Amazon Web Services anunció el martes tres nuevos agentes de inteligencia artificial a los que llama “agentes fronterizos”, incluido uno diseñado para aprender cómo le gusta trabajar y luego operar de forma independiente durante días.
Cada uno de estos agentes maneja diferentes tareas, como escribir código, procesos de seguridad, como revisiones de código, y automatizar tareas de DevOps, como la prevención de incidentes cuando se activa un nuevo código. Las versiones preliminares de los agentes ya están disponibles.
Quizás la afirmación más importante e interesante de AWS es la promesa de que el agente fronterizo, llamado “Agente autónomo Kiro”, puede trabajar de forma independiente durante días.
Kiro es un agente de codificación de software basado en Kiro, la herramienta de codificación de IA existente de AWS, anunciada en julio. Si bien esta herramienta existente podría usarse para la codificación de Vibe (que en realidad es solo un prototipo), estaba destinada a crear código operativo o software para implementarlo. Para crear código confiable, la IA debe seguir las especificaciones de codificación de software de una empresa. Kiro logra esto a través de un concepto llamado Desarrollo basado en especificaciones.
A medida que Kiro codifica, permite a los humanos instruir, confirmar o corregir sus suposiciones, creando especificaciones. El agente autónomo Kiro observa cómo trabaja el equipo en diversas herramientas, entre otras cosas escaneando el código existente. Y luego, dice AWS, puede funcionar de forma independiente.
“Simplemente asigna una tarea compleja del trabajo pendiente y la empresa descubre cómo realizar ese trabajo por sí sola”, prometió el director ejecutivo de AWS, Matt Garman, al presentar el nuevo producto durante su discurso de apertura en AWS re:Invent el martes.
“De hecho, aprende cómo le gusta trabajar y continúa profundizando su comprensión de su código, sus productos y los estándares que sigue su equipo con el tiempo”, dijo.
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Según Amazon, Kiro mantiene un “contexto persistente en todas las sesiones”. En otras palabras, no se queda sin memoria y olvida lo que se supone que debe hacer. Por lo tanto, se le pueden entregar tareas y puede trabajar de forma independiente durante horas o días, promete Amazon, con una mínima intervención humana.
Garman describió una tarea como la actualización de un código crítico utilizado por 15 piezas de software empresarial. En lugar de asignar y revisar cada actualización, a Kiro se le puede asignar la tarea de corregir las 15 actualizaciones en un símbolo del sistema.
Para completar la automatización de las tareas de codificación, el proveedor de la nube desarrolló AWS Security Agent, un agente que identifica de forma independiente los problemas de seguridad mientras escribe el código, lo prueba a posteriori y luego ofrece soluciones sugeridas. El agente DevOps completa el trío y prueba automáticamente el nuevo código para detectar problemas de rendimiento o compatibilidad con otro software, hardware o configuraciones de nube.
Sin embargo, los agentes de Amazon no son los primeros en exigir períodos de trabajo prolongados. Por ejemplo, OpenAI dijo el mes pasado que GPT-5.1-Codex-Max, su modelo de codificación de agentes, también está diseñado para tiempos de ejecución prolongados de hasta 24 horas.
Tampoco está del todo claro que el mayor obstáculo para la adopción de agentes sea la ventana de contexto (es decir, la capacidad de trabajar continuamente sin detenerse). Los LLM todavía tienen alucinaciones y problemas de precisión que convierten a los desarrolladores en “niñeras”, dicen. Por lo tanto, los desarrolladores a menudo quieren asignar tareas breves y revisarlas rápidamente antes de continuar.
Pero antes de que los agentes puedan llegar a ser como colegas, las ventanas de contexto deben hacerse más grandes. La tecnología de Amazon es otro gran paso en esta dirección.
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