El loopback no es un límite de confianza: CVE-2026-2611
El Assistant de MLflow 3.9.0 expuso un agente local en /ajax-api sin verificación CORS: cualquier web podía tomar el control de Claude Code.
AI & TechnologyEscritura
Pensamientos sobre diseno, desarrollo, infraestructura de IA y creacion de productos.
Los agentes de IA necesitan puntos de control de exploración
Los puntos de control de exploración hacen que los agentes de IA muestren qué descubrieron antes de actuar: menos explotación prematura y planes frágiles.
AI & TechnologyLa revisión de código con IA necesita disenso, no consenso
La revisión de código con IA exige agentes independientes que preserven el disenso, validen hallazgos y revisen las correcciones antes de integrar el PR.
AI & TechnologyLas claves de agente necesitan presupuestos de riesgo
Agent Kit de Shuriken muestra por qué las herramientas de agentes de IA necesitan claves acotadas, límites del lado del servidor, registros y revocación.
AI & TechnologyLas herramientas de MCP necesitan autorización por acción
Las herramientas de MCP necesitan autorización por acción: del token bearer a controles de capacidades por herramienta y rol.
AI & TechnologyLos agentes de IA de larga duración necesitan canales duraderos
Los agentes de IA de larga duración necesitan canales duraderos: ID de workflow, registros de eventos, flujos reanudables y cancelación segura.
AI & TechnologyAgents.txt no es control de acceso
Agents.txt no es control de acceso. Usa robots.txt, llms.txt, verificación de bots y políticas del lado del servidor para gestionar rastreadores de IA.
AI & TechnologyLos agentes de programación con IA necesitan superficies de revisión más pequeñas
Los agentes de programación con IA saturan a los revisores con diffs enormes. Superficies de revisión más pequeñas los mantienen atentos y responsables.
AI & TechnologyLos artículos de investigación necesitan archivos de afirmaciones legibles por agentes
Los archivos de afirmaciones legibles por agentes exponen límites, definiciones y comandos de figuras para que los agentes los citen y reutilicen.
AI & TechnologyEl monitoreo de agentes de IA necesita intervención en tiempo de ejecución
El monitoreo de agentes de IA debe detectar errores durante la ejecución, no después del fallo: trazas, políticas y alertas que pausan con seguridad.
AI & TechnologyLos agentes de IA deberían invocar modelos
Los agentes de IA deberían invocar modelos de aprendizaje automático como herramientas, no pedirle a un LLM que adivine precios o puntajes de riesgo.
AI & TechnologyLa seguridad de los agentes de IA empieza con software pequeño
La seguridad de los agentes de IA empieza con software pequeño: herramientas menores, permisos acotados y pruebas rápidas dejan menos errores ocultos.
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Análisis técnico profundo de la evolución de la Tensor Processing Unit de Google desde TPUv1 hasta TPUv5.
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