OpenAI, Anthropic, Alibaba y Hugging Face ceden cuatro formatos más para agentes. Construye tu agente sobre los formatos, no sobre el proveedor
By Surya Pratap
26 de octubre de 2026
7 min read
AI & Technology
26 de octubre de 2026
7 min read
Un formato neutral por capaHover to exploreHace dos meses, la duda sobre los estándares de agentes era si se asentarían los protocolos con los que los agentes hablan entre sí. Se asentaron. Esta semana, la misma fundación ha incorporado cuatro proyectos más, y estos cubren las piezas que viven dentro de tu propio producto: la llamada al modelo, las instrucciones que sigue el agente, la máquina en la que ejecuta código y los entornos en los que lo pruebas.
Este artículo se basa en el anuncio de la Agentic AI Foundation del 22 de octubre de 2026 y en sus artículos sobre cada proyecto, así como en la cobertura de Unite.AI. Las cifras de adopción son de la propia fundación y no se han verificado de forma independiente. La lectura a partir de la sección 3 es mía.
La Agentic AI Foundation (AAIF) es el organismo de la Linux Foundation que ya aloja MCP, AGENTS.md y A2A. El 22 de octubre, en AGNTCon + MCPCon North America, en San José (California), anunció cuatro proyectos nuevos:
La fundación nació en diciembre de 2025 con tres proyectos. Hoy aloja diez.
Ordenada por capas, la lista deja de parecer una sopa de siglas y empieza a parecer una pila:
Los otros tres, agentgateway, Agent Router y goose, giran alrededor de estos. Lo importante no es que todas las capas estén resueltas. Es que en la mayoría ya hay un formato neutral evidente, y no pertenece al proveedor cuyo modelo usas.
La API del modelo era la única capa que tocaba cualquier agente y que ningún organismo neutral gobernaba. Desde esta semana, uno lo hace.
La mayoría de los agentes en fase temprana son un producto atado a un único proveedor de modelos. MCP ya hizo portables las herramientas. Lo que seguía siendo propietario era la llamada al modelo en sí: la forma de la petición, cómo vuelven las llamadas a herramientas, los eventos de streaming. Ahí está el coste de cambiar de proveedor y, como demostró Replit la semana pasada, ese coste decide si una guerra de precios te beneficia o no.
Open Responses apunta justo ahí. En palabras de la fundación, con un endpoint compatible «el endpoint y el identificador del modelo pasan a ser configuración». Y no es teoría: según la fundación, Databricks Model Serving ya ofrece un endpoint Open Responses para Claude, Gemini y modelos abiertos, traduciendo cada petición a la API nativa de cada proveedor, y Vercel AI Gateway también ofrece uno.
Dos advertencias. Primera: la forma común es la forma de OpenAI. Para la portabilidad no es un problema, pero significa que los proveedores con funciones distintas te llegan a través de una traducción, y la propia fundación pide a los desarrolladores que informen de «dónde se pierde información». Segunda: las funciones propias de cada proveedor llegan como extensiones con su propio espacio de nombres, así que un prompt que dependa de la extensión de un proveedor no es portable solo porque la petición lo sea.
Pon las llamadas al modelo detrás de una interfaz con la forma de Responses. Llames a los proveedores directamente o a través de una pasarela, escribe el bucle del agente contra una única forma de petición y respuesta. Así, un segundo proveedor es un cambio de configuración y una pasada de evaluación, no una reescritura.
Escribe el conocimiento práctico como skills, no como un único prompt de sistema gigante. Las instrucciones, los ejemplos y las comprobaciones de una tarea, empaquetados como skill, se pueden versionar, revisar y reutilizar entre productos. Quien conoce el proceso puede mantenerlo sin tocar el código del agente.
Ejecuta el código del agente en un sandbox que puedas sustituir. Si tu agente ejecuta comandos o instala paquetes, nunca lo hagas en el host. Encapsula la creación y la ejecución de sandboxes tras una sola interfaz, para que pasar de tus propios contenedores a un proveedor gestionado, o al revés, no afecte al agente.
Trata una skill de terceros como una dependencia. Una skill puede incluir scripts, e instalarla le da los mismos accesos que tiene el agente. Fija versiones y revisa lo que instalas. Una de las empresas que cita la fundación somete cada skill enviada a revisión humana antes de que llegue a sus agentes.
Primero se asentaron los protocolos
Cubrimos la primera oleada en agosto, cuando A2A se unió a MCP y AGENTS.md bajo la misma fundación, y explicamos por qué un transporte estándar no dice nada sobre si un agente acierta. Si ya mantienes un AGENTS.md, mira qué ponen en el suyo los repositorios más grandes.
Que las cifras de adopción estén auditadas. Más de 70 plataformas, 1 millón de skills y 280 millones de instalaciones son datos de la propia fundación. Una skill publicada no es lo mismo que una skill útil.
Que «neutral» signifique que los proveedores dejan de competir. Cada proyecto lo ha aportado una empresa que sale ganando si el formato se extiende. Un hogar neutral cambia quién gobierna un formato, no por qué se ofreció.
Que OpenSandbox haga seguro el código no fiable. El artículo de la fundación describe la API y los entornos de ejecución, no la solidez del aislamiento. Aislar con contenedores no es lo mismo que usar una máquina virtual aparte; comprueba qué ofrece realmente tu entorno.
Que debas adoptar los diez. Un equipo de dos personas necesita una llamada al modelo portable, un sandbox si el agente ejecuta código y un conjunto de evaluación. El resto puede esperar a que un cliente o un socio lo pida.
El 22 de octubre, OpenAI, Anthropic, Alibaba y Hugging Face llevaron Open Responses, Agent Skills, OpenSandbox y OpenEnv a la Agentic AI Foundation, que ya aloja diez proyectos. Junto con MCP, AGENTS.md y A2A, casi todas las capas de un agente tienen ya un formato neutral que no controla ningún proveedor de modelos por sí solo.
Para los fundadores, la consecuencia útil es que cambiar de proveedor sale más barato. La capa que más pesaba en ese coste, la llamada al modelo, es justo la que acaba de recibir una especificación neutral. Construye sobre estos formatos ahora, mientras tu agente es pequeño, en lugar de adaptarlos cuando tus propias convenciones ya se hayan extendido por todo el código.
Este mes, pon todas las llamadas al modelo detrás de una única interfaz con la forma de Responses y pasa tu conjunto de evaluación por un segundo proveedor, convierte tu prompt de sistema más largo en una skill versionada y asegúrate de que todo el código que ejecuta tu agente pasa por un sandbox que podrías sustituir.
Fuentes: Agentic AI Foundation, 22 de octubre de 2026: los cuatro proyectos nuevos, quién los aporta y su descripción, la lista de los diez proyectos alojados y el crecimiento desde los tres del lanzamiento. Artículos de la AAIF sobre Open Responses (el formato común, el soporte de Databricks Model Serving y Vercel AI Gateway, las extensiones y la información que se pierde en la traducción), Agent Skills (las cifras de plataformas, skills e instalaciones y el ejemplo de revisión humana) y OpenSandbox (las API de ciclo de vida y de ejecución y los entornos Docker y Kubernetes). Unite.AI: la descripción de OpenEnv y el contexto de AGNTCon + MCPCon. Linux Foundation: la creación de la fundación en diciembre de 2025. La lectura de las secciones 3 a 5 es mía.
IdeaToMVP Academy
4-week live cohort for founders. Learn to ship AI agents, scope MVPs, and automate your business — taught by the same team that writes these guides.