Hermes vs OpenClaw
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La Guerra de los Agentes IA no ha hecho más que comenzar
Hay un nuevo juguete favorito en el ecosistema IA del que todo el mundo está hablando: Hermes
Pero algo bastante raro está pasando aquí.
No raro en plan “nuevo hype de Twitter” (esto ocurre 5 veces un día aburrido).
Raro de verdad.
Porque cuando pones a Hermes y OpenClaw a resolver la misma tarea, los números dicen una cosa bastante clara:
OpenClaw gana.
OpenClaw: 2 min 48 s → 15.000 tokens
Hermes: 8 min 36 s → 36.000 tokens
Hermes tarda en resolver la misma tarea casi 3 veces más. y consume 2,4 veces más tokens.
Y aun así, la gente lo está usando más. Mucho más…
Y esto nos lleva a que el 10 de mayo de 2026, OpenClaw perdió el trono en OpenRouter.
Lo de los ciclos del hype lo dejamos para otro día, porque hay que recordar que hace apenas 3 meses Openclaw se convertía en el software de mayor crecimiento de la historia.
3 meses y 11 días le ha durado el trono (tomando como fecha el rebranding a Openclaw).
La pregunta no es si Hermes es mejor en una tabla.
Lo que deberíamos preguntarnos es:
¿Qué está viendo la gente que los benchmarks no están midiendo?
¿Nos hemos vuelto locos definitivamente de tanto FOMO?
En definitiva, ¿Tiene esto algún sentido?
Respuesta rápida, SÍ,
y esto es exactamente lo que vamos a analizar hoy.
🦞 El Momento Actual de OpenClaw
(No Todo Va Bien)
OpenClaw nacido como Clawdbot en noviembre de 2025, renombrado Moltbot y luego OpenClaw.
Fue el proyecto que definió la categoría de agente personal autónomo.
250.000 estrellas en GitHub. Cobertura en Wired, Forbes, CNET. El creador, Peter Steinberger, fichó por OpenAI en febrero.
El agente se convirtió en viral por una razón simple: conectas tu WhatsApp, Telegram, Discord o iMessage a un proceso que corre en tu servidor, y le mandas tareas como si fuese un empleado que nunca duerme.
Pero justo cuando Hermes emergía como competencia, OpenClaw tuvo su peor semana técnica.
A partir del 24 de abril de 2026, empezaron a acumularse problemas.
El 5 mayo ya era imposible ignorarlos. En el blog oficial, Steinberger lo reconoció sin rodeos:
OpenClaw ha tenido una semana difícil - Peter Steinberger
Los síntomas reales que vivieron los usuarios:
Los Gateways cada vez más lentos, algunos bloqueados en loops infinitos de plugin dependency
Discord, Telegram y WhatsApp degradados
Parte de la comunidad tuvo que hacer downgrade, perdiendo horas de configuración
La raíz del problema: OpenClaw se hizo demasiado grande. El sistema de plugins creció sin control, demasiadas dependencias en el core, difícil de iterar.
La respuesta oficial: están haciendo el core más pequeño, moviendo todo lo opcional a ClawHub, y anunciando una versión LTS (Long-Term Support) separada a finales de mayo.
Y hay otro problema que la crisis sacó a la luz: OpenClaw era demasiado “founder-driven”. Los releases, las code reviews, el packaging, el soporte, todo dependía de Steinberger.
Una estructura que ya no es compatible con las ambiciones del proyecto, ahora que él está en OpenAI. Están construyendo un equipo real alrededor de la OpenClaw Foundation, con soporte de OpenAI.
No digo que OpenClaw esté muerto. Pero el timing de todo esto: la crisis técnica + la salida del fundador + la irrupción de Hermes… cambia el panorama de los Agentes IA.
⚡️ Hermes: El Agente Que Crece Contigo
Hermes Agent lo lanzó Nous Research en febrero de 2026. Tres meses después, número 1 en el mundo.
159.000 estrellas en GitHub. 295 developers contribuyendo en una semana (link Github)
Pero como dije arriba: en benchmarks directos de tarea única, OpenClaw es más rápido y más barato.
Entonces, ¿por qué gana Hermes?
🧠 La Diferencia
OpenClaw y Hermes tienen arquitecturas diseñadas para objetivos distintos.
OpenClaw: Enfocado en hacer cualquier cosa a la que se pueda llagar con código
Hermes: Enfocado en aprender progresivamente y optimizarse día tras día.
La arquitectura de OpenClaw: El Hub
Su Gateway centralizado conecta 50+ plataformas de mensajería:
WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage, Signal, Teams, WeChat, QQ... todo desde un proceso.
Es potente. Es flexible. Tiene el mayor ecosistema de plugins del mercado.
El problema estructural: cada sesión empieza desde cero.
Las skills de OpenClaw son runbooks estáticos que tú (o la IA) defines de antemano. El agente las ejecuta, pero no las mejora.
La gran ventaja de Hermes
Hermes construye un ciclo cerrado de aprendizaje con cuatro fases:
Ejecución de tarea
⮕ Evaluación del resultado
⮕ Abstracción como Skill
⮕ Refinamiento en el próximo usoCada vez que Hermes resuelve algo complejo (aproximadamente cada 15 llamadas a herramientas) pausa, evalúa qué hizo y escribe un archivo de skill en Markdown capturando exactamente cómo lo resolvió.
La próxima vez que aparezca un problema similar, carga esa skill, la ejecuta más rápido y la refina si algo falló.
¿Recuerdas el benchmark de arriba? OpenClaw: 2:48 y 15K tokens. Hermes: 8:36 y 36K tokens.
Eso es una tarea que Hermes hace por primera vez.
En esta primera vez aprende de ella, escribe la skill, la optimiza.
La segunda vez que Hermes haga esa misma tarea, será sustancialmente más rápido y barato que OpenClaw, que también empezará desde cero.
Además de más determinista, es decir genera resultados más predecibles.
Hasta un 40% más rápido y económico que una instancia sin aprendizaje previo (según benchmarks internos publicados por Nous Research).
En un test de Long-Horizon Task, el loop de aprendizaje de Hermes le permitió recuperarse de errores un 22% más eficazmente que OpenClaw, que frecuentemente requiere intervención manual para resetear su estado tras un fallo de lógica.
Auto-mejora de verdad. Incorporado en la arquitectura.
Esto para un Agente IA que por regla general tiene que repetir a diario muchas de las acciones que hizo el día anterior, es la gran explicación a por qué Hermes está machando a OpenClaw.
Pero no es la única…
🔬 Por qué Hermes esta ganando
Quiero ser sincero.
Este es uno de los puntos más subjetivos, pero a la vez creo que coincide bastante con el feeling de los que usamos y probamos a diario este tipo de herramientas:
OpenClaw “da pereza”
No porque sea mala herramienta. Sino porque fue diseñada por un developer para su uso propio y estalló demasiado rápido.
Sin ningún plan.
Sin pensar que eso lo iba a utilizar alguien más que unos cuantos frikis de la IA (me incluyo 🙋).
Pero de un día para otro lo usaban millones de personas.
Y eso se nota en cada punto de fricción.
Cuando esto exploto y todo el mundo se volvía loco y te vendía el hype, en la Mafia IA ya publiqué esto:
En el lado opuesto a Openclaw, Hermes tomó decisiones de UX radicalmente distintas más sencillas y con una mejor arquitectura inicial:
Instalación: Un Solo Comando
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bashEse comando instala todo: Python 3.11, Node.js, ripgrep, ffmpeg. Sin leer documentación de dependencias, sin resolución manual de conflictos.
OpenClaw requiere Node 24 como runtime recomendado, configuración del Gateway, setup de canales por separado.
No es imposible, hay millones de usuarios que lo han hecho, pero la barrera de entrada es real.
El Wizard Detecta Tu Setup Anterior
Si tienes OpenClaw instalado, hermes setup detecta automáticamente ~/.openclaw y ofrece importar settings, memorias, skills y API keys. Un comando para la migración completa:
hermes claw migrateModelo Agnóstico De Verdad
Hermes soporta OpenRouter (200+ modelos), Claude Sonnet 4.6, GPT-5, DeepSeek, LM Studio para modelos locales, y cualquier endpoint OpenAI-compatible.
Cambias de modelo con hermes model.
Sin tocar código, sin reiniciar el Gateway.
NousPortal: Modelos Gratuitos Optimizados Para Hermes
Nous Research también lanzó NousPortal, construido sobre OpenRouter, que da acceso gratuito a modelos exclusivos con descuentos y bundle usage específicamente optimizados para workflows de Hermes.
Actualmente incluye Qwen 3.6 Plus gratis (por tiempo limitado), un modelo con 1 millón de tokens de contexto que destaca en tareas largas y desarrollo web.
Crear cuenta es gratis.
Si quieres probar Hermes sin comprometerte con una API key de pago, NousPortal es el punto de entrada más directo. Y si ya usas OpenRouter, obtienes los beneficios de routing de modelos más las ventajas exclusivas del portal.
🛠️ El gran problema de OpenClaw
Openclaw acumula memoria y dependencias con lo cual todo se vuelve más “pesado” y engorroso (esto ya lo detectamos en la review de OpenClaw)
En Hermes el loop de auto-mejora crea skills. Muchas skills.
Si Hermes resuelve algo raro una vez y nunca vuelve a hacerlo, esa skill ocupa contexto indefinidamente.
La solución: Hermes Curator:
hermes curator statusEl Curator mantiene la biblioteca de skills activa y limpia:
Skills no usadas en 30 días → marcadas como “stale”
Skills no usadas en 90 días → eliminadas automáticamente
Esto es la diferencia entre un agente que se vuelve más inteligente con el tiempo y uno que acumula basura contextual hasta que los costes se disparan y las respuestas se degeneran.
💡 Nota: activar Curator es un comando. Comprobarlo, otro comando. No necesitas entender cómo funciona por dentro.
Holographic Memory: Memoria Local Sin Fugas de Datos
El sistema de memoria de Hermes tiene tres capas:
Memoria de prompt →
MEMORY.mdyUSER.md: quién eres, cuáles son tus proyectos y preferencias. Persiste entre sesiones.Archivo episódico → Base de datos SQLite FTS5: todas las interacciones pasadas, indexadas y buscables por el agente para “cold recall”. Sin vector database. Sin embeddings. Sin coste extra.
Skills procedurales → Los archivos Markdown que el agente escribe al aprender. El conocimiento operativo que se acumula.
La diferencia con OpenClaw y con soluciones RAG: todo es local.
No se manda nada a ningún cloud. No se usan embeddings que cuestan dinero y envían tus datos a Google o OpenAI. No genera los problemas conocidos de Context rot.
El agente puede detectar contradicciones entre hechos (”¿mi newsletter es semanal o quincenal?”) y preguntarte cuál es correcto.
Hermes como servidor MCP:
Es algo realmente interesante para usuarios avanzados.
Puedes exponer Hermes como un servidor MCP (Model Context Protocol) para que Claude Code, Codex, Antigravity u otros agentes de codificación interactúen con él como si fuera un backend.
Casos de uso concretos que esto habilita:
Remote Approval Gate: Claude Code quiere ejecutar una operación destructiva (borrar backups, actualizar base de datos en producción). En lugar de ejecutarla sin preguntar, Hermes recibe la solicitud, te manda un mensaje a Telegram o Discord con el detalle, y espera tu OK desde el móvil. Claude Code no tiene acceso a tus apps de mensajería → Hermes actúa de puente.
Walk-Away Mode: Inicias una refactorización larga con Claude Code, cierras el portátil. Hermes te manda actualizaciones de progreso al móvil. Respondes “sigue adelante” o “para y haz commit” desde el teléfono, sin abrir nada.
Bug Triage Remoto: Un bug report llega a Discord a las 2 de la mañana. Desde el móvil, le preguntas a Claude Code a través de Hermes por el archivo relevante. Recibes un diagnóstico de tres líneas. Decides si levantarte o si puede esperar.
Computer Use en background: El equivalente Open Source de Codex
La funcionalidad que más me ha sorprendido de las últimas actualizaciones: Hermes puede controlar tu ordenador de forma completamente invisible.
No es el computer use habitual donde el agente toma el control de tu pantalla y te deja mirando. Aquí el comportamiento es radicalmente distinto:
Tu cursor no se mueve
El foco de tu teclado no cambia
macOS no puede cambiar de espacio de trabajo
Hermes opera en paralelo a ti, en sus propias instancias de apps, mientras tú continúas trabajando con normalidad. Es el equivalente open source de lo que Codex llama “background computer use”, con una diferencia importante: funciona con cualquier modelo con visión, no solo con los modelos frontier que soportan computer use de forma nativa. Claude, GPT, Gemini, y modelos locales a través de VLM en OpenRouter.
Instalación en dos líneas:
hermes computer use install
# o interactivo:
hermes tools → seleccionar "computer use"Disponible solo en macOS de momento. Windows y Linux en roadmap activo.
Nota técnica: junto con computer use llegó la integración de Light Panda como browser backend por defecto. A diferencia de Chrome, Light Panda es un navegador open source diseñado específicamente para máquinas y workflows de IA, no para uso humano. Se configura como backend principal con fallback automático a Chrome cuando es necesario. Resultado: automatización web más estable y fiable en tareas autónomas.
Kanban Multi-Agente + /goal: El Stack completo de orquestación
La última versión incluye un tablero Kanban en el dashboard web para gestionar múltiples sub-agentes trabajando en paralelo.
En lugar de 20 terminales abiertas monitorizando distintas tareas, tienes una vista visual del estado de cada worker.
Los boards son ilimitados y puedes suscribirte a actualizaciones de proyectos directamente en tu canal de mensajería configurado (Telegram, Discord o el que uses).
Ejemplo práctico: investigación de contenido con 4 agentes en paralelo:
Agente 1 (Investigador A) → ¿Qué hay de nuevo en el tema esta semana?
Agente 2 (Investigador B) → ¿Qué ya existe en YouTube/newsletters los últimos 30 días?
Agente 3 (Analista) → Espera a 1+2 → identifica el ángulo que falta
Agente 4 (Writer) → Espera a 3 → genera 3 conceptos de contenidoTodo en el mismo tablero. Todo monitorizado. Sin intervención manual hasta que termina el pipeline.
El comando que lo une todo es /goal
La diferencia con un prompt normal:
Planifica → ejecuta → fallos → evalúa → reintenta con distinta estrategia → ejecuta → repite → Objetivo final.
Lo inicias, cierras el portátil y vuelves horas después. El Kanban muestra exactamente qué hizo cada agente, dónde falló, cuántas veces reintentó y cómo lo resolvió. Sin supervisión activa.
En resumen:
🦞 OpenClaw
✅ Ventajas Reales (Sin Marketing)
El ecosistema de ClawHub es imbatible ahora mismo. bibigpt-skill para resúmenes automáticos de YouTube: 1,5 millones de instalaciones. context7 para docs de librerías en tiempo real: 850K. Hay skills para casi todo lo que puedas imaginar, y llevan meses madurando.
50+ plataformas de mensajería. Si necesitas iMessage nativo, Microsoft Teams, WeChat, QQ, Feishu, Tlon o Twitch — OpenClaw no tiene competencia. Hermes tiene 20 plataformas (suficiente para el 95% de casos de uso, pero no para todos).
La Companion App macOS + iOS/Android. Live Canvas, nodes móviles, voice wake words en iOS. La experiencia desktop/mobile de OpenClaw sigue siendo más pulida que cualquier alternativa.
❌ Problemas Reales (Sin Suavizar)
La crisis de abril fue real. No fue un bug aislado: fue el síntoma de un proyecto que creció demasiado rápido sin la infraestructura de equipo que eso requiere.
Y hay un riesgo estructural que poca gente nombra: OpenClaw era demasiado dependiente del fundador. Los releases, el packaging, el soporte. Una estructura incompatible con las ambiciones profesionales del proyecto.
El LTS que anuncian en mayo es exactamente la respuesta a esto, pero es una señal de que el ritmo de updates anteriores no era sostenible.
🙋♀️ Hermes:
✅ Ventajas Reales
La UX es notablemente superior. No hay una forma más directa de decirlo. La instalación es más simple, el setup wizard más guiado, la migración desde OpenClaw automatizada.
El loop de aprendizaje es real. No es marketing: hay benchmarks internos publicados y tests independientes que confirman la mejora del 40% en tareas repetidas.
El momentum es extraordinario. En mayo de 2026, volvió al #1 en GitHub Trending con +2.065 estrellas en un día, acumulando ya más de 159.000 ⭐️ totales.
❌ Contras
Hermes pierde en tareas únicas. Si haces una tarea una sola vez, vas a pagar más y esperar más que con OpenClaw. El loop de aprendizaje tiene un coste de entrada que solo se amortiza con el uso repetido.
El ecosistema de skills está en construcción. 647 skills de comunidad vs miles en ClawHub. No hay comparación ahora mismo. Llegará, pero ahora mismo no está.
Windows en beta experimental. La mayoría usa Linux o macOS, pero si eres usuario de Windows, la experiencia es todavía mala.
🎯 Quién Debería Usar Qué
Empieza con 🙋♀️ Hermes si:
Quieres el setup más sencillo posible (una hora de principio a fin)
Usas principalmente Telegram, Discord o WhatsApp para interactuar con el agente
Tus tareas son repetitivas y se benefician del aprendizaje compuesto
Desarrollas con Claude Code o Codex y quieres integración MCP
Vienes de OpenClaw y quieres probar sin perder tu configuración (
hermes claw migrate)
Quédate con 🦞 OpenClaw si:
Ya tienes un setup funcionando y estás contento con él
El ecosistema ClawHub ya cubre tus casos de uso
Usa los dos si:
No es una respuesta cobarde: muchos power users hacen exactamente esto. OpenClaw como hub principal de mensajería y orquestador. Hermes como worker especializado con su loop de aprendizaje.
No son excluyentes, y el propio equipo de Hermes construyó incluso una integración WeChat que permite correr ambos en la misma cuenta.
🆓 Bonus: Usa Hermes Gratis
A diferencia de Openclaw, que olvídate de que te sea de ninguna utilidad por debajo de Opus o GPT 5.5… Hermes está muy pensado para ser de utilidad con modelos menos frontera o incluso modelos IA locales.
3 Modos Gratuitos o mucho más baratos de usar Hermes
(De Menor a Mayor Dependencia Externa).
💻 Modo 1 - Local puro (0€, máxima privacidad)
Hermes + Ollama o llama.cpp en tu propio hardware. Todo corre en local: memoria, skills, automatizaciones. Cero coste por token, cero datos fuera de tu máquina.
La limitación es real: la calidad depende de tu hardware.
Para tareas repetitivas y rutinarias (clasificar correos, resumir, ejecutar scripts, automatizaciones) funciona muy bien. Para reasoning complejo o tool calling avanzado, los modelos locales todavía flaquean.
🔌 Modo 2 - Hermes + proveedor gratuito externo (0€ para empezar)
Para cuando el modelo local no llega. Tres opciones que merecen la pena de verdad:
Mejores proveedores gratuitos IA ahora mismo:
Cerebras Free tier con acceso a todos sus modelos Inferencia muy rápida — ideal para loops agenticos donde la latencia importa
OpenRouter Free Router
openrouter/freeselecciona el mejor modelo gratis disponible Un solo endpoint para todos los modelos gratuitos; Hermes lo soporta nativoNousPortal Qwen 3.6 Plus gratis (1M contexto) y otros modelos del ecosistema Nous Optimizado específicamente para Hermes; es el free tier oficial
Cerebras destaca ahora mismo por velocidad de inferencia. Si haces benchmarks o tienes flujos agenticos con muchas llamadas, la diferencia de latencia vs otros free tiers es notable.
⚡️ Modo 3 - Routing con Manifest (para cuando quieres mezclar varios)
Manifest no es un proveedor de modelos: es una capa de enrutado que conecta múltiples proveedores gratuitos desde una sola configuración. Útil si quieres, por ejemplo:
Tareas ligeras → modelo local
Tool calling avanzado → Cerebras Free
Contexto largo → NousPortal / Qwen 3.6 Plus
Todo sin tocar el código de Hermes entre cambios
Con Manifest defines las reglas una vez y Hermes ve un solo endpoint.
El Orden Que Recomiendo
Si empiezas hoy sin querer gastar nada:
1. Instala Hermes (curl de un comando)
2. Conecta OpenRouter con openrouter/free → valida que skills y memory funcionan
3. Cuando todo esté estable, pon modelo local como default para tareas repetitivas
4. Añade Cerebras como fallback para reasoning pesado
5. Conecta Telegram/Discord solo cuando el core ya funcione bienNo añadas complejidad de mensajería hasta que el agente resuelva tareas solo en CLI. Es el error más común: configurar 5 canales antes de que el agente sea útil para nada.
📍 El Patrón Más Grande Que Todo Esto Refleja
La decisión entre los dos frameworks se puede resumir en una línea:
OpenClaw para alcance, Hermes para compounding.
Pero más allá de qué agente instalar, lo que está pasando aquí es un debate sobre qué paradigma gana a largo plazo:
Paradigma A: El agente como herramienta estática. Hace lo que tú defines. Sus capacidades escalan linealmente con tu esfuerzo configurándolo.
Paradigma B: El agente como colaborador que aprende. Sus capacidades crecen con el uso. Escalan compuesto con el tiempo, sin intervención tuya.
El cambio en los rankings de OpenRouter refleja un movimiento desde la amplia conectividad multicanal hacia la optimización autónoma profunda.
El mercado, 459B contra 173 billion tokens diarios, está votando el paradigma B.
Puede que OpenClaw responda. Tienen los medios para hacerlo y el respaldo de OpenAI. El LTS de mayo puede marcar una nueva inflexión. Pero la tendencia del momento es clara.
TL;DR:
Lo más irónico de todo: la razón por la que Hermes usa 36.000 tokens donde OpenClaw usa 15.000 en la primera tarea es exactamente la razón por la que Hermes gana a largo plazo. Está procesando más para aprender más.
OpenClaw es más rápido y barato en tareas únicas. Tiene más plataformas. Tiene más plugins. Tiene peor UX.
Hermes es más lento la primera vez pero aprende. Cada tarea repetida sale mejor. Setup en 15 minutos.
Hermes tiene MCP server, Curator anti-bloat, memoria holográfica local, computer use invisible y
/goalcon retry. OpenClaw no.OpenClaw tuvo una crisis técnica real en abril por crecer demasiado rápido. La está gestionando.
Si empiezas hoy desde cero: Hermes. Si tienes OpenClaw funcionando: no lo toques sin razón.
Empieza. El mejor agente es el que tienes corriendo.
Alex.
📚 Referencias
Datos y benchmarks
MarkTechPost — Hermes #1 en OpenRouter (10/05/2026) — Datos oficiales: 224B vs 186B tokens diarios; cumulative all-time 6.35T vs 9.17T
DigitalApplied — OpenClaw vs Hermes vs Codex CLI Benchmark 2026 — Decision matrix para equipos técnicos; benchmark de tareas de código
KuCoin Research — Which Agent Wins in 2026 — 40% speedup en tareas repetidas (Nous Research internal benchmarks, abril 2026); +22% error recovery
OpenClaw
OpenClaw Blog — “We Had a Rough Week” — Admisión oficial de la crisis de plugins de abril 2026 y anuncio de LTS
TrendingTopics — Users Flee as OpenClaw Stumbles — Análisis de la crisis: dependencia del fundador, transición a la Foundation
GitHub: openclaw/openclaw — Repositorio oficial, 250.000+ estrellas
Hermes Agent
GitHub: NousResearch/hermes-agent — 140.000+ estrellas, MIT license, guía de migración desde OpenClaw
Hermes Docs — hermes-agent.nousresearch.com — Documentación completa: Curator, memoria, MCP, Kanban
Lushbinary — Hermes vs OpenClaw May 2026 — Comparativa técnica post-Curator release; cold start benchmarks
Pebblous — When Agents Grow With You — Análisis del loop de 4 fases y su impacto en el mercado de agentes ($4.35B→$139B para 2034)
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