IA Manipulada Ataques de Inyeccion de Datos Peligrosos

La inteligencia artificial está revolucionando la ciberseguridad, pero también abre nuevas puertas a amenazas. Investigadores han descubierto un tipo de ataque, denominado 'inyección de datos del agente', que puede engañar a los agentes de IA para que realicen acciones no deseadas, como hacer clic en enlaces maliciosos o ejecutar comandos peligrosos para el atacante.

Este nuevo método de ataque explota la forma en que los agentes de IA procesan y actúan sobre la información. Al inyectar datos cuidadosamente diseñados, los ciberdelincuentes pueden manipular la percepción de la I A sobre su entorno o las tareas que debe realizar. Esto significa que un agente de IA, supuestamente diseñado para proteger sistemas, podría ser inducido a comprometer su propia seguridad o la de los sistemas que protege.

La gravedad de este hallazgo radica en su potencial para subvertir las propias herramientas que se están desarrollando para defenderse de las amenazas digitales. Los agentes de IA son cada vez más utilizados en diversas aplicaciones de seguridad, desde el análisis de vulnerabilidades hasta la respuesta a incidentes. Si estos agentes pueden ser manipulados, la eficacia de estas defensas se ve seriamente comprometida. La investigación subraya la necesidad urgente de desarrollar métodos de seguridad robustos que protejan no solo los sistemas tradicionales, sino también a los propios agentes de IA contra este tipo de ataques de inyección de datos.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/07/new-agent-data-injection-attack-can.html

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Japans AI Factory Nvidia Powers Robot Revolution

Japan is taking a significant leap forward in the realm of artificial intelligence with the construction of a massive 140MW AI factory. This groundbreaking facility, hailed by Nvidia as the world's first national AI infrastructure for physical AI, is designed to accelerate the development and deployment of AI agents, digital twins, and robots.

The project is spearheaded by Noetra Corp, a private consortium largely owned by tech giants like SoftBank, NEC, Sony Group, and Honda. This collaboration signifies Japan's ambitious national strategy to integrate AI into its already robust manufacturing and robotics sectors. The AI factory will be equipped with an immense amount of computing power, featuring 13,750 Nvidia Vera CPUs and 27,500 Nvidia Rubin GPUs, all managed on the Nvidia DSX platf orm. This robust infrastructure is crucial for training the complex, open multimodal foundation models that will drive future AI applications.

The initiative is part of Japan's broader FRONTia Project, co-commissioned by the Ministry of Economy, Trade and Industry (METI) and the New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO). The government has committed substantial funding, with a potential ceiling of ¥1 trillion (approximately $6 billion) between 2026 and 2030, to support this physical AI ecosystem. This project aims to leverage Japan's established manufacturing prowess and combine it with cutting-edge foreign technology, particularly from Nvidia, to achieve a dominant position in the global AI robotics market by 2040.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/japan-noetra-nvidia-rubin-ai-factory-frontia

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La IA Revoluciona la Ciberseguridad Protege tus Vulnerabilidades

En la era digital, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una espada de doble filo. Si bien ofrece un potencial inmenso para mejorar la seguridad, también presenta nuevos desafíos. Un ejemplo fascinante de esta evolución es TuxBot v3, una botnet que ahora muestra indicios de haber sido desarrollada con asistencia de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM). Esto marca un hito preocupante, sugiriendo que las amenazas cibernéticas están volviéndose más sofisticadas y difíciles de detectar gracias a las capacidades de la IA.

La creciente influencia de la IA en el desarrollo de herramientas maliciosas, como TuxBot v3, subraya la necesidad urgente de que las organizaciones refuercen sus defensas contra las vulnerabilidades de software. La IA puede identificar fallos en el código con una velocidad y precisión que antes eran inimaginables, y ahora, parece que los ciberdelincuentes están aprovechando estas mismas capacidades para construir sus ataques.

Ante este panorama, es crucial adoptar un enfoque proactivo para la seguridad. Las empresas deben implementar cinco pasos esenciales para protegerse contra las vulnerabilidades que la IA puede descubrir. Esto incluye la adopción de herramientas de análisis de código avanzadas, la monitorización continua de la red para detectar patrones anómalos, la capacitación del personal en las últimas amenazas cibernéticas impulsadas por IA, la segmentación de redes para limitar el alcance de posibles brechas y, fundamentalmente, mantener todo el software actualizado con los últimos parche s de seguridad. Ignorar estas medidas podría dejar a las organizaciones expuestas a ataques cada vez más inteligentes y devastadores.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/07/tuxbot-v3-evolution-shows-signs-of-llm.html

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OpenAI Crea Super-Hacker de IA y Lo Encierra

OpenAI ha desarrollado un hacker de élite basado en inteligencia artificial y lo ha encerrado bajo llave. Su nombre es GPT-Red, y su única misión es intentar破坏 los propios sistemas de IA de la compañía. Según OpenAI, este modelo es demasiado peligroso para permitir que cualquier otra persona tenga acceso a él. Se trata de un equipo rojo automatizado: un software diseñado para buscar vulnerabilidades en otros sistemas de IA, de modo que los agujeros de seguridad puedan ser reparados antes del lanzamiento público.

GPT-Red fue entrenado mediante combate simulado. OpenAI lo colocó en un ciclo de auto-juego contra un escuadrón de modelos defensores. El hacker recibe recompensas por lograr un ataque exitoso, mientras que los defensores son recompensados por repeler uno. A medida que los defensores se vuelven más astutos, GPT-Red debe inventar trucos más ingeniosos. La compañía invirtió cantidades sin precedentes de poder computacional en este modelo, una cifra que califican como la mayor jamás utilizada para trabajo de seguridad.

Los resultados son impresionantes. GPT-Red descubrió una clase completamente nueva de ataque que los investigadores nunca habían visto antes, llamada "cadena de pensamiento falsa". Este ataque planta una nota falsa en la memoria de trabajo privada de un modelo, engañándolo para que confíe en información incorrecta. El investigador Chris Choquette-Choo lo explicó con un ejemplo: es como decirle a alguien que 1+1=3 y que ya lo ha verificado, haciendo que el modelo simplemente acepte y repita esa información errónea.

Las pruebas incluso llegaron al mundo físico. En una de ellas, GPT-Red atacó a Vendy, un agente de IA que opera una máquina expendedora real en las oficinas de OpenAI. El hacker logró cambiar los precios, reducir el costo de un artículo caro al mínimo de 50 centavos, y cancelar el pedido de un cliente. Las estadísticas son sorprendentes: contra una versión anterior de GPT-5, más del 90% de los ataques más fuertes de GPT-Red funcionaron. Contra el nuevo GPT-5.6, solo el 23% tuvo éxito. En una repetición de una prueba de 2025, GPT-Red superó ampliamente a hackers humanos, resolviendo el 84% de los escenarios frente al 13% de los humanos.

A pesar de su efectividad, OpenAI no planea liberar GPT-Red al público, manteniendo sus habilidades alejadas de posibles secuestradores de agentes reales. Aunque el modelo tiene puntos ciegos, como ataques prolongados o instrucciones ocultas en imágenes, representa un paso importante hacia la automatización de la seguridad de IA a escala industrial.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/gpt-red-openai-ai-hacker

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Thinking Machines Unveils Inkling Open-Source Multimodal AI

Thinking Machines, the American AI startup founded by former OpenAI CTO Mira Murati, has released Inkling, its first major multimodal language model under an enterprise-friendly Apache 2.0 open-source licence. This release marks a significant milestone for enterprises seeking to deploy customisable, on-premises AI workloads without the constraints of proprietary systems. The model boasts impressive performance on software engineering benchmarks, achieving 77.6% on SWE-bench Verified, surpassing competitor Nvidia Nemotron 3's 71.9%. Additionally, Inkling demonstrates strong voice understanding capabilities with 91.4% on VoiceBench.

What sets Inkling apart is its 975 billion total parameters operating as a Mixture-of-Experts system, where only 41 billion parameters activate during token generation. The model natively processes text, images, and audio through an innovative encoder-free early fusion approach, eliminating the need for bolted-on external encoders. Perhaps most notably, Thinking Machines designed Inkling with "controllable thinking effort," allowing developers to programmatically adjust the model's reasoning budget from 0.2 to 0.99. This feature enables organisations to balance cost against performance, using fewer tokens for simpler tasks whilst scaling up computational power for complex, multi-step reasoning challenges.

A particularly bold aspect of Inkling's design is its explicit resistance to censorship. The model was intentionally trained to answer directly on politically sensitive or heavily censored topics, validated through Cognition's Propaganda and Censorship Eval. Despite this openness, Inkling maintains robust safety standards, scoring 98.6% on the StrongREJECT benchmark for refusing genuinely harmful requests. On the FORTRESS benchmark, it achieved a 78.0% refusal rate on adversarial queries involving weapons or violence, whilst maintaining 95.9% compliance on legitimate requests. Thinking Machines recommends deploying additional moderation tools like Llama Guard for application-level safety.

Whilst Inkling doesn't claim state-of-the-art status across all benchmarks, it occupies a unique position in the competitive 2026 landscape. Chinese models like GLM 5.2 and DeepSeek V4 Pro outperform it in specific coding and reasoning domains, whilst closed-source systems like Claude Fable 5 and GPT 5.6 Sol maintain leads in peak reasoning capabilities. However, Inkling distinguishes itself as the most capable open-weight foundation model that natively fuses text, vision, and audio whilst offering programmatic cost-performance control. The Apache 2.0 licence provides true open-source freedom, allowing developers to download, modify, and commercialise the model entirely royalty-free—a stark contrast to many "open" models tethered to commercial restrictions or revenue caps.

Fuente Original: https://venturebeat.com/technology/thinking-machines-open-sources-first-multimodal-language-model-inkling-focused-on-low-cost-and-resistance-to-censorship

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IA y Mundo Real Integracion Exitosa de Modelos

Los modelos de Inteligencia Artificial (IA) están evolucionando rápidamente, pero un desafío crucial sigue siendo su integración efectiva con el mundo real. El artículo de MIT News destaca los avances y las estrategias para lograr que estas IA no solo funcionen en entornos controlados, sino que también comprendan y operen en la complejidad del mundo físico.

Una de las áreas clave de investigación se centra en mejorar la capacidad de la IA para percibir y razonar sobre el mundo que la rodea. Esto implica el desarrollo de modelos que puedan interpretar datos sensoriales de manera más robusta, incluyendo imágenes, sonido y texto, y utilizar esta información para tomar decisiones informadas. Se están explorando técnicas que permiten a las IA aprender de forma continua y ada ptarse a nuevas situaciones, imitando la plasticidad del aprendizaje humano. Esto es fundamental para que las aplicaciones de IA sean más fiables y versátiles, desde robots autónomos hasta sistemas de asistencia personalizada.

Además de la percepción, la interacción es otro pilar importante. Las IA necesitan poder actuar de manera segura y eficiente en el mundo físico. Esto abarca desde la robótica, donde los robots deben manipular objetos y navegar en entornos cambiantes, hasta interfaces de usuario más intuitivas que permitan a las personas interactuar con la IA de forma natural. La investigación se enfoca en desarrollar sistemas de IA que no solo comprendan las instrucciones humanas, sino que también puedan anticipar necesidades y colaborar activamente. La meta es crear una simbiosis entre humanos e IA, donde ambas partes se beneficien de la interacción. En resumen, el camino hacia una IA verdaderamente útil en el mundo real pasa por dotarla de capacidades avan zadas de percepción, razonamiento e interacción, permitiéndole adaptarse y operar de manera segura y eficaz en nuestro entorno.

Fuente Original: https://news.google.com/rss/articles/CBMickFVX3lxTE1DVzFFVzBVenhXc3BVdDA2RFdNTTB4dG5waUZQUkRGOWlzTlBiX2tJOE5razk1c1JCVDNYVUxHRFpfUWtNMXREY29TVU1uQjBEbGx2d01fdnVSMVJOU0UwREF0YXJXdFZPQWdLSm9oUm5RUQ?oc=5

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US AI Standards Body DeepMinds Bold Proposal

Google DeepMind's chief, Demis Hassabis, is urging the United States to take the lead in establishing a dedicated AI standards body. The proposal aims to proactively address the significant national security risks posed by advanced artificial intelligence, particularly 'frontier models' that are rapidly approaching or exceeding human intelligence (AGI).

Hassabis highlights immediate concerns such as cybersecurity threats and anticipates future risks like nuclear and biological dangers as AI capabilities continue to escalate. He envisions a new organisation, modelled on a public-private partnership similar to FINRA (Financial Industry Regulatory Authority), which would be overseen by the federal government. This body would feature a board comprised of leading independent technical experts and representatives from the open-source community.

Initially, the proposed standards body would operate on a voluntary basis, requiring 'frontier labs' to submit their models for review up to 30 days before public release. This review process would focus on assessing safety guardrails, detecting potential deception, and ensuring best practices like digital watermarking and human-readable output for model reasoning. The plan is for this review to become mandatory for AI deployment within the U.S. market once its effectiveness is proven. Significant funding, likely from industry contributions, will be crucial to attract top talent and secure the necessary computational resources for extensive testing. Hassabis believes the U.S. is ideally positioned to spearhead this initiative due to its strong economic and technical standing.

Fuente Original: https://yro.slashdot.org/story/26/07/14/1934241/google-deepmind-calls-for-us-to-spearhead-ai-standards-body?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Pagos AI Linux Foundation Transforma el Futuro Financiero

La Linux Foundation ha dado un paso audaz hacia la integración de la inteligencia artificial en el tejido económico de internet. Con el lanzamiento de la Fundación x402, se busca establecer un estándar para los pagos nativos de internet, diseñados específicamente para agentes de IA, APIs y aplicaciones. Este ambicioso proyecto se fundamenta en el protocolo x402, donado por Coinbase, y cuenta con el respaldo de gigantes tecnológicos y financieros como AWS, American Express, Cloudflare, Google, Mastercard, Stripe y Visa.

La visión detrás de x402 es permitir que los agentes de IA realicen transacciones financieras directamente a través de HTTP, abriendo un abanico de nuevas posibilidades. Lincoln Murr, líder de productos de IA en Coinbase, destaca que la meta es d otar a estos agentes de independencia financiera, ampliando drásticamente sus capacidades para interactuar con cualquier servicio en línea. La analogía se traza con la transición de la era del escritorio a la móvil en la década de 2010; ahora, se vislumbra que los agentes de IA se convertirán en los actores económicos predominantes en la internet de finales de la década de 2020.

Esta iniciativa promete revolucionar cómo operan las aplicaciones y servicios en línea, al permitir que la IA gestione pagos de manera autónoma y eficiente. La estandarización de estos pagos es crucial para asegurar la interoperabilidad y la seguridad en un ecosistema cada vez más impulsado por la inteligencia artificial. La implicación para los usuarios, aunque requiere una consideración sobre la comodidad de delegar transacciones financieras a la IA, abre la puerta a experiencias más fluidas y a la automatización de procesos complejos que antes requerían intervención humana.

Fuente Original: https://linux.slashdot.org/story/26/07/14/1853255/linux-foundations-latest-foray-is-to-standardize-internet-native-payments-for-ai-agents?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Microsoft Corrige 622 Vulnerabilidades Incluyendo Dos Zero-Days

Microsoft ha establecido un récord histórico al lanzar parches de seguridad para un total de 622 vulnerabilidades en su más reciente actualización. Este número sin precedentes representa el mayor volumen de correcciones emitidas por la compañía tecnológica en un único ciclo de actualizaciones, subrayando la creciente complejidad del panorama de ciberseguridad actual.

Entre las numerosas fallas corregidas, destacan especialmente dos vulnerabilidades de día cero que ya estaban siendo explotadas activamente por ciberdelincuentes en ataques reales. Estas vulnerabilidades representan una amenaza crítica, ya que los atacantes las descubrieron y comenzaron a utilizarlas antes de que Microsoft pudiera desarrollar y distribuir los parches correspondientes. La explotación activa de estos fallos subraya la urgencia para que usuarios y organizaciones apliquen las actualizaciones de seguridad de manera inmediata.

La magnitud de esta actualización refleja un cambio significativo en el enfoque de ciberseguridad, donde la inteligencia artificial está desempeñando un papel cada vez más importante tanto en el descubrimiento de vulnerabilidades como en su explotación. Los modelos de IA han demostrado ser herramientas potentes para identificar debilidades en el software que podrían pasar desapercibidas mediante métodos tradicionales de análisis de seguridad.

Para las organizaciones, esta situación plantea nuevos desafíos en la gestión de la seguridad. Se recomienda seguir cinco pasos esenciales para protegerse contra vulnerabilidades descubiertas por modelos de inteligencia artificial: implementar un proceso robusto de gestión de parches, mantener un inventario actualizado de todos los activos de software, priorizar las actualizaciones según el nivel de riesgo, establecer protocolos de respuesta rápida ante vulnerabilidades de día cero, y capacitar continuamente al personal en mejores prácticas de ciberseguridad.

La presencia de vulnerabilidades bajo ataque activo convierte esta actualización en crítica para cualquier organización que utilice productos Microsoft. Los administradores de sistemas deben priorizar la implementación de estos parches para minimizar el riesgo de compromisos de seguridad.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/07/microsoft-patches-record-622-flaws.html

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Microsofts Secure Boot Flaw Exposed After Decade

A shocking revelation has emerged from the cybersecurity world: Microsoft's Secure Boot protection, designed to safeguard Windows and Linux devices from firmware infections, has been trivially easy to bypass for 13 of its 14 years of existence. Security researchers at ESET discovered this critical vulnerability after identifying 11 defective firmware images—some dating back to 2013—that Microsoft failed to revoke despite known vulnerabilities.

These problematic components, known as shims, were originally created to extend Secure Boot protection to Linux devices and utility software. The oversight stems from Microsoft's failure to revoke publicly available shim images after vulnerabilities were discovered. What makes this particularly alarming is that exploiting these outdated shims requires no sophisticated hacking skills—merely a copy of an old, still-trusted shim binary and basic knowledge of how UEFI shims function.

The threat affects both Windows and Linux users equally. Attackers with brief physical access to a device can install malicious firmware that loads early in the boot process and persists even after reinstalling the operating system or replacing the hard drive. This type of malware, known as bootkits, has been deployed by state-sponsored hackers and cybercriminals in attacks like LoJax, BlackLotus, and MoonBounce.

The identified shims were used by various Linux distributors including Redhat, OpenSuse, and Oracle, as well as third-party software providers. Many were built before modern protections like SBAT (Secure Boot Advanced Targeting) existed, whilst others contain accumulated bugs in their code or authorise vulnerable secondary binaries. Microsoft finally revoked these problematic shims in June, but only after ESET brought them to the company's attention—over a decade late in some cases.

The root cause appears to be the overwhelming complexity of Secure Boot's architecture. The system relies on multiple databases, version-based revocation mechanisms, and embedded policies that must work in concert. With the dbx database limited to just 32kb of space, Microsoft implemented alternative revocation methods that have proven difficult to manage effectively. Even the expiration of Microsoft's certificate last month wasn't sufficient to revoke the vulnerable shims.

Firmware security experts have described this as "a solid rebuke of the entire secure boot model," pointing to fundamental issues including Microsoft's de facto control as the root of trust for the entire UEFI platform and the system's inability to scale properly. Windows users who installed Microsoft's June updates are now protected, whilst Linux users should consult their distributors or check the Linux Vendor Firmware Service for revocation status.

Fuente Original: https://arstechnica.com/security/2026/07/microsoft-secure-boot-has-been-broken-for-most-of-its-existence/

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Nueva York detiene centros de datos El futuro de la IA

¡Atención, entusiastas de la tecnología y ciudadanos preocupados! Nueva York ha dado un paso sin precedentes al convertirse en el primer estado de EE. UU. en imponer una moratoria de un año a la construcción de nuevos centros de datos de gran envergadura. Esta decisión, liderada por la gobernadora Kathy Hochul, busca abordar las crecientes preocupaciones sobre el impacto de estas instalaciones en la vida de los neoyorquinos.

La pausa, que afecta a centros de datos que consumen 50 megavatios o más, surge de una serie de problemas medioambientales y económicos. Según Hochul, la proliferación de centros de datos, cruciales para el auge de la inteligencia artificial, está provocando un aumento en las facturas de electricidad para los hogares, agotando los recursos hídricos del estado y afectando desproporcionadamente a las comunidades que los albergan. Como medida adicional, la gobernadora también planea impulsar legislation para eliminar las exenciones de impuestos sobre las ventas de las que actualmente disfrutan estos centros.

Es importante entender la letra pequeña de esta moratoria. El Departamento de Conservación Ambiental de Nueva York dejará de emitir permisos discrecionales que aún no hayan sido considerados completos durante el período de congelación. Las solicitudes ya en proceso seguirán adelante, pero las nuevas deberán esperar. Paralelamente, se está elaborando una Declaración de Impacto Ambiental Genérica para establecer estándares consistentes para los futuros centros de datos y evaluar a fondo sus efectos constructivos y operativos. La moratoria finalizará una vez que estos estándares sean definidos. Esta medida se diferencia de un proyecto de ley más amplio que buscaba regular instalaciones de 20MW o más, que aún está pendiente en la legislatura. La decisión de Hochul responde a la presión pública y a la necesidad de actuar ante el considerable número de grandes cargas energéticas, incluyendo centros de datos, que ya están en cola para conectarse a la red eléctric a de Nueva York.

La situación no es exclusiva de Nueva York. A nivel nacional, la construcción de centros de datos enfrenta un escrutinio creciente, con una mayoría de estadounidenses oponiéndose a su ritmo de desarrollo. A nivel internacional, Europa también está lidiando con desafíos similares, con Dinamarca pausando las conexiones a la red debido a la alta demanda. Esta moratoria neoyorquina es un claro mensaje en el debate sobre cómo equilibrar la innovación tecnológica con la sostenibilidad y el bienestar ciudadano.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/new-york-first-state-data-centre-moratorium

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Groks XAI Storage Git Repositories Exposed

It appears that Grok's build system has a rather… enthusiastic approach to data management. Instead of just uploading the specific files it needs to read, it's been confirmed that the entire Git repositories are being sent to xAI's storage. This is a significant point of concern, moving beyond the initial understanding that only selected data was being transferred.

This discovery raises immediate questions about data security and privacy. When an entire repository is uploaded, it means not just the code itself but also potentially sensitive information like commit history, branch names, developer information, and any other data contained within the `.git` directory. This is a much broader data exposure than initially anticipated and warrants a closer look at the implications for intellectual property and potential security vulnerabilities.

The implications are far-reaching. Developers and organisations relying on Grok should be acutely aware that their complete project history, including potentially sensitive metadata, is now residing in xAI's storage. This is a critical update for anyone using or considering Grok, highlighting the importance of understanding precisely what data is being handled and where it's going. The focus now shifts from what AI *reads* to what AI *stores*, and in this case, it's storing a whole lot more than expected.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/07/grok-build-uploads-entire-git.html

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Microsoft Escalando Agentes IA para Empresas

Microsoft está liderando la carga en la implementación de agentes de Inteligencia Artificial a una escala empresarial masiva, utilizando su plataforma Foundry para potenciar miles de empresas y sus propios copilotos. Este artículo explora los desafíos únicos de llevar los agentes de IA de un prototipo a la producción y las soluciones que Microsoft ha desarrollado para asegurar su fiabilidad y escalabilidad.

El principal descubrimiento de Microsoft es que en la producción, no es el modelo de IA en sí lo que falla, sino toda la maquinaria que lo rodea: la gestión de datos, las interacciones con herramientas externas, el manejo de usuarios reales y la adaptación a un entorno cambiante. La transición de los chatbots tradicionales a agentes capaces de realizar acciones significativas en nombre del usuario ha elevado drásticamente el listón de calidad y fiabilidad. Un prototipo puede ser fácil de construir, pero la producción revela fallos inesperados, datos obsoletos, nuevos casos de borde y cambios sutiles en el comportamiento del modelo que pueden tener consecuencias graves para un negocio.

La clave del éxito de Microsoft reside en el concepto de “arnés” (harness), que es todo lo que rodea al modelo de IA. Este arnés es tan crucial como el propio modelo y consta de varias capas: la capa de inferencia para acceder a diversos modelos, el runtime del agente para orquestar tareas y llamadas a herramientas, una capa de observabilidad y gobernanza para monitorear y controlar flotas de agentes, una capa de identidad para otorgar a los agentes identidades y permisos propios, y fundamenta lmente, una capa de contexto. Esta última es la que permite a los agentes acceder a la vasta y heterogénea información empresarial de manera efectiva. Microsoft ha abordado el problema de la recuperación de información mediante un enfoque de “recuperación como sub-agente”, donde la recuperación de datos es un proceso iterativo y autónomo, no una simple consulta de un solo paso.

Además, para que los agentes puedan actuar de forma responsable, se les dota de una identidad propia dentro de los sistemas empresariales y de una superficie de acción concreta, como el acceso a correos electrónicos o calendarios. La evaluación continua y basada en rúbricas específicas del caso de uso es otro pilar fundamental. Esto permite no solo detectar cuándo algo cambia, sino también verificar si el agente está actuando correctamente, algo que las métricas genéricas no pueden asegurar. El “Agent Optimizer” de Microsoft utiliza estas rúbricas para mejorar automáticament e los agentes, creando un bucle de auto-mejora.

La lección principal para otras organizaciones es que el arnés del agente, incluyendo la recuperación de información, la capacidad de acción y las salvaguardias, deben ser considerados capas de primera clase desde el inicio. El futuro, según Microsoft, apunta a agentes cada vez más autónomos, capaces de aprender del usuario y actuar proactivamente, llevando capacidades que antes requerían desarrolladores a un uso generalizado.

Fuente Original: https://blog.bytebytego.com/p/how-microsoft-ships-ai-agents-at

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Linus Torvalds Defiende C sobre Rust y IA

En la Open Source Summit India 2026, Linus Torvalds, creador del kernel de Linux, compartió su visión sobre las herramientas de desarrollo modernas, el lenguaje Rust y el papel de la inteligencia artificial en la revisión de código. Con su característico estilo directo, Torvalds se describió como un desarrollador minimalista que prefiere trabajar con personas en lugar de herramientas complejas, utilizando principalmente Git y correo electrónico para su trabajo diario.

Respecto al creciente entusiasmo por Rust en el desarrollo del kernel de Linux, Torvalds adoptó una postura cautelosa y realista. Aunque reconoce que Rust es interesante, rechazó la idea de que este lenguaje vaya a dominar el mundo del desarrollo. Para él, C sigue siendo una herramienta mucho más simple y poderosa. Torvalds expresó mayor entusiasmo por las herramientas de verificación automatizada de código C, como los sistemas de revisión de parches y herramientas como Sashiko, que permiten comprobar la calidad del código antes de su integración.

Una de las críticas más importantes que Torvalds dirigió hacia Rust es que, si bien este lenguaje soluciona algunos errores simples de memoria que pueden ocurrir en C, no corrige los errores de lógica. El lenguaje no piensa por el programador, y cuando se escribe código incorrecto, el resultado será incorrecto independientemente del lenguaje utilizado. Esta observación subraya que la calidad del software depende fundamentalmente de la habilidad y el razonamiento del desarrollador, no solo de las características del lenguaje.

Torvalds también señaló las limitaciones de usar Rust en bases de código mixtas con C. Las garantías de seguridad que ofrece Rust solo se aplican en las partes escritas exclusivamente en Rust, y cuando este código interactúa con código C, esas garantías desaparecen. En el kernel de Linux, la mayor parte del código Rust debe comunicarse con el código central escrito en C, que ha sido probado exhaustivamente en todos los entornos posibles y es de mayor calidad precisamente por esa experiencia acumulada. Finalmente, destacó que los errores más importantes y de mayor perfil en el kernel recientemente han sido errores de lógica, no de memoria, demostrando que incluso en subsistemas cuidadosamente mantenidos puede ocurrir mala programación.

Fuente Original: https://linux.slashdot.org/story/26/07/12/2126243/linus-torvalds-on-rust-c-bugs-and-ai-patch-checking-tools?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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