Inmediatamente después de la muerte de la revisión del código, la solicitud de extracción puede ser la siguiente.

Para cualquiera que haya aprendido a codificar en los últimos 15 años, es difícil imaginar una vida sin Git, GitHub y Pull Requests, pero hubo un tiempo antes de ellos, y bien puede suceder que haya vida después.

Podría decirse que las solicitudes de extracción sabe inventaron en 2005, sabe popularizaron con éxito por GitHub, y solo 21 años después, GitHub permite por primera vez en la historia a las personas deshabilitar las solicitudes de extracción en sus repositorios de código abierto (antes solo sabe podían deshabilitar los problemas).

El aumento de la IA generativa en el código ha significado la muerte pendiente de la solicitud de extracción desde hace un tiempo: Pete Steinberger ahora es bien conocido (junto con Theo) por querer solo solicitudes de aviso en lugar de solicitudes de extracción (por múltiples razones, por ejemplo, 1) no hay conflictos de fusión, 2) es más fácil para el mantenedor arreglar/agregar al aviso que mirar el código, 3) es menos probable que sabe introduzca código malicioso/inseguro en un PR de apariencia inocente), y otras personas como Mitchell Hashimoto y Amp Code han creado sistemas basados en la “reputación” para manejar contribuciones de código que no son de confianza.

En Building for Trillions of Agents, Aaron Levie señaló que “el camino a seguir es crear software que los agentes quieran”. Los humanos inventaron git por razones de colaboración humana. Está cada vez más claro que los flujos de trabajo basados ​​en Git pueden no ser adecuados una vez que eliminemos el cuello de botella humano del flujo de código.

Y si las revisiones de código están muertas y las revisiones de extracción están muertas… ¿cuánto tiempo hasta que Git esté muerto?

Noticias de IA del 14/04/2026 al 15/04/2026. Revisamos 12 subreddits, 544 Twitters y no hay más Discords. El sitio web de AINews le permite buscar todos los números anteriores. Como recordatorio, AINews es ahora una sección de Latent Space. ¡Puedes optar por recibir o no frecuencias de correo electrónico!

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Expansión del SDK de agentes OpenAI y la nueva pila de agentes orientada a Sandbox

  • OpenAI dividió el aprovechamiento del agente de la computación/almacenamiento e impulsó su SDK de agentes hacia agentes duraderos y de larga duración con primitivos para el uso, habilidades, memoria y compactación de archivos/computadoras. El arnés ahora es de código abierto y personalizable, mientras que la ejecución sabe puede delegar a entornos sandbox de socios en lugar de estar estrechamente acoplada a OpenAI infra, según @OpenAIDevs, follow-up y @snsf. Esto efectivamente hace que los agentes “estilo Codex” sean más reproducibles por parte de terceros y cambia la diferenciación hacia la orquestación, la gestión estatal y la ejecución segura.

OpenAI dividió el aprovechamiento del agente de la computación/almacenamiento e impulsó su SDK de agentes hacia agentes duraderos y de larga duración con primitivos para el uso, habilidades, memoria y compactación de archivos/computadoras. El arnés ahora es de código abierto y personalizable, mientras que la ejecución sabe puede delegar a entornos sandbox de socios en lugar de estar estrechamente acoplada a OpenAI infra, según @OpenAIDevs, follow-up y @snsf. Esto efectivamente hace que los agentes “estilo Codex” sean más reproducibles por parte de terceros y cambia la diferenciación hacia la orquestación, la gestión estatal y la ejecución segura.

  • Se formó inmediatamente un ecosistema notable en torno a ese lanzamiento: @CloudflareDev, @modal, @daytonaio, @e2b y @vercel_dev anunciaron integraciones oficiales de sandbox. El patrón práctico está convergiendo en una orquestación sin estado + espacios de trabajo aislados con estado. Ya aparecieron compilaciones de ejemplo, incluido un agente de investigación de aprendizaje automático respaldado por Modal con zonas de pruebas de GPU, subagentes, memoria persistente e instantáneas de bifurcación/reanudación de @akshat_b, y guías de Cloudflare para agentes de Python que ejecutan tareas en una zona de pruebas y copian resultados localmente desde @whoiskatrin.

Se formó inmediatamente un ecosistema notable en torno a ese lanzamiento: @CloudflareDev, @modal, @daytonaio, @e2b y @vercel_dev anunciaron integraciones oficiales de sandbox. El patrón práctico está convergiendo en una orquestación sin estado + espacios de trabajo aislados con estado. Ya aparecieron compilaciones de ejemplo, incluido un agente de investigación de aprendizaje automático respaldado por Modal con zonas de pruebas de GPU, subagentes, memoria persistente e instantáneas de bifurcación/reanudación de @akshat_b, y guías de Cloudflare para agentes de Python que ejecutan tareas en una zona de pruebas y copian resultados localmente desde @whoiskatrin.

Project Think, Agent Lee y Voice Agents de Cloudflare

  • Cloudflare tuvo uno de los ciclos de lanzamiento de infraestructura de agentes más ocupados. @whoiskatrin y @aninibread presentaron Project Think, un SDK de agentes de próxima generación centrado en ejecución duradera, subagentes, sesiones persistentes, ejecución de código en espacio aislado, un sistema de archivos de espacio de trabajo integrado y creación de herramientas de tiempo de ejecución. En paralelo, @Cloudflare lanzó Agent Lee, un agente en el tablero que utiliza TypeScript en espacio aislado para cambiar la interfaz de usuario de Cloudflare de la navegación manual por pestañas a operaciones basadas en indicaciones; @BraydenWilmoth lo mostró emitiendo tareas de infraestructura y generando resultados respaldados por la interfaz de usuario.

Cloudflare tuvo uno de los ciclos de lanzamiento de infraestructura de agentes más ocupados. @whoiskatrin y @aninibread presentaron Project Think, un SDK de agentes de próxima generación centrado en ejecución duradera, subagentes, sesiones persistentes, ejecución de código en espacio aislado, un sistema de archivos de espacio de trabajo integrado y creación de herramientas de tiempo de ejecución. En paralelo, @Cloudflare lanzó Agent Lee, un agente en el tablero que utiliza TypeScript en espacio aislado para cambiar la interfaz de usuario de Cloudflare de la navegación manual por pestañas a operaciones basadas en indicaciones; @BraydenWilmoth lo mostró emitiendo tareas de infraestructura y generando resultados respaldados por la interfaz de usuario.

  • Las herramientas de voz y navegador también sabe trasladaron a la pila central. @Cloudflare envió un canal de voz experimental en tiempo real a través de WebSockets para STT/TTS continuo, mientras que @korinne_dev describió la voz como simplemente otro canal de entrada a través de la misma conexión de agente. En cuanto a la automatización del navegador, @kathyyliao resumió la nueva pila Browser Run: Live View, intervención humana, grabaciones de sesiones, puntos finales CDP, compatibilidad con WebMCP y límites más altos. En conjunto, Cloudflare presenta argumentos sólidos de que la plataforma del agente de producción es en realidad una composición de tiempo de ejecución duradero + conexión a tierra de la interfaz de usuario + navegador + voz + zona de pruebas.

Las herramientas de voz y navegador también sabe trasladaron a la pila central. @Cloudflare envió un canal de voz experimental en tiempo real a través de WebSockets para STT/TTS continuo, mientras que @korinne_dev describió la voz como simplemente otro canal de entrada a través de la misma conexión de agente. En cuanto a la automatización del navegador, @kathyyliao resumió la nueva pila Browser Run: Live View, intervención humana, grabaciones de sesiones, puntos finales CDP, compatibilidad con WebMCP y límites más altos. En conjunto, Cloudflare presenta argumentos sólidos de que la plataforma del agente de producción es en realidad una composición de tiempo de ejecución duradero + conexión a tierra de la interfaz de usuario + navegador + voz + zona de pruebas.

Flujo de trabajo de mejora personal y posicionamiento competitivo del agente Hermes

  • La idea distintiva de Hermes Agent no es sólo el uso de herramientas sino la formación persistente de habilidades. Una comparación en chino de @joshesye contrasta a OpenClaw como un asistente personal más basado en GUI y listo para usar con Hermes como un agente "profesional" que decide si un flujo de trabajo completo es reutilizable y lo convierte automáticamente en una habilidad. Este marco de “aprender de las tareas completadas” apareció repetidamente: @chooseliberty mostró a Hermes completando de forma autónoma los datos de seguimiento, actualizando un trabajo cron y luego guardando el flujo de trabajo como una habilidad reutilizable; @NeoAIForecast enfatizó la higiene de la sesión y la bifurcación/búsqueda de subprocesos como elementos fundamentales para convertir a Hermes en un entorno de trabajo real en lugar de un cuadro de chat desechable.

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