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Microsoft y Wiz han presentado sistemas de caza de bugs basados en múltiples agentes de IA que detectan más del 90% de las vulnerabilidades, superando a modelos individuales como GPT-5.5 o Claude Opus. La clave está en usar el modelo adecuado para cada tarea, reduciendo costes a la mitad.
Los pipelines multiagente están ganando terreno frente a los agentes únicos en aplicaciones de IA. Un artículo reciente de Towards Data Science explica cómo este enfoque mejora la precisión, el control y la escalabilidad en tareas complejas como text-to-SQL. Analizamos por qué es importante y qué implica para el futuro del desarrollo de IA.
El blog de n8n ha lanzado un 'Production AI Playbook' centrado en patrones complejos de agentes de IA. El artículo aborda el 'abismo de complejidad' que enfrentan los equipos al escalar de uno a múltiples agentes, proponiendo una arquitectura disciplinada con interfaces explícitas y pruebas independientes.