Hogar
Los agentes de IA adoptan el diseño de tres columnas como estándar, mientras que el ecosistema de complementos se perfila como el principal campo de batalla

Los principales productos de agentes de IA, como Codex, Claude Desktop y Cursor 3.0, han adoptado recientemente y de forma casi simultánea un diseño de tres paneles. Esta convergencia no es una mera coincidencia ni una imitación, sino una evolución natural hacia la interfaz óptima para los modelos de interacción de los agentes.
El razonamiento es sencillo. El diseño tradicional de chatbot de dos columnas funciona bien para preguntas y respuestas sencillas, pero los agentes de IA actuales pueden escribir código, editar archivos y ejecutar herramientas de forma autónoma. Los usuarios necesitan un espacio claro para revisar los resultados de estas acciones, de ahí el panel de espacio de trabajo dedicado a la derecha. Además, a medida que los usuarios pasan más tiempo dentro de los agentes, disminuye la necesidad de cambiar constantemente a herramientas externas como VSCode. La expectativa ahora es editar y perfeccionar los resultados directamente dentro de la interfaz del agente. La importante actualización de abril de Codex puso de relieve este cambio, transformando su panel derecho de una simple vista previa en un espacio de trabajo versátil e interactivo.
Con esta actualización, Codex introdujo el eslogan «Codex para (casi) todo», lo que indica ambiciones que van más allá de la generación de código. El objetivo es dar soporte a flujos de trabajo profesionales en distintos ámbitos, creando un ciclo completo desde la generación por IA hasta el perfeccionamiento manual. Sin embargo, persisten limitaciones a la hora de editar directamente ciertos formatos de archivo, como PPTX, tras la generación, lo que puede reflejar un enfoque estratégico temporal.
En el panorama actual de Agent, protocolos como MCP resuelven eficazmente la conectividad de las herramientas, mientras que Agent Skills aborda la base de conocimientos prácticos. Sin embargo, sigue existiendo una brecha significativa: la necesidad de la edición secundaria. Por muy capaz que sea la IA, el 5 % final de ajustes precisos a menudo requiere un toque humano. Depender únicamente de los editores Markdown no es una solución sostenible.
El camino más viable hacia el futuro apunta a un ecosistema de complementos. El agente se encargaría de la coordinación central, mientras que la vista previa de archivos, la edición secundaria y las capacidades profesionales verticales se abrirían a complementos creados por la comunidad. Los usuarios podrían instalarlos según sus necesidades para crear flujos de trabajo personalizados. A diferencia de las habilidades, que son fácilmente replicables, los complementos podrían aprovechar los modelos establecidos de las tiendas de aplicaciones para la monetización y la protección de los derechos de autor, proporcionando incentivos sostenidos a los desarrolladores. Codex ya ha lanzado un mercado de complementos en fase inicial, y Cursor parece estar avanzando en una dirección similar.
Artículo relacionado
La startup sueca de inteligencia artificial Lovable Eyes alcanza una valoración de 13.200 millones de dólares tras una importante ronda de financiación
Mientras las herramientas de codificación impulsadas por inteligencia artificial ganan terreno, la startup sueca Lovable ha asegurado una importante ronda de financiación. La empresa tiene como objetivo recaudar 3 000 millones de dólares, lo que podr
Google prueba el agente Remy AI para Gemini a medida que el enfoque se desplaza hacia el control del usuario
Según Business Insider, Google está probando Remy, un nuevo agente personal de IA para Gemini. Esta herramienta tiene como objetivo ejecutar tareas en nombre de los usuarios, optimizando tanto los flujos de trabajo profesionales como las rutinas diar
Cómo corregir las Core Web Vitals para mejorar el posicionamiento SEO
Simplificar los comentarios de las tarjetas de calificación con herramientas de IAIntroducciónHerramientas de IA para generar comentarios de tarjetas de calificaciónMagic SchoolAlmanac AIChat GPTUso de Magic School para generar comentarios de t
Recomendaciones de temas especiales relacionados
comentario (0)
0/500

Los principales productos de agentes de IA, como Codex, Claude Desktop y Cursor 3.0, han adoptado recientemente y de forma casi simultánea un diseño de tres paneles. Esta convergencia no es una mera coincidencia ni una imitación, sino una evolución natural hacia la interfaz óptima para los modelos de interacción de los agentes.
El razonamiento es sencillo. El diseño tradicional de chatbot de dos columnas funciona bien para preguntas y respuestas sencillas, pero los agentes de IA actuales pueden escribir código, editar archivos y ejecutar herramientas de forma autónoma. Los usuarios necesitan un espacio claro para revisar los resultados de estas acciones, de ahí el panel de espacio de trabajo dedicado a la derecha. Además, a medida que los usuarios pasan más tiempo dentro de los agentes, disminuye la necesidad de cambiar constantemente a herramientas externas como VSCode. La expectativa ahora es editar y perfeccionar los resultados directamente dentro de la interfaz del agente. La importante actualización de abril de Codex puso de relieve este cambio, transformando su panel derecho de una simple vista previa en un espacio de trabajo versátil e interactivo.
Con esta actualización, Codex introdujo el eslogan «Codex para (casi) todo», lo que indica ambiciones que van más allá de la generación de código. El objetivo es dar soporte a flujos de trabajo profesionales en distintos ámbitos, creando un ciclo completo desde la generación por IA hasta el perfeccionamiento manual. Sin embargo, persisten limitaciones a la hora de editar directamente ciertos formatos de archivo, como PPTX, tras la generación, lo que puede reflejar un enfoque estratégico temporal.
En el panorama actual de Agent, protocolos como MCP resuelven eficazmente la conectividad de las herramientas, mientras que Agent Skills aborda la base de conocimientos prácticos. Sin embargo, sigue existiendo una brecha significativa: la necesidad de la edición secundaria. Por muy capaz que sea la IA, el 5 % final de ajustes precisos a menudo requiere un toque humano. Depender únicamente de los editores Markdown no es una solución sostenible.
El camino más viable hacia el futuro apunta a un ecosistema de complementos. El agente se encargaría de la coordinación central, mientras que la vista previa de archivos, la edición secundaria y las capacidades profesionales verticales se abrirían a complementos creados por la comunidad. Los usuarios podrían instalarlos según sus necesidades para crear flujos de trabajo personalizados. A diferencia de las habilidades, que son fácilmente replicables, los complementos podrían aprovechar los modelos establecidos de las tiendas de aplicaciones para la monetización y la protección de los derechos de autor, proporcionando incentivos sostenidos a los desarrolladores. Codex ya ha lanzado un mercado de complementos en fase inicial, y Cursor parece estar avanzando en una dirección similar.
La startup sueca de inteligencia artificial Lovable Eyes alcanza una valoración de 13.200 millones de dólares tras una importante ronda de financiación
Mientras las herramientas de codificación impulsadas por inteligencia artificial ganan terreno, la startup sueca Lovable ha asegurado una importante ronda de financiación. La empresa tiene como objetivo recaudar 3 000 millones de dólares, lo que podr
Cómo corregir las Core Web Vitals para mejorar el posicionamiento SEO
Simplificar los comentarios de las tarjetas de calificación con herramientas de IAIntroducciónHerramientas de IA para generar comentarios de tarjetas de calificaciónMagic SchoolAlmanac AIChat GPTUso de Magic School para generar comentarios de t











