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AI Builders Digest

Lo que dijeron hoy quienes construyen la IA de verdad. Una página, unos 3 min de lectura.

El comercio agéntico empieza a parecerse a una economía real con fontanería real: Coinbase dice que tres cuartas partes de las transacciones de agents que ve están por debajo de los 30 centavos, menos de lo que una red de tarjetas puede cobrar siquiera. Mientras tanto, la carrera por el agent personal ya tiene su tabla de posiciones, y un CEO vio a un agent levantar un deployment efímero solo para reproducir un bug de renderizado en móvil.

Pódcast

No Priors

Coinbase está abriendo cuentas bancarias para agents de AI porque las tarjetas no pueden procesar pagos de un centavo

Cerca del 76% de las transacciones de ecommerce con agents que ve Coinbase están por debajo de los 30 centavos, que es el piso fijo de una transacción con tarjeta, así que la economía simplemente no existe sobre los rieles tradicionales. Coinbase ahora le entrega a cualquier agent una wallet self-custodial a partir de un solo prompt pegado, sin KYC, y está impulsando el protocolo x402 que donó a la Linux Foundation, con Google, Cloudflare y AWS a bordo. "No queremos que las AI se queden sin banco... si queremos bancarizar a las AI, también merecen servicios financieros." Internamente la apuesta es un “cerebro” por equipo y por repo, alimentado con cada incidente, control financiero y test A/B, y la disciplina es que cuando un humano corrige el PR de un agent, esa corrección vuelve al cerebro y no se queda solo en el diff. También llama la atención: el 88% de los ingresos de Coinbase ya viene de trading que no es Bitcoin, los prediction markets alcanzaron un run rate de 100 millones de dólares en ingresos pocos meses después de lanzarse, y el primer ensayo de fase uno de New Limit, en enfermedad hepática alcohólica, empieza el año que viene.

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Peter Yang

Tabla de posiciones de la carrera del agent personal: Muse se lleva la victoria, ChatGPT pierde por dividir la UX

Muse está a punto de tomar la delantera porque la app es intuitiva y Meta la está empujando en todas sus propiedades, y debería terminar siendo más grande que Threads. ChatGPT todavía se queda con la corona en usuarios brutos y probablemente le gana a Muse función por función en modelos, computer use y voz, pero un solo producto no puede servir al mismo tiempo al trabajo y a la vida personal, y la división Work/Codex es lo bastante confusa para mandar a la gente a otra parte. Google es el caballo negro, porque todo agent vive de los datos de Gmail y Calendar, y sin embargo Spark está enterrado como una pestaña secundaria dentro de Gemini. El problema de fondo que nadie ha resuelto es lo multijugador: no puedes agregar a tu pareja a un chat de Muse ni meter a un colega en un thread, y quien resuelva eso se queda con el próximo gran desbloqueo. Consejo práctico: diseña tus skills y archivos personales para que sean portables entre harnesses, o vas a pasar la mitad del tiempo migrando entre herramientas.

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Guillermo Rauch

Vercel CEO

Un agent montó un deployment efímero para perseguir un solo bug de renderizado en móvil

A partir de una queja vaga de que algo se veía mal en un navegador móvil embebido en la app, el agent llegó hasta el fondo: reproducir, simular, arreglar, desplegar, verificar, incluido levantar un deployment efímero en Vercel para lanzárselo a un simulador de iPhone. Los humanos nunca hacemos esto. Nos quedamos sin energía, extrapolamos, esperamos que salga bien. La tesis es que la calidad y el rendimiento del software están por alcanzar niveles que nunca hemos experimentado, simplemente porque el QA ya no tiene un presupuesto de atención.

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Matt Turck

Ahora toda la conversación es Jev, y la semana pasada toda la conversación era Instinct

Una nota seca sobre lo rápido que rotan los ciclos de atención en AI: ahora todo el mundo está obsesionado con Jev, pero a mediados de la semana pasada nadie podía dejar de hablar de Instinct. Tiempos más simples.

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De dónde sale esto

Los datos provienen del proyecto de código abierto follow-builders, de zarazhangrui, publicado bajo licencia MIT. Los resúmenes los genera un LLM a partir de los feeds públicos de ese proyecto, y los prompts de resumen están adaptados de él. Cada entrada enlaza a su fuente original.

Resúmenes generados automáticamente. Lee el original antes de dar por buena cualquier afirmación.