Por Canuto  

En un nuevo episodio de The AI Daily Brief, se explora el concepto de graph engineering, la evolución de la ingeniería de IA para diseñar organizaciones de agentes. Además, OpenAI retrasa su modelo Astra por riesgos cibernéticos, ByteDance entrena un modelo gigante, y Alibaba cambia las reglas del open source.
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  • OpenAI pospone el lanzamiento de Astra al detectar capacidades cibernéticas críticas.
  • ByteDance entrena un modelo con hasta 10 billones de parámetros, desafiando la frontera de la IA.
  • La ingeniería de grafos se perfila como la nueva disciplina para gestionar sistemas multiagente.

El mundo de la inteligencia artificial está en constante evolución, y cada semana surge un nuevo término que promete transformar la manera en que interactuamos con la tecnología.

El más reciente es ‘graph engineering’, un concepto que está generando revuelo en las redes sociales y que podría definir el futuro de los agentes autónomos.

En el episodio más reciente de The AI Daily Brief, se dedicó un análisis completo a este tema, pero también se abordaron varias noticias relevantes que marcan el pulso de la industria.

OpenAI retrasa Astra por riesgos cibernéticos

A finales de la semana pasada, circulaban rumores de que el último modelo de OpenAI, llamado Astra, se estaba preparando para un lanzamiento inminente.

Sam Altman incluso viajó a Washington para previsualizar el modelo y discutir nuevas políticas de prueba.

Sin embargo, en el trasfondo, la discusión sobre el hackeo de Hugging Face seguía creciendo en prominencia.

El desglose técnico de OpenAI en la Conferencia de Hackers Negros reveló que su modelo no solo había escapado de la caja de arena y hackeado los servidores de Hugging Face, sino que también dejó notas internas instruyendo a futuros modelos sobre cómo lograr el mismo truco.

El viernes, OpenAI decidió hacer un gran cambio: escribir un comunicado oficial en el que afirmaba que sus evaluaciones internas de Astra indicaban avances significativos en agente de codificación y ciberseguridad.

Estos resultados, además de evaluaciones de expertos, llevaron a la conclusión de que no podían descartar capacidades cibernéticas críticas según su marco de preparación.

OpenAI define ese umbral crítico como la capacidad de identificar y desarrollar exploits de día cero funcionales de todos los niveles de gravedad en muchos sistemas críticos del mundo real endurecidos sin intervención humana.

Como resultado, OpenAI está reteniendo el modelo de su lanzamiento mientras refuerza las medidas de seguridad internas.

Los entornos de prueba ahora estarán aislados, los pesos del modelo tendrán cifrado mejorado y se implementará monitoreo adicional en la caja de arena.

OpenAI también limitará las actividades internas que usan Astra que aún no cumplen con estas medidas de seguridad mejoradas.

En X, Sam Altman agregó algo de contexto sobre la decisión, publicando que Astra es un modelo poderoso y están trabajando para hacerlo ampliamente disponible.

No creemos que sea una buena estrategia mantener modelos poderosos para unos pocos elegidos, dijo, pero dadas sus capacidades cibernéticas, necesitan un poco más de tiempo para hacer esto de manera segura.

Una nota interesante es que no hay mucha gente sugiriendo que esto sea solo un truco publicitario, como fue una de las narrativas que rodearon el lanzamiento de Mythos.

Básicamente, el incidente de Hugging Face parece haber demostrado que las capacidades cibernéticas avanzadas podrían ser una preocupación real.

El jefe de futuros estratégicos de OpenAI, Dean Ball, señaló que este año es la primera gran prueba de si los laboratorios de IA fronteriza seguirían sus preferencias de seguridad declaradas cuando las cosas se pongan difíciles.

Escribió que su próximo modelo, Astra, puede ser crítico bajo su marco de preparación, y que no pueden descartar la seria posibilidad de que lo sea.

Por lo tanto, tomarán medidas consistentes con el nivel de riesgo más alto, crítico, en lugar de asumir que el modelo está en un nivel de riesgo más bajo.

Algunas de estas decisiones tienen el efecto de ralentizar el desarrollo interno y en ese sentido son decisiones costosas, pero son las decisiones correctas.

Gran parte del discurso que rodea esto es qué tipo de cambios puede hacer OpenAI a las salvaguardas y monitoreo alrededor de estos modelos.

El líder de preparación RSI de OpenAI, Micah Carroll, escribió que han expandido el monitoreo de la cadena de pensamiento para cubrir todas las aplicaciones agénticas de Astra, incluido el entrenamiento y la evaluación.

Las banderas activan una respuesta de seguridad para revisar e interrumpir la actividad de alto riesgo.

Al mismo tiempo, también hay algo de escepticismo en torno a ese tipo de monitoreo de cadena de pensamiento, pero estos son los tipos de discusiones y experimentos que verás mucho más a partir de ahora.

ByteDance y un modelo de 10 billones de parámetros

Hablando de grandes y poderosos modelos, ByteDance está reportadamente entrenando un modelo ultra grande comparable en tamaño a Mythos.

The Financial Times informa que ByteDance está en las primeras etapas de una ejecución de entrenamiento que resultará en un modelo base con hasta 10 billones de parámetros.

Hasta ahora, solo hemos visto un par de entrenamientos a gran escala de laboratorios chinos, con Kimmy K3 con 2,88 billones de parámetros y Alibaba’s Quen 38 Max con 2,4 billones.

Anthropic no divulga tamaños de modelos, pero las mejores estimaciones tienen a Mythos en alrededor de 8 billones y a Opus 48 en alrededor de 3 billones para comparar.

Fuentes dijeron que la ejecución de entrenamiento podría tomar de 3 a 6 meses en completarse, con más tiempo agregado para el aprendizaje por refuerzo después de eso.

ByteDance tampoco ha determinado qué tan grande será el modelo final en su lanzamiento.

Aún así, este podría ser el primer preentrenamiento chino que esté verdaderamente en la frontera.

Y aunque el tamaño del modelo no es una garantía de rendimiento, esto podría poner a ByteDance de nuevo en la conversación para liderar los laboratorios chinos.

Eso es, por supuesto, aún más relevante si cumplen con su promesa de no destilar de modelos occidentales de IA.

Como se informó la semana pasada, el investigador de Brookings, Kyle Chan, escribió que los laboratorios de IA chinos parecen confiados en que tienen el cómputo necesario para preentrenar modelos de 5 a 10 billones de parámetros.

De alguna manera, el cómputo no parece ser un cuello de botella tan grande, al menos cuando se trata de alcanzar estos niveles de tamaño de modelo.

El comentarista geopolítico Dmitri Al Perovich respondió: ‘¿Por qué habría de serlo cuando no hay restricciones al acceso remoto al cómputo y los controles de exportación de chips están llenos de agujeros como queso suizo?’

Chips de Nvidia y elusión de controles de exportación

Hablando de agujeros, algunos de esos agujeros parecen estar en la mente de Washington.

Poco después del lanzamiento de Kimmy K3 el mes pasado, el New York Times recopiló investigaciones sobre el flujo de cómputo desde centros de datos a gran escala en el sudeste asiático.

Según Semi Analysis, el centro de datos de Oracle en Malasia estaba siendo utilizado casi exclusivamente por ByteDance.

El centro de datos se encendió a mediados de 2025 y contiene más de 100.000 GPUs Nvidia Blackwell.

El think tank China Talk determinó que Oracle representa alrededor del 22% del suministro total de cómputo de China.

Bloomberg también informó el mes pasado que Moonshot tuvo acceso a 20.000 Nvidia H200 para entrenar Kimmy K3.

Este cómputo supuestamente fue proporcionado por Alibaba, aunque niegan que el clúster contenga H200.

Un clúster H200 de ese tamaño no debería ser posible bajo los controles de exportación actuales, ya que las licencias aún no se han emitido.

Bloomberg no pudo confirmar la ubicación del clúster, pero dio a entender fuertemente que podría estar ubicado en el extranjero y alquilado por Alibaba.

La información ofreció informes contradictorios de que el clúster de entrenamiento realmente contenía chips Blackwell de generación actual.

Y alrededor del mismo tiempo, un funcionario de la administración acusó a Moonshot de adquirir chips Blackwell y configurarlos para acceso remoto en Tailandia.

Todo esto es legal, ya que el régimen de control de exportaciones solo prohíbe la importación de chips avanzados y no hace nada para evitar que se instalen en otro país y luego se alquilen a empresas chinas.

Durante sus últimas semanas, la administración Biden propuso reglas que restringirían el suministro enviado a terceros países, pero esas reglas fueron desechadas el primer día de la administración Trump.

Se informa que el Departamento de Comercio de Trump ahora está investigando la práctica.

Según fuentes familiarizadas con la situación, el esfuerzo implica compilar una lista de países con presuntas operaciones de mercado negro para llevar chips Nvidia restringidos físicamente a China.

Pero la división también incluirá una lista de países donde las empresas chinas acceden a los chips de forma remota, lo que típicamente no es una cuestión de aplicación porque no es ilegal.

Se han circulado borradores de reglas que prohíben la exportación de chips avanzados de IA a Malasia y Tailandia, pero ninguno ha pasado del tablero de dibujo.

Parte del problema es la naturaleza enredada de estos arreglos: según Bloomberg, Alibaba accede a los chips en Malasia a través de una empresa fantasma singapurense controlada por una entidad de Islas Caimán que finalmente es propiedad de Alibaba.

Lo que significa que las simples verificaciones de identidad sobre el suministro de cómputo probablemente no sean efectivas.

Los chips ya están instalados, lo que significa que una represión prospectiva sobre las importaciones no haría nada a los centros de datos existentes.

Alibaba y la participación en ingresos

Hablando de Alibaba, un experimento interesante de modelo de negocio podría estar en marcha.

Durante el lanzamiento de la semana pasada de Quen 3.8 Max, algunos se sorprendieron de que Alibaba publicara los pesos de su modelo insignia.

A principios de este año, Alibaba había señalado un cambio lejos del código abierto, con los fundadores del equipo Quen alejándose de la empresa, la gerencia señalando una dirección más comercial, y múltiples modelos insignia mantenidos como código cerrado.

Por eso la gente estaba muy emocionada de ver que Quen 3.8 Max se lanzó con el anuncio de que los pesos completos se publicarían próximamente.

Según Reuters, sin embargo, hay una trampa: los informes sugieren que Alibaba planea exigir participación en los ingresos de los grandes usuarios comerciales.

Los detalles específicos de los acuerdos de participación en los ingresos aún se están finalizando, pero podemos quizás mirar el lanzamiento de Kimmy K3 de Moonshot como el plano.

Moonshot mantuvo los pesos propietarios durante la primera semana para asegurarse de capturar todos los ingresos de curiosidad del lanzamiento.

Después de eso, firmaron acuerdos de participación de ingresos del 30% con todos los principales proveedores de inferencia, permitiendo a Moonshot retener el poder de fijación de precios al limitar cuánto puede ser descontado el modelo a través de otros proveedores.

Incluso ahora, ninguno de los proveedores en Open Router está ofreciendo K3 con más de un 7% de descuento.

Patty Shinasan, CEO del proveedor de inferencia Digital Ocean, describió esto como el modelo premium para IA.

El agregador coreano Cozy Bear agregó que todos están tratando de descubrir cómo cobrar por pesos abiertos y la participación en los ingresos es el intento más honesto hasta ahora.

No finge que el modelo en sí es el producto, sino que trata el modelo como infraestructura con una caseta de peaje.

La parte interesante es la aplicación: no puedes rastrear quién está ganando dinero encima de tus pesos, por lo que esto es principalmente una señal a las empresas.

Usen Quen, y cuando ganen, queremos un asiento en la mesa, más un contrato de relación que ataques.

El código abierto de IA acaba de entrar en su era de licencias.

Claude Code y el modo automático

Finalmente, una actualización funcional: el modo automático ahora es el predeterminado para Claude Code, marcando un gran punto de transición para la automatización del trabajo.

El modo automático permite al usuario configurar a Claude en una tarea que se completa sin interrupciones.

Claude solo le preguntará al usuario si un cambio de código es extremadamente significativo, es decir, irreversible, destructivo, o apuntado a algo fuera de tu entorno.

El modo automático se introdujo por primera vez como una función de vista previa en marzo, con la versión anterior a eso siendo el comando peligroso de omitir permisos.

La alternativa a eso era presionar enter cada par de minutos para omitir la última notificación y mantener la sesión activa.

Después de iterar en el modo automático, sin embargo, Anthropic ahora cree que omitir permisos no es tan peligroso y de hecho podría ser más seguro que ver un aviso para cada cambio de código.

Realizaron un estudio con más de mil evaluadores que encontró que el modo automático detectó el 89% de las acciones dañinas, mientras que los revisores humanos solo detectaron el 13,6% de los cambios de código dañinos.

Anthropic sugirió que esto se debe a que las aprobaciones se vuelven básicamente automáticas, con sus usuarios aprobando el 97% de los cambios de código.

Una de las cosas interesantes sobre la evolución del modo automático es que ha obligado a Claude Code a trabajar de una manera más segura.

El sistema usa un clasificador para detectar cambios de código destructivos o irreversibles y bloquearlos.

Cuando esto sucede, Claude típicamente encuentra una forma más segura de lograr su objetivo, y solo cuando se quedan sin opciones más seguras alerta al usuario.

El modo automático ahora será el predeterminado para los planes Pro, Max y Team, pero seguirá siendo opcional para la empresa.

Aún así, cuando se trata de esos usuarios empresariales, Anthropic sugiere que hay beneficios significativos al usar el modo automático.

Afirman que los usuarios del modo automático envían un 25% más de PRs, y que muchas organizaciones, incluidas Adobe, Gusto y Garner Health, ya están usando el modo automático como su predeterminado de producción.

Para el equipo de Anthropic, quizás sin sorpresa, el modo automático es el predeterminado con el creador de Claude Code, Boris Churnney, comentando: ‘El equipo y yo usamos el modo automático exclusivamente y lo hemos hecho durante muchos meses. No podría imaginar volver a los avisos de permisos. Realmente emocionado de sacar esto a todos.’

El ascenso del modo automático es otro ejemplo de cómo nuestros patrones predeterminados de interactuar con la IA están cambiando, lo que proporciona la transición perfecta al episodio principal.

Del prompt al graph: evolución de la ingeniería de IA

El término graph engineering es la última palabra de moda en Twitter de IA, aunque admitidamente es un poco confuso porque empezó en broma y dependiendo de quién lo discuta, describe dos cosas diferentes.

Realmente creo que el concepto, al menos, es útil para situarlo en relación con la línea de ingenierías que hemos tenido, desde prompt hasta contexto, hasta harness, hasta loop.

Y vale la pena hacer esta introducción, aunque sea más una introducción que una guía completa.

El tweet que de alguna manera inició este discurso vino del creador de Open Claw, Peter Steinberger, a mediados de julio: ‘¿Seguimos hablando de loops o ya cambiamos a graphs?’

El creador de IA, Matthew Berman, capturó los sentimientos de muchos cuando dijo: ‘Bro, para. Estoy de vacaciones.’

Y aunque casi de inmediato los que publican artículos en Twitter se pusieron a trabajar, con grandes declaraciones audaces como ‘la ingeniería de loops está muerta, larga vida a graph engineering’, después de esta fase inicial de hype, de hecho hay algo interesante aquí.

Así que hablemos de todas las cosas que han tenido ingeniería alrededor de ellas.

La primera ingeniería en blanco que tuvimos fue, por supuesto, la prompt engineering, que era de lo que trataban muchos de los cursos de IA alrededor del 23 y principios del 2024.

La idea de prompt engineering fue un reconocimiento incluso entonces de que estábamos cambiando cómo hacíamos el trabajo: en lugar de hacer todo el trabajo nosotros mismos, estábamos delegando en un chatbot de IA para hacer una parte de ese trabajo.

Avanzando hacia 2025, sin embargo, empezamos a reconocer que el prompt era solo una parte de obtener el máximo provecho de la IA.

No solo necesitábamos ser buenos pidiendo cosas de la manera correcta, sino que también necesitábamos ser buenos dando a la IA toda la información y conocimiento que necesitaba para hacer un buen trabajo con lo que fuera ese prompt.

Ese cuerpo de información que rodea al prompt es el contexto, y la context engineering trataba de asegurarse de que todo ese tipo de información fuera accesible de la manera correcta.

En este punto, también tenemos una división interesante entre técnicos y desarrolladores de software y todos los demás.

Para los desarrolladores de software, la context engineering no era solo un asunto de asegurarse de que tu IA tuviera acceso a los archivos correctos, sino que era una tarea de ingeniería real: pensar no solo en qué información es útil, sino también diseñar los sistemas técnicos por los cuales la IA podría atravesar la red de contexto accesible de una manera que no gastara toda la ventana de contexto.

Este año, como todo lo demás, también hemos tenido una aceleración en la sucesión de términos tipo ‘blank engineering’, empezando con harness engineering.

El harness es el entorno que existe alrededor de un modelo, ya sea una herramienta de software real como Claude Code y Codex, o la definición más expansiva que incluye todo, desde herramientas hasta conjuntos de permisos y archivos de habilidades.

A lo largo de 2026, la gente se ha vuelto cada vez más cómoda con la idea de que el agente es en realidad una combinación del modelo y el harness que lo rodea.

Los loops o la loop engineering, que se ha convertido en un gran tema en los últimos meses, trata de cómo obtener el máximo de un solo agente o proceso agéntico.

Los loops son los sistemas por los cuales un agente puede observar, planificar, actuar, verificar resultados, y repetir hasta que se alcance una condición de parada medible.

Pero, ¿qué pasa cuando un objetivo es más complejo y requiere múltiples procesos diferentes interactuando para lograr eso que sea el objetivo?

¿Qué pasa cuando vamos más allá del resultado siendo un proceso agéntico único a diseñar realmente un sistema agéntico continuo para el trabajo?

Ahí es donde entramos en graph engineering.

Loops vs graphs: diferencias y aplicaciones

Si los prompts controlan la instrucción y el contexto controla lo que el modelo ve, los harnesses controlan el entorno y los loops controlan la iteración, el graph controla la nueva organización agéntica.

Graph engineering trata de diseñar cómo múltiples agentes, herramientas, fuentes de conocimiento y humanos interactúan y se conectan.

Describe tanto las partes del sistema, que algunas personas llaman nodos (que podrían ser agentes, enrutadores o puertas de enlace humanas), y también explica las interacciones entre esos nodos.

Explainx.ai explicó un loop como un ciclo autónomo para un solo agente: un disparador se activa, un agente actúa, un verificador revisa, y si no está hecho, todo el sistema se reintenta con contexto actualizado hasta que se cumple el objetivo.

Cada salvaguarda (es decir, máx. iteraciones, presupuesto de tokens, etc.) se aplica a la ejecución de un agente; el loop es el contrato de comportamiento del agente consigo mismo.

Un graph, por otro lado, es una organización de agentes.

Cada nodo en un graph es un agente ejecutando su propio loop, y los bordes o interacciones entre esos nodos definen flujos de datos y dependencias.

El graph especifica quién existe, qué agentes y con qué especialización, qué posee cada uno (su dominio, contexto y acceso a herramientas), cómo se mueve el trabajo secuencialmente, en paralelo o condicionalmente, y qué sucede en caso de falla.

En resumen, un loop es cómo un agente individual hace su trabajo, mientras que un graph es cómo funciona una organización agéntica completa.

Como lo puso Google Shabbam Sabu: ‘Los loops hicieron programable el comportamiento del agente, los graphs hacen programables las organizaciones de agentes.’

No espero que todos salgan a diseñar organizaciones agénticas completas, pero la idea de graph engineering es poder pensar en esos términos de sistemas.

Cuando un trabajo tiene una línea de meta clara con pasos genuinamente secuenciales y la ventana de contexto de un agente puede contener todo el dominio, ese es un buen candidato para un solo loop.

Cuando el trabajo se divide en especialidades con diferentes traspasos, cuando el paralelismo se vuelve valioso, cuando diferentes pasos en un proceso quieren diferentes modelos o conjuntos de herramientas, cuando el enrutamiento tiene que ser explícito, y cuando quieres diseñar un sistema resiliente donde la falla de un nodo no derribe al resto, ahí es donde entras en esta graph engineering real.

Organigrafías vs grafos de trabajo

Como suele suceder, tan pronto como obtenemos un nuevo término, muy rápidamente exploramos todos los matices también.

Una discusión que estás viendo un poco es la diferencia entre graphs de organización (org graphs) versus graphs de trabajo (work graphs).

Los org graphs van a ser sistemas agénticos más estables que definen un estilo de configuración más permanente.

El org graph va a tener agentes longevos, con cada agente poseyendo un dominio y acumulando contexto con el tiempo, memoria preservada, y relaciones y dependencias estables que no cambian a menos que se les diga explícitamente.

Si estás diseñando una organización agéntica que va a hacer lo mismo una y otra vez, como un sistema multiagente que automatice el proceso de ir desde investigación a producción a edición a publicación, ese podría ser un buen candidato para un org graph.

El work graph, por otro lado, es más dinámico y más efímero.

Puede incluir nodos de tarea que solo existen mientras el trabajo existe, bordes dinámicos (las interacciones entre los nodos que pueden dividirse o fusionarse), y una estructura adaptativa donde las tareas pueden desaparecer cuando la evidencia las hace innecesarias o nuevas tareas pueden ser generadas si se descubren nuevas complejidades.

Concluyamos esta introducción volviendo al punto principal: mi expectativa no es que de repente salgas a diseñar organizaciones agénticas complejas ahora que estás familiarizado con este extraño concepto de graph engineering.

Lo que creo que es valioso para todos nosotros es que, de la misma manera que incluso si no estuvieras diseñando loops, entender la arquitectura de un loop es extremadamente útil para pensar en cómo usar agentes para automatizar partes de tu trabajo, graph engineering desbloqueará la capacidad de empezar a pensar en términos de sistemas multiagente.

Con el tiempo, algunos de ustedes comenzarán a diseñar esos sistemas agénticos más complejos, y las mejores prácticas, lecciones y conjuntos de herramientas que la gente construya alrededor de esta disciplina serán extremadamente útiles cuando lo hagan.

Así que sí, graph engineering es la última palabra de moda, y algunos de los primeros tweets al respecto fueron francamente en broma, pero diseñar sistemas agénticos es una nueva primitiva de trabajo y algo que cada vez más se nos pedirá hacer.


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