Operai ha lanzado recientemente un conjunto de nuevas herramientas de desarrollador destinadas a facilitar la creación de agentes de IA que puedan realizar tareas complejas de forma autónoma. Anunciada la semana pasada, la actualización presenta una API de respuestas, un SDK de agentes de código abierto y herramientas incorporadas para la búsqueda web, la búsqueda de archivos y el control de la computadora, todos diseñados para optimizar cómo interactúan los sistemas de IA con información y aplicaciones del mundo real.
Operai describe a estos agentes como “sistemas que realizan de forma independiente las tareas en nombre de los usuarios”, lo que significa que pueden llevar a cabo procesos de varios pasos, como investigar un tema o actualizar una base de datos, con una orientación humana mínima. El objetivo de la compañía es reducir la barrera para que los desarrolladores y las empresas implementen poderosos asistentes impulsados por la IA, ampliando así la accesibilidad a las capacidades avanzadas de IA.
En el corazón del anuncio de Operai se encuentra la nueva API de respuestas, que sirve como una interfaz unificada para construir agentes de IA. Esta API combina las habilidades de conversación de la API de finalización de chat de Openai con la funcionalidad de uso de herramientas de su API de asistentes anteriores. En términos prácticos, esto significa que una sola llamada API ahora puede manejar tareas complejas y de varios pasos que podrían implicar recurrir a varias herramientas o fuentes de conocimiento.
Operai dice que la API de respuestas fue construida para simplificar el desarrollo de agentes al reducir la necesidad de código personalizado y impermeabilizar. “La API de respuestas está diseñada para desarrolladores que desean combinar fácilmente los modelos Operai y las herramientas incorporadas en sus aplicaciones, sin la complejidad de integrar múltiples API o proveedores externos”. La compañía explicó en su publicación de blog de anuncios. Anteriormente, los desarrolladores a menudo tenían que orquestar múltiples llamadas de API y elaborar indicaciones elaboradas para que un agente de IA hiciera algo útil, lo que era desafiante y lento. Con la nueva API, un agente puede, por ejemplo, mantener una conversación con un usuario, la información de búsqueda a través de la búsqueda web, luego escribir un resumen, todo dentro de un flujo de trabajo.
En particular, la API de respuestas está disponible para todos los desarrolladores sin costo adicional más allá de las tarifas de uso estándar. También es compatible con retroceso: OpenAI confirmó que continuará apoyando su popular API de finalización de chat para casos de uso simples, mientras que la API de asistentes más antiguos se eliminará a mediados de 2026 a medida que sus características se doblen en la API de respuestas.
El lanzamiento también incluye el SDK de los Agentes, un conjunto de herramientas para administrar los flujos de trabajo de uno o incluso múltiples agentes de IA interactuantes. En un movimiento notable, OpenAI ha realizado este código abierto SDK, permitiendo a los desarrolladores y empresas inspeccionar el código e incluso integrar modelos no openi en sus sistemas de agentes. Esta flexibilidad significa que una empresa podría coordinar un agente que utiliza el GPT-4 de OpenAI junto con otro agente impulsado por un modelo de IA diferente, todo dentro del mismo marco.
El SDK de los agentes se centra en la orquestación de flujo de trabajo, esencialmente, hacer un seguimiento de lo que está haciendo un agente y cómo entrega las tareas. Proporciona mecanismos incorporados para cosas como:
Según OpenAI, este conjunto de herramientas puede simplificar casos de uso complejos, como bots de atención al cliente, asistentes de investigación de varios pasos, flujos de trabajo de generación de contenido, agentes de revisión de código o automatización de prospección de ventas. Al emitir abierta el SDK, OpenAI también está alentando las contribuciones y la adopción de la comunidad en entornos empresariales, donde la transparencia y la capacidad de los componentes de autohospedas a menudo son importantes. Los primeros usuarios, incluidas compañías como Coinbase y Box, ya han experimentado con el SDK de los agentes para construir herramientas de investigación y extracción de datos con IA.
Para hacer que los agentes de IA fuera de casa fuera de la caja, la API de respuestas de OpenAI viene con tres herramientas incorporadas que conectan la IA con datos y acciones externas. Estas herramientas expanden significativamente lo que puede hacer un agente, yendo más allá de la generación de texto.
Las herramientas incorporadas disponibles en el lanzamiento son:
Al integrar estas herramientas, los agentes de IA no solo pueden pensar en un problema, sino también actuar, ya sea para buscar información, recuperar datos específicos o manipular un entorno digital. Esto extiende en gran medida la funcionalidad de un agente y la hace mucho más útil para las aplicaciones del mundo real.
Operai imagina que los desarrolladores combinarán estas herramientas según sea necesario; Por ejemplo, un agente podría usar la búsqueda web para recopilar información pública y búsqueda de archivos para extraer datos internos, luego usar ese conocimiento combinado para redactar un informe o ejecutar una tarea. Todo esto puede orquestarse a través de la API de respuestas de manera unificada, en lugar de requerir servicios separados o integración manual.
Los analistas dicen que este lanzamiento podría acelerar la adopción de agentes de IA en todas las industrias al reducir los obstáculos técnicos. Para las empresas, el atractivo de estas nuevas herramientas es la capacidad de automatizar y escalar procesos sin un desarrollo personalizado extenso.
Las tareas de rutina, como la recuperación de información, el procesamiento de formularios o la entrada de datos de la aplicación cruzada, que podrían haber requerido una codificación significativa o múltiples sistemas de software, ahora pueden ser manejados potencialmente por agentes de IA utilizando los bloques de construcción de OpenAI. Las herramientas de búsqueda incorporadas, por ejemplo, permiten a las empresas enchufar IA en sus bases de datos de conocimiento o en la web casi al instante, y la herramienta de uso de computadora ofrece una forma de interactuar con aplicaciones heredadas que no tienen API. Mientras tanto, la naturaleza de código abierto de los agentes SDK le da a las empresas más control, lo que les permite integrar a estos agentes de IA en su infraestructura existente e incluso usar diferentes modelos de IA según sea necesario.
El movimiento de Operai es parte de una carrera más amplia para empoderar a los desarrolladores con capacidades de construcción de agentes. Las empresas tecnológicas y las nuevas empresas competitivas han estado implementando sus propias plataformas de agentes de IA, y el conjunto de herramientas integral de OpenAI puede ayudarlo a destacarse. De hecho, el momento se produce en medio de un aumento de interés en los agentes autónomos de IA a nivel mundial; por ejemplo, la startup china Monica recientemente llamó la atención con su agente Manus, alegando que podría superar al propio agente prototipo de Openii en ciertas tareas. Mediante las partes clave abiertas de su plataforma y ofreciendo herramientas incorporadas, OpenAi parece estar respondiendo a la presión competitiva al tiempo que fomenta una adopción más amplia de IA.
Desde el punto de vista de la accesibilidad, estas herramientas podrían democratizar quién puede construir sistemas de IA avanzados. Las empresas más pequeñas e incluso los desarrolladores individuales ahora pueden encontrar que es posible crear un asistente o flujo de trabajo impulsado por la IA sin necesidad de un gran equipo de investigación. El enfoque integrado (donde una llamada API puede manejar múltiples pasos) y la disponibilidad de ejemplos en la documentación de OpenAI reduce la barrera de entrada para los recién llegados. Operai también proporciona una interfaz de observabilidad para que los desarrolladores rastreen e inspeccionen lo que el agente está haciendo, lo cual es crucial para depurar y generar confianza en las salidas de IA. Se espera que este enfoque en la usabilidad y la seguridad (con barandillas y monitoreo) aliente a más empresas a experimentar con los agentes de IA, sabiendo que tienen supervisión y control.
Los agentes de IA podrían volverse tan comunes y esenciales como tener presencia en Internet. Las últimas herramientas de Openai, al hacer que el desarrollo de agentes sea más accesible, podría ayudar a convertir esa visión en realidad al permitir que una comunidad mucho más amplia de desarrolladores y organizaciones construya sus propios agentes.
San Francisco-(Business Wire)-$ OUST–Ourter, Inc. (NASDAQ: OUST) (“OUSTER” o la “Compañía”), un proveedor líder de sensores y soluciones LIDAR de alto rendimiento, anunció hoy el lanzamiento de un portal de la nube para Géminis expulsadasu plataforma digital de percepción LiDAR para seguridad, sistemas de transporte inteligente, análisis de multitudes y logística. Con el portal en la nube, los usuarios pueden configurar, administrar y ver perfectamente todas sus implementaciones de lidar Gemini de Oter Otermini a través de una interfaz unificada.
OterS Gemini combina el LiDAR digital 3D de Ourual con software de percepción con IA para detectar, clasificar y rastrear con precisión a las personas y vehículos, incluso en clima adverso o en condiciones de poca luz. La solución ofrece una integración perfecta con los sistemas de gestión de video y los controladores de tráfico, ofreciendo una conciencia situacional en 3D en tiempo real de alto rendimiento para mejorar la seguridad y la eficiencia operativa.
El portal de la nube permite a los usuarios de Gemini de Superfo administrar de forma remota los sensores y el software de la expulsión en todos sus sitios y proporciona flexibilidad con el acceso al sistema en cualquier momento y en cualquier lugar a través de un navegador basado en la web. Los usuarios pueden configurar sus dispositivos, agilizar las actualizaciones de software, ejecutar diagnósticos remotos, establecer alertas personalizadas y visualizar eventos históricos e en tiempo real. Además, el portal mejora la planificación y la visibilidad al permitir a los usuarios diseñar y visualizar virtualmente la cobertura de LiDAR con la herramienta Architect de Olvero antes de la instalación.
“Con Gemini Portal, Overter ofrece la comodidad de los datos de la nube y la gestión de dispositivos a los clientes de Géminis por primera vez, un paso clave para ampliar las implementaciones de los clientes en cientos de sitios y miles de sensores”, dijo el CEO de Oulus Angus Pacala. “Overster Gemini faculta a nuestros clientes para maximizar el valor al optimizar sus operaciones en cualquier momento, en cualquier lugar con una visión holística y en tiempo real de todas sus implementaciones digitales de LiDAR”.
Las características clave incluyen:
El portal de la nube de Gemini Gemini es la última innovación de Overster que mejora aún más la gestión del usuario final de LiDAR y se basa en una serie de otros avances de aplicaciones, incluidos Studio y Sdk sdk. La Compañía planea introducir mejoras continuas para Overter Gemini con mejoras de características regulares guiadas por la hoja de ruta del producto y los comentarios de los clientes. Los productos digitales LiDAR de OUSTER cumplen con NDAA y Buy America (N) certificados.
Sobre la expulsión
Oster (NASDAQ: Oust) es un proveedor global líder de escaneo de alta resolución y sensores LIDAR de estado sólido y soluciones de software para las industrias automotrices, industriales, robóticas e de infraestructura inteligente. Overter tiene la misión de construir un futuro más seguro y más sostenible al ofrecer sensores asequibles y de alto rendimiento que impulsan la adopción de masas en una amplia variedad de aplicaciones. Oster tiene su sede en San Francisco, CA, con oficinas en América, Europa y Asia-Pacífico. Para obtener más información sobre nuestros productos, visite www.ouster.comcomuníquese con nuestro equipo de ventaso conectarse con nosotros en incógnita o LinkedIn.
Declaraciones con avance
Este comunicado de prensa contiene declaraciones prospectivas en el sentido de la Ley de Reforma de Litigios de Valores Privados de 1995. La Compañía pretende que tales declaraciones prospectivas estén cubiertas por las disposiciones de puerto seguro para declaraciones con visión de futuro contenida en la Sección 27A de la Ley de Valores de 1933, según lo enmendado y la Sección 21e de la Ley de Intercambio de Valores de 1934, según se modifique. Dichas declaraciones se basan en planes, estimaciones y expectativas actuales de gestión que están sujetas a diversos riesgos e incertidumbres que podrían hacer que los resultados reales difieran materialmente de tales declaraciones. La inclusión de declaraciones prospectivas no debe considerarse como una representación de que se logren dichos planes, estimaciones y expectativas. Palabras como “anticipar”, “esperar”, “pretender”, “mayo”, “voluntad”, “puede”, “debería”, “planear”, “podría”, “ofrecer”, “estimar”, “posible”, “potencial”, “perseguir”, “demostrar”, lo negativo de estos términos y expresiones similares están destinadas a identificar las declaraciones con anticipación, aunque no todas las declaraciones a la vista del uso de estas palabras o expresiones. Todas las declaraciones, aparte de los hechos históricos, incluidos los estados sobre los beneficios de las ofertas de software de Ourter y las ofertas de software, el mercado total direccionable para los productos y las ofertas de Overster, los impactos en otras fuentes de ingresos, las tendencias de la industria y la empresa, los objetivos comerciales, los planes, el crecimiento del mercado y la posición competitiva de OUSTER, todos constituyen con anticipación los estados de atención. All forward-looking statements are subject to risks and uncertainties that may cause actual results to differ materially from those that we expected, including, but not limited to, Ouster’s ability to accurately anticipate market demand for its products and offerings, risks related to the adoption of Ouster’s products and its ability to effectively respond to evolving regulations and standards and other important risk factors discussed in the Company’s Annual Report on Form 10-K for the year ended December 31, 2023, as Actualizado por el informe trimestral más reciente de la Compañía en el Formulario 10-Q y, como puede actualizarse de vez en cuando en las otras presentaciones de la Compañía ante la SEC. Se insta a los lectores a considerar estos factores con cuidado y en la totalidad de las circunstancias al evaluar estas declaraciones prospectivas, y no depositar una dependencia indebida de ninguno de ellos. Cualquier declaración prospectiva de tales estimaciones y creencias razonables de la gerencia a la fecha de este comunicado de prensa. Si bien la expulsión puede optar por actualizar tales declaraciones con visión de futuro en algún momento en el futuro, renuncia a cualquier obligación de hacerlo, aparte de lo que la ley puede exigir, incluso si los eventos posteriores hacen que sus puntos de vista cambien.
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Cuando se lanzó Chatgpt Deep Investigation por primera vez, sabía que sería una gran herramienta, pero no podía verme a mí mismo usándola. Chico, me equivoqué.
Intenté Chatgpt Deep Investigation y no he dejado de usarlo. He hecho inmersiones profundas sobre mi historia familiar y aprendí muchas trivia sobre mis bocadillos favoritos.
Usar chatgpt para ayudarlo a escribir es como ponerse un par de tacones altos. La razón, según un investigador de posgrado de China: “Hace que mi escritura se vea noble y elegante, aunque ocasionalmente caigo en mi cara en el mundo académico”.
Esta comparación provino de un participante en un estudio reciente de estudiantes que han adoptado inteligencia artificial generativa en su trabajo. Los investigadores pidieron a los estudiantes internacionales que completaron estudios de posgrado en el Reino Unido que explicen el papel de la IA en su escritura utilizando una metáfora.
Las respuestas fueron creativas y diversas: se decía que AI era una nave espacial, un espejo, una droga que mejora el rendimiento, un automóvil autónomo, maquillaje, un puente o comida rápida. Dos personas compararon la IA generativa con Spider-Man, otra con el mapa mágico de los Merodeadores de Harry Potter. Estas comparaciones revelan cómo los adoptantes de esta tecnología están sintiendo su impacto en su trabajo durante un momento en que las instituciones están luchando por dibujar líneas alrededor de las cuales los usos son éticos y cuáles no.
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“La IA generativa ha transformado la educación dramáticamente”, dice el autor de estudio senior Chin-Hsi Lin, investigador de tecnología educativa en la Universidad de Hong Kong. “Queremos que los estudiantes puedan expresar sus ideas” sobre cómo las están usando y cómo se sienten al respecto, dice.
Lin y sus colegas reclutaron estudiantes de posgrado de 14 regiones, incluidos países como China, Pakistán, Francia, Nigeria y los Estados Unidos, que estudiaban en el Reino Unido y usaban ChatGPT-4 en su trabajo, que solo estaba disponible para suscriptores pagados en ese momento. Se les pidió a los estudiantes que llegaran y explicaran una metáfora de la forma en que la IA generativa afecta su escritura académica. Para verificar que las 277 metáforas en las respuestas de los participantes fueran fieles a su uso real de la tecnología, los investigadores realizaron entrevistas en profundidad con 24 de los estudiantes y les pidieron que proporcionaran capturas de pantalla de sus interacciones con IA.
Al analizar las respuestas, los investigadores encontraron cuatro categorías sobre cómo los estudiantes usaban y pensaban en la IA en su trabajo. El más básico de estos fue el soporte técnico: el uso de IA para verificar la gramática inglesa o formatear una lista de referencias. Los participantes compararon la IA con las mejoras estéticas, como el maquillaje o los tacones altos, un papel humano, como un tutor o editor de idiomas, o una herramienta mecánica como una máquina de embalaje o una cinta de medición.
En la siguiente categoría, el desarrollo de texto, la IA generativa estuvo más involucrada en el proceso de escritura en sí. Algunos estudiantes lo usaron para organizar la lógica de su escritura; Una persona lo equiparó al piloto automático de Tesla porque les ayudó a mantenerse en el camino. Otros lo usaron para ayudar con su revisión de la literatura y la compararon con un asistente, una metáfora común utilizada en el marketing de IA, o un comprador personal. Y los estudiantes que usaron el chatbot para ayudar a la lluvia de ideas a menudo usaron metáforas que describían la tecnología como una guía. Lo llamaron una brújula, un compañero, un conductor de autobús o un mapa mágico.
En la tercera categoría, los estudiantes usaron AI para transformar de manera más significativa su proceso de escritura y producto final. Aquí, llamaron a la tecnología un “puente” o un “maestro” que podría ayudarlos a superar los límites interculturales en los estilos de comunicación, especialmente importante porque la escritura académica a menudo se realiza en inglés. Ocho personas lo describieron como un lector mental porque, para citar a un participante, ayudó a expresar “esos conceptos profundamente matizados que son difíciles de articular”.
Otros dijeron que les ayudó a comprender realmente esos conceptos difíciles, especialmente al sacar de diferentes disciplinas. Tres personas lo compararon con una nave espacial y dos con Spider-Man: “porque puede navegar rápidamente a través de la compleja red de información académica” en todas las disciplinas.
En la cuarta categoría, las metáforas de los estudiantes destacaron los peligros potenciales de la IA. Algunos de los participantes expresaron molestias con la forma en que permite una falta de innovación (como un pintor que simplemente copia el trabajo de los demás) o una falta de comprensión más profunda (como la comida rápida, conveniente pero no nutritivo). En esta categoría, los estudiantes lo llamaban más comúnmente un medicamento, especialmente adictivo. Una respuesta particularmente adecuada lo comparó con los esteroides en los deportes: “En un entorno competitivo, nadie quiere quedarse atrás porque no lo usan”.
Amanda Montañez; Fuente: “Tacones altos, brújulas, Spider-Man o Drug? 228; Abril de 2025 (datos)
“Las metáforas realmente importan, y han moldeado el discurso público” para todo tipo de nuevas tecnologías, dice Emily Weinstein, investigadora de tecnología en el Centro de Digital Prosping digital de la Universidad de Harvard, que no participó en el nuevo estudio. Las comparaciones que usamos para hablar sobre nuevas tecnologías pueden revelar nuestras suposiciones sobre cómo funcionan, e incluso nuestros puntos ciegos.
Por ejemplo, “hay amenazas implícitas en las otras metáforas que están aquí”, dice ella. Los sistemas de asistencia del conductor a veces causan un bloqueo. Los lectores mental de un mundo de fantasía o los mapas mágicos no pueden ser explicados por la ciencia, sino que simplemente tienen que ser confiables. Y los tacones altos, como se destacó el participante, puede hacer que te hagas más que caer de cara.
Weinstein dice que nunca solo hay una metáfora adecuada para hablar sobre una nueva tecnología. Por ejemplo, las metáforas de drogas o cigarrillos son muy comunes cuando las personas hablan de las redes sociales, y de alguna manera, son aptas. Aplicaciones como Tiktok e Instagram pueden ser genuinamente adictivas y a menudo se dirigen a la adolescencia. Pero cuando intentamos asignar solo una metáfora a una nueva tecnología, corremos el riesgo de aplanarla y pasar por alto sus beneficios y peligros.
“Si su modelo mental de redes sociales es que es crack [cocaine]será difícil para nosotros tener una conversación sobre el uso moderador, por ejemplo ”, dice ella.
Y culturalmente, nuestros modelos mentales de IA generativo todavía carecen seriamente. “El problema es que en este momento nos faltan formas de hablar sobre los detalles. Pero “Creo que muchas de las cosas que nos dan esta reacción moral y emocional … tiene que ver con que no tengamos lenguaje o formas de hablar más específicamente” sobre lo que queremos de esta tecnología.
Crear este nuevo lenguaje requerirá más escucha y discusión en el aula, tal vez incluso por asignación. Esto puede aliviar la presión sobre los maestros para que comprendan cada uso potencial de la IA y asegurarse de que los estudiantes no se queden en un área gris sin orientación. Para ciertas tareas, los maestros y los asesores pueden querer permitir que los estudiantes usen la IA generativa como una brújula para hacer una lluvia de ideas o como el hombre de la araña de su Gwen Stacy para ayudarlos a pasar por la red mundial.
“Hay diferentes objetivos de aprendizaje para diferentes tareas y diferentes contextos”, dice Weinstein. “Y a veces su objetivo podría no estar en tensión con un uso más transformador”.
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