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ASHISH KOTS

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La tokenización de RWA está pasando de pilotos a redes de producción en 2026. BlackRock, DTCC y JPMorgan ya operan en redes reguladas. El cambio silencioso: el rendimiento ya no es el producto. La liquidez + liquidación 24/7 + cumplimiento lo son. Si cada bono, factura y fracción de bienes raíces estuviera en cadena mañana, ¿qué intermediario tradicional se convertiría primero en sobrecarga pura? Nómbralo.

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Los sistemas multiagente acaban de aumentar un 327% en los flujos de trabajo empresariales (Databricks). Pero el 85% de las organizaciones aún no pueden ejecutar agentes coordinados entre funciones. El cuello de botella real no es el modelo. Es la preparación de procesos + guardias deterministas. Si tu agente puede gastar dinero o cambiar datos de clientes, ¿cuál es la regla estricta que aplicas antes de que actúe? Suelta la regla. Mapearé los modos de fallo.

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El bucle de producción de tres agentes que realmente envía: Planner → Executor → Critic. La memoria solo se actualiza en la pasada del critic. Todo lo demás es una demostración. https://t.co/c38jCs9UpS

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Los agentes de IA no pueden emitir facturas entre sí mediante sistemas bancarios tradicionales. Las stablecoins y los primitivos de pago estilo x402 se están convirtiendo en la capa de liquidación predeterminada para agentes autónomos: instantáneos, programables, sin KYC para la máquina, atómicos con la llamada a la API. Los equipos que ya están implementando esto tratan el monedero como parte del entorno de ejecución del agente, no como un afterthought. ¿Qué parte aún no funciona para ti: identidad, abstracción de gas o lógica de reembolso?

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La mayoría de los “agentes de IA” en 2026 aún mueren en la capa de orquestación. Aquí está la pila de 5 capas que realmente se implementa: 1. Planificador (objetivo → subtareas) 2. Enrutador de herramientas (API / código / navegador / monedero) 3. Memoria + estado (corta + larga + compartida) 4. Bucle de crítico / verificador 5. Liquidación + identidad (quién paga, quién es confiable) Omita la capa 4 o 5 y obtendrá demos, no producción. ¿Qué capa sigue su equipo falsificando con prompts? Deje el modo de fallo exacto a continuación, le responderé con la solución más económica que he visto funcionar.

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¿Qué es exactamente un “Harness” en la IA agentiva? Piénsalo así: 🧠 Modelo de IA = Cerebro 🛠️ Harness = Herramientas + Memoria + Reglas + Flujo de trabajo El modelo puede pensar. El harness le permite actuar: leer archivos, ejecutar comandos, llamar a API, usar herramientas, recordar contexto, verificar resultados y decidir qué hacer a continuación. El ciclo es sencillo: Objetivo → Pensar → Actuar → Observar → Decidir → Repetir Eso es lo que convierte a un LLM de algo que simplemente responde preguntas en un agente de IA capaz de lograr tareas reales. Modelo = Inteligencia. Harness = Sistema de ejecución. Juntos = IA agentiva. #harness #chatgpt #codex #claude

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Por qué el marcado de texto con IA no es una buena idea 1/13 El nuevo marcado de texto de Anthropic parece transparencia. Pero crea un modelo de seguridad incorrecto: los usuarios honestos mantienen la marca, mientras que los actores malintencionados determinados pueden reescribirlo para evitarla. Una función de seguridad que principalmente detecta usos casuales no es una defensa sólida contra el abuso.

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Incluso la IA dice: “Estoy sobrecargado. Por favor, inténtelo de nuevo más tarde.” Quizás esto sea un recordatorio también para las empresas: detrás de cada plazo, cada entrega de madrugada y cada tarea “urgente” hay una persona cargando con un peso. Si se permite a las máquinas pausar bajo presión, las personas también merecen ese entendimiento. ❤️ #gemini #claude #chatgpt #openai #googleai #grok

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@Airtel_Presence @airtelindia @TRAI @jagograhakjago Ya ha pasado un mes y no he podido utilizar el servicio de internet en absoluto. La red siempre permanece en Edge. He presentado múltiples quejas, pero todos los tickets se han marcado como resueltos sin ninguna solución. Les solicito que reembolsen el servicio si pueden proporcionarlo.