- ¿Qué es el Agentic AI Summit 2026?
- Por qué la IA agentiva está pasando de demostraciones a sistemas reales
- 5 temas que los desarrolladores deberían seguir después del Agentic AI Summit de Berkeley
- Lo que los estudiantes e investigadores deberían aprender ahora
- Cómo empezar a construir agentes de IA en Novita AI
- Conclusión
- Preguntas frecuentes
Novita AI se enorgulleció de ser patrocinador del Agentic AI Summit 2026 en UC Berkeley. Nos alegró conocer a todos los que visitaron nuestro stand durante el evento de dos días para hacer preguntas y discutir hacia dónde se dirige la IA agentiva.
La cumbre refleja hacia dónde se está moviendo realmente el campo: desde demostraciones impresionantes hacia sistemas que deben funcionar de manera confiable, segura y repetida a escala. Para los desarrolladores, sin embargo, la conclusión más importante no es el evento en sí, sino el conjunto de problemas que surgen consistentemente una vez que los agentes se ponen a trabajar en el mundo real.
Pie de foto: Novita AI en el Agentic AI Summit 2026 en Berkeley
¿Qué es el Agentic AI Summit 2026?
La cumbre es una buena señal del estado actual de la IA agentiva: la conversación ya no es solo sobre prompts y autonomía. Se trata de límites de ejecución, uso de herramientas, ergonomía del producto, evaluación y costo.
Eso es importante porque la mayoría de las fallas de los agentes no son solo fallas del modelo. Son fallas del sistema. Los agentes necesitan permisos, estado, reintentos, observabilidad y un lugar para ejecutar código de manera segura. Cuando faltan esas piezas, la demostración se ve bien y el flujo de trabajo se rompe.
Por qué la IA agentiva está pasando de demostraciones a sistemas reales
El cambio es simple: los equipos quieren agentes que puedan realizar trabajo, no solo hablar de trabajo.
Eso significa que los constructores ahora se preocupan por:
- límites y permisos de herramientas
- ejecución segura para código y acciones del navegador
- evaluaciones reproducibles
- APIs estables y compatibles con OpenAI
- costo de inferencia por tarea, no costo por consulta
Si tu agente puede planificar bien pero no puede ejecutar de manera segura, no está listo para producción. Si puede ejecutar pero no puedes rastrear, limitar o costearlo, tampoco está listo para producción.
Pie de foto: Novita AI mostró su plataforma en la nube nativa de IA para constructores y agentes
5 temas que los desarrolladores deberían seguir después del Agentic AI Summit de Berkeley
| Tema | Por qué es importante | Qué hacer |
|---|---|---|
| Infraestructura de agentes | Los agentes necesitan estado, herramientas y protecciones, no solo prompts | Construye primero el runtime, luego el bucle del modelo |
| Ejecución segura | El código no confiable y las acciones del navegador necesitan aislamiento | Usa un sandbox para cualquier cosa con efectos secundarios |
| Interfaces abiertas | La compatibilidad reduce el costo de migración | Prefiere APIs compatibles con OpenAI cuando sea posible |
| Observabilidad | Los agentes fallan en bucles, no en llamadas aisladas | Registra llamadas a herramientas, latencia y reintentos |
| Disciplina de costos | Los agentes de múltiples pasos multiplican el gasto de inferencia | Rastrea el costo por tarea, no solo por solicitud |
El gran patrón es que la IA agentiva se está convirtiendo en ingeniería de sistemas.
Lo que los estudiantes e investigadores deberían aprender ahora
Si eres estudiante, concéntrate en construir un bucle de agente completo de principio a fin: planificación, uso de herramientas, ejecución, recuperación de errores y un resultado medible.
Si eres investigador, concéntrate en la reproducibilidad y el análisis de fallas. Las preguntas útiles no son solo “¿el modelo resuelve la tarea?” sino también “¿qué se rompe cuando el entorno cambia?”
| Audiencia | Mejor próxima habilidad | Proyecto práctico |
|---|---|---|
| Estudiantes | Uso de herramientas y evaluaciones | Construye un agente de codificación con un espacio de trabajo en sandbox |
| Investigadores | Reproducibilidad | Compara el mismo agente en diferentes runtimes |
| Constructores | Confiabilidad | Agrega registro, reintentos y seguimiento de costos a un flujo de trabajo |
Pie de foto: El equipo de Novita AI habló con desarrolladores, estudiantes e investigadores en la cumbre
Cómo empezar a construir agentes de IA en Novita AI
Novita AI encaja bien en el stack si quieres separar la capa de razonamiento de la capa de ejecución.
Comienza con la documentación de la API LLM. Las APIs de Novita AI son compatibles con OpenAI, y la documentación muestra el mismo patrón de intercambio base_url en https://api.novita.ai/openai para clientes existentes de ChatCompletion y Completion.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="<Your API Key>",
)
Luego combínalo con Novita Agent Sandbox para la ejecución. La página oficial del sandbox lo posiciona para agentes de codificación, automatización de navegadores, uso de computadora, evaluaciones y flujos de trabajo de larga duración, con inicio en menos de un segundo y precios por segundo.
Esa división es la idea arquitectónica clave:
- usa la API LLM para el razonamiento
- usa el sandbox para efectos secundarios
- mantén ambos observables
- mantén ambos lo suficientemente baratos para iterar
Si estás construyendo agentes para desarrolladores, estudiantes o investigadores, ese es el stack que sobrevive al contacto con la realidad.
Pie de foto: Créditos de Novita AI, materiales del programa para startups y folletos del stand en la cumbre
Conclusión
La cumbre de Berkeley es un recordatorio de que la IA agentiva ya no se trata solo de capacidad. Se trata de calidad de ejecución. Los equipos que ganarán serán aquellos que traten a los agentes como sistemas de producción: aislados, observables, interoperables y asequibles.
Si estás construyendo ahora, comienza con la API del modelo, agrega un sandbox y mide la ruta completa de la tarea.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la principal conclusión del Agentic AI Summit 2026 de Berkeley?
Que la IA agentiva está pasando de demostraciones a sistemas que necesitan confiabilidad, permisos y ejecución segura.
¿Necesito un sandbox para construir agentes?
Si tu agente escribe archivos, ejecuta código o usa acciones del navegador/computadora, sí.
¿Por qué usar Novita AI para aplicaciones de agentes?
Porque te brinda acceso a modelos compatibles con OpenAI más una capa de sandbox separada para la ejecución.
¿Qué debería construir primero?
Un flujo de trabajo de agente de principio a fin con registro, reintentos y una métrica de éxito clara.
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