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El artículo académico 'CUA-Master: Scaling Computer-use Agents through Open-World Recursive Improvements', presentado en arXiv en noviembre de 2026, introduce un nuevo marco de trabajo para el desarrollo de agentes de uso de ordenador (CUA). El estudio aborda las limitaciones actuales de estos siste
LEASH es un marco de trabajo sin entrenamiento diseñado para mejorar la gestión de agentes de uso de computadora que enfrentan tareas de largo alcance. Su objetivo principal es resolver el dilema entre el alto coste de ejecutar modelos de frontera en cada paso y la limitación de los modelos de pesos
SoftwareGym es una pipeline automatizada diseñada para superar las limitaciones de los entornos de software nativos y los navegadores web al entrenar agentes de uso de ordenador (CUAs). El sistema genera entornos de interfaz gráfica (GUI) con interfaces diversas, funcionalidad ejecutable y comportam
AutoBot es un entorno de trabajo (harness) de código abierto diseñado para integrar capacidades nativas de ChatGPT en macOS, optimizando la ejecución de tareas complejas de conocimiento. Desarrollado por el equipo de Autonomous Production, esta herramienta busca superar las limitaciones del contexto
Investigadores de la Universidad de California, Berkeley, han descubierto que los principales benchmarks utilizados para evaluar el rendimiento de los agentes de inteligencia artificial (IA) son fácilmente manipulables, lo que genera resultados inflados y engañosos. Un agente automatizado desarrolla
Anthropic ha lanzado Claude Sonnet 4.6, la versión más avanzada hasta la fecha de su modelo Sonnet. Esta actualización representa una mejora significativa en diversas áreas, incluyendo codificación, uso de computadoras, razonamiento con contexto extenso, planificación de agentes, trabajo de conocimi