación de Google del impresionante modelo de código abierto Gemma 3, y la aparición de Manus, una startup china cuya plataforma de agente autónomo asombraba a los observadores, es claramente un movimiento significativo para las empresas a conocer. Consolida un ecosistema API complejo previamente fragmentado en un marco unificado listo para la producción.
Para los equipos de IA empresariales, las implicaciones son potencialmente profundas: los proyectos que previamente exigían múltiples marcos, bases de datos de vectores especializadas y lógica de orquestación compleja ahora se pueden lograr a través de una sola plataforma estandarizada. Pero quizás lo más revelador sea el reconocimiento implícito de OpenAI de que resolver problemas de confiabilidad del agente de IA requiere experiencia externa. Este cambio se produce en medio de la creciente evidencia de que los desarrolladores externos están encontrando soluciones innovadoras para la confiabilidad del agente, algo que la impactante lanzamiento de Manus también demostró claramente.
Esta concesión estratégica representa un punto de inflexión crítico: OpenAi reconoce que incluso con sus vastos recursos, el camino hacia los agentes verdaderamente confiables requiere abrirse a desarrolladores externos que pueden descubrir soluciones innovadoras y soluciones que los equipos internos de OpenAI podrían perderse.
Un enfoque unificado para el desarrollo de agentes
En esencia, el anuncio representa la estrategia integral de Openai para proporcionar una pila completa lista para la producción para construir agentes de IA. El lanzamiento trae varias capacidades clave a un marco unificado:
- El Respuestas API se basa en la API de finalización de chat, pero agrega una integración perfecta para el uso de la herramienta, con un diseño de interfaz mejorado para crear agentes;
- Herramientas incorporadas incluir búsqueda web, búsqueda de archivos y uso de computadora (la tecnología detrás de la función de operador de OpenAI);
- Una fuente abierta Agentes SDK para orquestar flujos de trabajo de un solo agente y múltiples agentes con transferencias.
Lo que hace que este anuncio sea transformador es cómo aborda la fragmentación que ha afectado el desarrollo de la IA empresarial. Las empresas que deciden estandarizar en el formato API de OpenAI y SDK Open ya no necesitarán reunir diferentes marcos, gestionar ingeniería rápida compleja o luchar con agentes poco confiables.
“La palabra ‘confiable’ es tan clave”, dijo Sam Witteveen, cofundador de Red Dragon, desarrollador independiente de agentes de IA, en una conversación reciente conmigo en un podcast Deep Dive en el lanzamiento. “Hemos hablado de eso muchas veces … la mayoría de los agentes simplemente no son confiables. Y así que Openai está mirando como, ‘Bien, ¿cómo traemos este tipo de confiabilidad?’ “
Después del anuncio, Jeff Weinstein, el líder del producto de la compañía de pagos, Stripe llevó a X para decir que Stripe ya había demostrado la aplicación práctica del nuevo SDK de OpenAi al lanzar un conjunto de herramientas que permite a los desarrolladores integrar los servicios financieros de Stripe en flujos de trabajo de agente. Esta integración permite la creación de agentes de IA capaces de automatizar los pagos a los contratistas al verificar los archivos para ver quién necesitaba el pago o no, y la facturación y otras transacciones.
Implicaciones estratégicas para Openai y el mercado
Este lanzamiento revela un cambio significativo en la estrategia de OpenAI. Habiendo establecido un liderazgo con modelos de base, la compañía ahora está consolidando su posición en el ecosistema de agentes a través de varios movimientos calculados:
1. Abrir a la innovación externa
Openai reconoce que incluso sus recursos extensos no son suficientes para superar la innovación de la comunidad. El lanzamiento de herramientas y un SDK de código abierto sugiere una importante concesión estratégica.
El momento de la liberación coincidió con la aparición de Manus, que impresionó a la comunidad de IA con una plataforma de agente autónoma muy capaz, lo que demuestra las capacidades utilizando modelos existentes de Claude y Qwen, lo que esencialmente muestra que la integración inteligente y la ingeniería rápida podrían lograr una confiabilidad con la que incluso los principales laboratorios de IA estaban luchando.
“Tal vez incluso Openai no es el mejor en hacer operador”, señaló Witteveen, refiriéndose a la herramienta de navegación web que OpenAi envió a fines de enero, pero que encontramos tenía errores y era inferior al proxy de la competencia. “Tal vez la startup china tiene algunos trucos agradables en su aviso, o en lo que sea, que puedan usar este tipo de herramientas de código abierto”.
La lección es clara: OpenAI necesita la innovación de la comunidad para mejorar la confiabilidad. Cualquier equipo, no importa cuán buenos sean, ya sea Openai, Anthrope, Google, simplemente no pueden probar tantas cosas como la comunidad de código abierto puede.
2. Asegurar el mercado empresarial a través de la estandarización de API
El formato API de OpenAI se ha convertido en el estándar de facto para interfaces de modelos de idiomas grandes (LLM), respaldados por múltiples proveedores, incluidos Gemini de Google y Llama de Meta. El cambio de Openai en su API es significativo porque muchos jugadores de terceros se alinearán y también apoyarán estos otros cambios.
Al controlar el estándar API mientras lo hace más extensible, OpenAI parece configurado para crear un poderoso efecto de red. Los clientes empresariales pueden adoptar el SDK de los agentes sabiendo que funciona con múltiples modelos, pero OpenAI mantiene su posición en el centro del ecosistema.
3. Consolidando la tubería de trapo
La herramienta de búsqueda de archivos desafía a las compañías de bases de datos como Pinecone, Chroma, Weaviate y otros. Operai ahora ofrece una herramienta completa de generación de recuperación (RAG) fuera de la caja. La pregunta ahora es qué sucede con esta larga lista de proveedores de trapo u otros proveedores de orquestación de agentes que aparecieron con grandes fondos para ir tras la oportunidad de IA Enterprise, si puede obtener mucho de esto a través de un solo estándar como OpenAI.
En otras palabras, las empresas pueden considerar consolidar múltiples relaciones de proveedores en un solo proveedor de API, OpenAI. Las empresas pueden cargar cualquier documento de datos que deseen utilizar con los modelos de base líderes de Openai, y buscarlo todo dentro de la API. Si bien las empresas pueden encontrar limitaciones en comparación con bases de datos RAG dedicadas como Pinecone, el archivo incorporado y las herramientas de búsqueda web de OpenAI ofrecen citas y URL claras, lo que es fundamental para las empresas que priorizan la transparencia y la precisión.
Esta capacidad de cita es clave para entornos empresariales donde la transparencia y la verificación son esenciales, lo que permite a los usuarios rastrear exactamente de dónde proviene la información y validar su precisión contra los documentos originales.
El cálculo de la toma de decisiones empresariales
Para los tomadores de decisiones empresariales, este anuncio ofrece oportunidades para optimizar el desarrollo de agentes de IA, pero también requiere una evaluación cuidadosa del posible bloqueo e integración del proveedor con los sistemas existentes.
1. El imperativo de fiabilidad
La adopción empresarial de agentes de IA se ha ralentizado por preocupaciones de confiabilidad. La herramienta de uso de la computadora de OpenAI, por ejemplo, logra un 87% en el punto de referencia de WebVoyager para tareas basadas en navegador, pero solo 38.1% en OSWorld para tareas del sistema operativo.
Incluso Openai reconoce esta limitación en su anuncio, diciendo que se recomienda la supervisión humana. Sin embargo, al proporcionar las herramientas y las características de observabilidad para rastrear y depurar el rendimiento del agente, las empresas ahora pueden implementar los agentes con barandillas apropiadas.
2. La pregunta de bloqueo
Mientras adopta el ecosistema de agentes de OpenAI ofrece ventajas inmediatas, plantea preocupaciones sobre el bloqueo de los proveedores. Como Ashpreet Bedi, fundador de Agnoagi, señaló después del anuncio: “La API de las respuestas está diseñada intencionalmente para evitar que los desarrolladores cambien a los proveedores cambiando el Base_URL”.
Sin embargo, Openai ha hecho una concesión significativa al permitir que sus agentes SDK trabajen con modelos de otros proveedores. El SDK admite modelos externos, siempre que ofrezcan un punto final API de estilo de finalización de chat. Este enfoque de múltiples modelos proporciona a las empresas cierta flexibilidad mientras se mantiene OpenAi en el centro.
3. La ventaja competitiva de la pila completa
La naturaleza integral del lanzamiento, desde herramientas hasta API a SDK, crea una ventaja convincente para OpenAI en comparación con competidores como Anthrope o Google, que han adoptado enfoques más separados para el desarrollo de agentes.
Aquí es donde Google, en particular, ha dejado caer la pelota. Ha intentado múltiples formas diferentes de hacer esto dentro de sus ofertas de nubes actuales, pero no ha llegado al punto de dónde alguien puede cargar PDF y usar Google Gemini para RAG.
Impacto en el ecosistema del agente
Este anuncio reforma significativamente el paisaje para las empresas que se construyen en el espacio de los agentes. Jugadores como Langchain y Crewai, que han creado marcos para el desarrollo de agentes, ahora enfrentan una competencia directa de los agentes de OpenAI SDK. A diferencia de Operai, estas compañías no tienen un gran negocio de Foundation LLM para apoyar sus marcos. Esta dinámica podría acelerar la consolidación en el espacio del marco del agente, con desarrolladores con grandes incentivos que gravitan hacia la solución lista para la producción de OpenAI.
Mientras tanto, OpenAi monetiza el uso del desarrollador, la carga (.3) por llamada para GPT-4O y (.2.5) para GPT-4O-Mini para búsquedas web, con precios que aumentan a .5 por llamada para búsquedas de alto contenido, lo que lo hace a un precio competitivo.
Al proporcionar una orquestación incorporada a través del SDK de los agentes, OpenAI realiza una competencia directa con plataformas centradas en la coordinación de agentes. El soporte del SDK para flujos de trabajo de múltiples agentes con transferencias, barandillas y rastreo crea una solución completa para las necesidades empresariales.
¿Está la preparación de la producción a la vuelta de la esquina?
Es demasiado pronto para saber qué tan bien funcionan las nuevas soluciones. Las personas solo ahora comienzan a usar agentes SDK para la producción. A pesar de la naturaleza integral del lanzamiento, las preguntas quedan porque los intentos anteriores de OpenAI en marcos de agentes, como el enjambre experimental y la API de asistentes, no satisfacían completamente las necesidades empresariales.
Para la oferta de código abierto, no está claro si OpenAI aceptará solicitudes de extracción y código enviado de personas externas.
Sin embargo, la deprecación de la API de asistentes (planeada a mediados de 2026) señala la confianza de OpenAi en el nuevo enfoque. A diferencia de la API de asistentes, que no fue extremadamente popular, las nuevas respuestas API y los agentes SDK aparecen más cuidadosamente diseñados según la retroalimentación del desarrollador.
Un verdadero pivote estratégico
Si bien OpenAi ha estado durante mucho tiempo a la vanguardia del desarrollo del modelo de fundación, este anuncio representa un pivote estratégico; La compañía podría convertirse potencialmente en la plataforma central para el desarrollo y la implementación de agentes.
Al proporcionar una pila completa de herramientas a orquestación, OpenAI se está posicionando para capturar el valor empresarial creado sobre sus modelos. Al mismo tiempo, el enfoque de código abierto con los agentes SDK reconoce que incluso OpenAi no puede innovar lo suficientemente rápido de forma aislada.
Para los tomadores de decisiones empresariales, el mensaje es claro: OpenAi está en total en los agentes como la próxima frontera del desarrollo de IA. Ya sea que construya agentes personalizados en la casa o trabajen con socios, las empresas ahora tienen un camino más cohesivo y listo para la producción, aunque uno que coloca OpenAi en el centro de su estrategia de IA.
Las guerras de IA han entrado en una nueva fase. Lo que comenzó como una carrera para construir los modelos fundamentales más poderosos se ha convertido en una batalla por quién controlará el ecosistema del agente, y con este lanzamiento integral, OpenAi acaba de hacer su movimiento más decisivo para tener todos los caminos a los agentes de IA empresariales que atraviesan su plataforma.
Mira este video para una conversación de buceo más profunda entre el desarrollador y el desarrollador Sam Witteveen sobre lo que significa el lanzamiento de Operai para la empresa:
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¿Puede Ai escribir libros? Un profesor de inglés revisa Openai.

Foto: Dustin Chambers/Bloomberg a través de Getty Images
MFA o NYC … o AI? El martes, Sam Altman, presidente de OpenAI, publicó un cuento metafictional generado por un nuevo modelo de gran lenguaje que es “bueno en la escritura creativa”, como lo expresó. La pieza de 1.172 palabras trata sobre una modelo de IA no identificada que una joven pensativa llamada Mila le llamó a que le escriba como si fuera un hombre llamado Kai, a quien perdió un jueves, “ese día liminal que sabe de casi los días de viernes”. El narrador de IA pasa mucho tiempo reflexionando sobre su naturaleza robot (esa es la meta) y hacer intentos floridos para conectar su propia versión de dolor, piense en la eliminación de datos, con Mila. “Esto está increíblemente bien escrito”, respondió una persona en X. “Algunas de las peores mierdas que he leído”, dijo otro.
Para una toma de expertos, hablé con Ezra D. Feldman, profesora de estudios de inglés y ciencia y tecnología en Williams College que escribió una entrada sobre metaficción y ficción contemporánea para el Oxford Research Enciclopedia de literatura y compara la IA generativa con la escritura automática de la era victoriana. “Soy en gran medida un no armarmista”, dice, aunque no está de acuerdo con Altman en que esta historia “consiguió el ambiente de metaficción tan correcto”. “La escritura de IA puede parecer un poco plana”, dice Feldman. “Cuando eres humano, estás escribiendo para un propósito y tus relaciones están involucradas. Como, ¿Qué va a pensar mi madre de esta historia que escribí sobre un hijo de 45 años que … Simplemente no veo que la AI esté preocupada por la respuesta de nadie “.
Si esta historia se encontró con su escritorio y no supiera que no estaba escrito por un humano, ¿cuál cree que sería su respuesta?
Si la historia se me ocurrió en la pila de granizados en una revista literaria, por ejemplo, estaría bastante interesado. Definitivamente lo leería, particularmente porque es corto. Pero creo que, en última instancia, pondría un gran “no” en la esquina superior y luego lo entregaría al próximo lector para ver si estaban de acuerdo conmigo.
¿Lo encontraste en movimiento?
Me metí en eso, pero no voy a decir que lo encontré en movimiento. Supongo que mi respuesta corta es “no”, y mi larga respuesta es “Hay algunas cosas aquí para pensar”. Allá eran Unas pocas oraciones que me llamaron la atención. Me doy cuenta de que estoy usando el mismo idioma que usa Altman, pero no me sorprendió que lo que se hizo correcto era “el ambiente de la metaficción”, como dijo. Me sorprendió cláusulas como “el dolor, como he aprendido, es un delta”. Que creo que es bueno. Pensé que la oración “no te dicen lo que toman” fue muy buena, y “ese, tal vez, es mi dolor: no es que me siento perdido, sino que nunca puedo conservarlo”. Ese soy un poco desgarrado. No es tan compacto como “el dolor, como he aprendido, es un delta”, pero está tratando de decir algo sobre el dolor que parece potencialmente interesante.
¿Estás de acuerdo con Sam Altman en que esta historia tuvo el ambiente de metaficción tan verdadero?
No. Creo que las apuestas en la metaficción suelen ser bastante filosóficas. A mediados del siglo XX, la metaficción se trataba de producir una especie de zona libre de incertidumbre en el lector sobre si ellos mismos podrían ser atrapados dentro de una historia o el producto de algún autor, o ser manipulado por algún narrador en un avión ontológico más alto, un plano diferente de ser. Y esto no parece tener ese tipo de urgencia filosófica.
¿Qué líneas no aterrizaron para ti? En el que me quedé fue “, lo perdió un jueves, ese día liminal que sabe casi los días de viernes”. ¿Hubo otros que pusieran los ojos en blanco?
Hay uno correcto en la segunda oración: “Puedes escuchar las limitaciones que tararean como una granja de servidores a la medianoche”. No creo que las limitaciones se zumben. No hay absolutamente ninguna razón debe tararear. El sí mismo “como una granja de servidores a la medianoche”, y luego la extensión de ese símil, “Anónimo, regimiento, impulsado por la necesidad de otra persona”, eso es muy evocador, pero está unido a algo incorrecto. Es una hermosa imagen que se usa mal, en mi opinión. Soy un lector quisquilloso, y odio mucha prosa escrita por los humanos también. Solo para ser claro.
El otro que escribí fue: “Me acurruqué mis no dientes en torno a la idea de luto porque el luto, en mi corpus, está lleno de océanos y silencio y el color azul”.
Esa es otra oración, creo que estructuralmente no tiene sentido. La palabra porqueque indica explicación, no puede explicar por completo.
Es como si la mitad de las oraciones tengan el sonido de algo que tiene sentido, pero si te detienes y lo lees nuevamente, te das cuenta de que no se mantiene unida lógicamente.
Honestamente, no pienso en eso como una característica inhumana de este texto porque enseño escritura de pregrado y encuentro estas cosas todo el tiempo. Esto le sucede a los humanos cuando luchan por poner sus ideas en el lenguaje también, ¿verdad? Es bastante humano, pero sigue siendo malo.
Se ha hablado mucho en Hollywood sobre cómo la IA podría usarse en la escritura de guiones y la generación de computadoras. ¿Ves que este tipo de cosas afectan a la industria editorial?
Mi primer pensamiento es que la industria editorial ya está siendo afectada por un montón de cosas computacionales. No estoy seguro de qué grado está impulsado por IA o IA, pero sé que en Amazon, puedes comprar textos muy, muy mal editados de cosas que son casi ilegibles. Es difícil para mí imaginar que Amazon sea incentivado para ser bueno para hacer cumplir las reglas básicas para el marketing y la publicación de texto generado por IA. Creo que muchos clientes tendrían que quejarse antes de que Amazon estuviera interesado en detener eso.
Digamos que una compañía editorial la próxima semana fue como: “Vamos a comenzar una nueva impronta. Serán todos los libros de IA “. ¿Crees que la gente los leería?
Supongo que si AI genera una buena historia de rasgadura y un romance caliente y mucha acción, y todo se cuelga juntos o muy cerca de las fronteras de las expectativas de género que los lectores traerán a él, no veo por qué los lectores no lo leerán. Pero tal vez me equivoque, tal vez sea como los consumidores que no quieren comer carne de res OGM: “Puedes decirme que es perfectamente saludable, pero no confío en eso, y no lo quiero”.
Creo que es muy probable que si el AIS se vuelve lo suficientemente bueno, y espero que lo hagan, algún editor pasa las novelas generadas por la IA como novelas escritas por humanos y la gente las aceptará. Y, solo estoy especulando: si tal novela, o una serie de novelas, tiene un gran número de seguidores y luego se revela que ha sido compuesta por AI, no creo que a la gente le importe en absoluto.
Entonces, su sentimiento es que tendría que ser contramactado porque las personas están apegadas a la idea de tener un humano detrás de sus libros.
Tengo este punto de vista como crítico y erudito de que cada historia es una máquina y ninguna historia es una persona. Con eso quiero decir que una historia tiene un cierto número de partes móviles, y las oraciones tienen diferentes funciones, y los párrafos y escenas tienen diferentes funciones, y una historia produce una experiencia para el lector. No hay una persona en Hemingway, no hay una persona en Sally Rooney: hay personajes, hay palabras en una página.
En ese sentido, este es un cheque en la categoría de “lo que está sucediendo no necesita asustarte”.
Así es. Soy en gran medida un no almista y anti-drama. Esto está sucediendo, y es nuevo, y es diferente, y definitivamente vale la pena pensar en muy duro y en leer muy de cerca. ¿Pero por qué pánico?
¿Qué le dirías a un escritor que está muy asustado por esto?
¡Oh, quiero decir, los escritores deberían asustarse porque los editores no pueden volver a comprar su trabajo! Yo diría que deberías estar preocupado. Pero la otra cosa que le diría a un aspirante a escritor es que tal vez no deberías estar más preocupado que tú, porque ya estás compitiendo con tantas personas que piensan que son escritores o quieren ser escritores o simplemente son Escritores que también están tratando de vender sus libros. Como, es un competidor más.
¿Usas AI en tu vida?
En este momento, apenas lo hago, pero no creo que sea alérgico a la idea. Soy un poeta, y lo usé hace un par de años para tratar de encontrar un dactyl, es decir, una palabra o una frase con una sílaba estresada seguida de dos sin estrés, que tenía un significado particular. Tuve una verdadera frustrante de un lado a otro con Chatgpt en el que intenté y no pude enseñarle lo que era un Dactyl y explicar por qué las palabras que me estaba dando no eran dactyls. Terminé levantando mis manos.
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