https://www.solosoft.dev/es/tags/agents-sdk/Recent content in Agents SDK on SoloSoftHugoes-eshttps://www.solosoft.dev/es/trends/openai-agents-sdk-sandbox-enterprise-20260419/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://www.solosoft.dev/es/trends/openai-agents-sdk-sandbox-enterprise-20260419/<p>Durante dos años, los pilotos de IA empresarial compartieron la misma confesión: &ldquo;Nuestros agentes razonan brillantemente, pero no podemos dejarlos tocar los sistemas en producción.&rdquo; La capa faltante no era inteligencia, sino ejecución segura y aislada. El 15 de abril de 2026, OpenAI cerró esa brecha con una actualización significativa de su Agents SDK, introduciendo ejecución en sandbox nativa que da a los agentes de IA un espacio de trabajo controlado para leer y escribir archivos, instalar dependencias, ejecutar código y usar herramientas, todo sin tocar el entorno empresarial más amplio. El movimiento señala que el momento de la IA agentiva ya no es una previsión; es un requisito de despliegue.</p>https://www.solosoft.dev/es/post/planning-with-files-2026/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://www.solosoft.dev/es/post/planning-with-files-2026/<p>Planning-with-Files es un innovador proyecto de codigo abierto de <a href="https://github.com/OthmanAdi">OthmanAdi</a> que implementa un sistema de planificacion persistente basado en Markdown para agentes de codificacion de IA. Inspirado en el enfoque de planificacion de Manus, el proyecto utiliza un sistema estructurado de 3 archivos para mantener un documento de plan vivo que evoluciona a medida que el agente de IA trabaja en las tareas. Esta disenado tanto como una habilidad de Claude Code como una integracion independiente a traves del Agents SDK.</p> <p>La idea central detras de Planning-with-Files es que los agentes de codificacion de IA, particularmente aquellos que trabajan en tareas complejas de multiples pasos, se benefician enormemente de una planificacion persistente y estructurada que sobrevive a traves de los turnos de conversacion y las limitaciones de la ventana de contexto del modelo. Al mantener los planes en archivos Markdown que se leen, actualizan y reescriben a medida que avanza el trabajo, el sistema permite a los agentes de IA mantener estrategias coherentes a largo plazo incluso cuando las ventanas de contexto se agotan.</p>