Entrada de blog corporativo de **Block** (`block.xyz/inside`), sin firma —el autor mostrado es **«Block»**—, publicada el **18 de agosto de 2026**, ~930 palabras, que anuncia **la apertura del código de Berd**, la aplicación de escritorio interna de Block para trabajar con agentes, y expone la tesis de diseño que la guió: dar carácter a los agentes *«no solo mediante roles, instrucciones, skills y herramientas, sino mediante identidades visuales distintivas»* —de ahí los personajes animados desarrollados internamente, los *«Gloopies»*—. La entrada parte de una constatación de fragmentación (*«The technology was powerful, but the experience around it was fragmented»*) y de un problema de interfaz precisamente nombrado: *«the product gives people little sense of how the agent is configured, which context and tools are available to it, and how it differs from another agent»*. Dos aportaciones estructurantes. **(A) Una articulación en tres niveles**: **goose** sigue siendo el framework y el *runtime* que sostiene el bucle del agente; **Berd** es el cliente de escritorio (proyectos, contexto, sesiones, agentes, configuración); ambos se comunican mediante el **Agent Client Protocol**. **Buzz** se designa como la continuación, para cuando el trabajo en solitario se vuelve colaborativo (*«Start alone, then go multiplayer»*). **(B) Seis requisitos transmitidos a Buzz**, enunciados como conclusión: *«private space, durable context, recognizable agent identities, reusable skills, visible configuration, and clearer visibility into an agent's configured context, tools, and capabilities»* —una parrilla directamente reutilizable para evaluar un cliente de agentes—. El propio texto distingue identidad de capacidad: *«The avatars make the agent recognizable. Its role, skills, and tools make it useful.»* No se aportan cifras de uso ni se nombra ninguna licencia para la apertura del código.
#Berd#Block#código abierto
**Aucun auteur nommé** : le billet est signé **« Block »** — le champ *Author* de la page porte le nom de l'entreprise. Publié le **18 août 2026** sur `block.xyz/inside` · le blog **corporate** · et non sur `engineering.block.xyz`.
Artículo de investigación publicado en **ACM Queue** (vol. 24, n.º 3 — número temático «LLMs») el **20 de julio de 2026**, escrito por **Joseph Valente** (Director de Product Management, Alphabet Security) y **Michal Zalewski** (Distinguished Engineer, estratega de Alphabet Security — el *lcamtuf* de la seguridad ofensiva). Licencia **CC BY 4.0**, **29.143 descargas** en diez días, **una única referencia bibliográfica**: el whitepaper de **BeyondCorp** de 2014. Esto no es casual — el artículo se posiciona explícitamente como el **sucesor genérico de BeyondCorp** y asume su función: *«publicar la visión para que la industria pueda alinearse con ella.»* **Tesis**: el **modelo de frontera a nivel de aplicación está llegando al final de su vida útil**. Los tres supuestos sobre los que se sustentaba BeyondCorp — *quienes acceden son humanos, las acciones ocurren a velocidad humana, la aplicación es la frontera de confianza correcta* — quedan los tres obsoletos ahora que los agentes de IA acceden a datos **10 veces más rápido que los humanos** y razonan sobre vastos corpus no estructurados. **Beyond Zero** desplaza por tanto la frontera de confianza **de la aplicación a la acción individual sobre el recurso individual**, y la investigación **de a posteriori a tiempo real**. **Arquitectura de cuatro componentes que forman un bucle**: *gobernanza autónoma* (que usa IA para construir un **modelo vivo del mundo empresarial** — Quién / Qué / Cómo — por analogía explícita con el modelo del mundo de un coche autónomo), *captación de eventos* (señales de servidor, cliente y **actividad del agente**: prompts, planes de ejecución, invocaciones de herramientas), *reasoning engine* (IA jerárquica, **rápido** para ABAC en el momento del acceso y **lento** para la inferencia sobre una secuencia de acciones; veredicto *allow / deny / challenge*), e **infraestructura de desafío** (**desafíos** reversibles — justificación, toque de llave de seguridad, aprobación, **selfie** — frente a **contenciones** duraderas, levantadas a veces solo tras entrevistar al empleado y a su responsable por parte del equipo de seguridad). **El movimiento de diseño central es la división floor/ceiling**: **políticas estáticas** (el suelo, verificable estáticamente) bajo un **reasoning engine** dinámico (el techo) — un rechazo explícito de un modelo *«totalmente dinámico y difícil de verificar estáticamente.»* **El vector de ataque señalado**: la **ambient authority**, el agente que hereda los permisos completos, a menudo sobreaprovisionados, de su humano. **Tres reservas señaladas**: se trata de un **vision paper, no de un relato de guerra** — cero métricas de producción, cero tasa de falsos positivos, cero escala de despliegue, mientras que [[uber-engineering-agent-identity-crisis-zero-trust-spire-2026-05-21]] había publicado una P99 < 40 ms y miles de agentes en producción dos meses antes; una **incoherencia interna de orden de magnitud** (decenas de millones de acciones/s en el planteamiento del problema frente a miles de decisiones/s en el resumen y la conclusión); y un **punto ciego europeo considerable** — el sistema descrito es también un dispositivo de vigilancia de empleados (selfie, señales del lado cliente, comparación de referencia con el grupo de pares), sin una sola línea sobre el RGPD, la proporcionalidad o los órganos de representación de los empleados.
#Beyond Zero#BeyondCorp#zero trust
**Joseph Valente** — Director of Product Management · en charge des efforts de sécurité entreprise au sein d'**Alphabet Security** ; son périmètre couvre l'ensemble des business units d'Alphabet (Google Ads, DeepMind, YouTube, Devices, Cloud). Précédemment à l'origine de ce qui est devenu le **Sovereign Cloud de Google** (l'offre de compute souverain de Google Cloud) — détail notable pour un lectorat européen. Avant Google : cofondateur de Pathify et Ebla · passage par Bain & Company.
Tercera entrega de la serie de Ashish Singh «New Engineering Disciplines for the AI Era», dedicada al **KDLC — Knowledge Development Life Cycle**: un ciclo de vida de **8 etapas** que convierte el conocimiento empresarial en un **activo de ingeniería**, al mismo nivel que el código o los datos. Tesis: las iniciativas de IA fracasan no por falta de elegir el LLM adecuado o de desplegar un sistema RAG, sino porque **no abordan la estructura subyacente del conocimiento** — «la IA es solo tan eficaz como el conocimiento que puede descubrir, comprender, recuperar y en el que puede confiar». El KDLC encadena Discovery → Extraction → Structuring → Knowledge Graph → Embedding → Index Optimization → Retrieval Evaluation → Refresh. Contrapone el **RAG tradicional** (documentos aislados, palabras clave) con el **Enterprise Knowledge Fabric** (Knowledge Graphs + Semantic Search + Vector DB + Hybrid Search), en el que los agentes comprenden «relaciones, contexto y significado de negocio». Frase emblemática: «Los modelos aportan razonamiento. La memoria aporta continuidad. El conocimiento aporta comprensión.» Tres ejemplos (finanzas/cumplimiento normativo, ingeniería de software, sanidad) ilustran el impacto.
#KDLC#Knowledge Development Life Cycle#ciclo de vida del conocimiento
Retiro de Thoughtworks sobre el futuro del desarrollo de software con LLM — reflexiones sobre el impacto organizacional, la deuda cognitiva y la programación supervisada
Acontext (memodb-io) - plataforma de datos de contexto de código abierto para agentes de IA cloud-native - context engineering, observabilidad, destilación de habilidades - GitHub
#agentes de IA#plataforma de datos de contexto#cloud-native
Lanzamiento de la Agentic AI Foundation - Linux Foundation - OpenAI Anthropic Block - Estándares abiertos para agentes de IA - AGENTS.md MCP goose - Interoperabilidad
Guía de FinOps para CPO sobre arquitecturas de IA: multiplicadores de tokens (6×, 5-10×) en flujos de trabajo LLM, RAG, agentes y sistemas agénticos, con el concepto del Iceberg de Costos - Finout
#FinOps#multiplicadores de tokens#Iceberg de Costos
Ethan Mollick - Agentes de IA y Trabajo Real - Impacto Económico - Estudio de OpenAI - Replicación de Investigación - Futuro del Trabajo - One Useful Thing
#AI Agents#trabajo real#impacto económico
Ethan Mollick · Professeur à la Wharton School · University of Pennsylvania
Block/Goose — MCP-UI and the Future of Agentic Interfaces: componentes web interactivos en conversaciones de agentes de IA mediante Model Context Protocol (block.github.io)