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Anthropic, OpenAI, Hugging Face y Alibaba ceden cuatro proyectos de agentes a la Agentic AI Foundation, entre ellos Agent Skills

La fundación de la Linux Foundation para estándares de agentes pasa de tres a diez proyectos en su primer año con la incorporación de Agent Skills, Open Responses, OpenEnv y OpenSandbox.

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Manos escribiendo en un portátil que muestra un editor de código
Foto: Crew (CC0)

Cuando un agente de IA tiene que hacer una tarea concreta, como preparar un informe con el formato de una empresa o seguir el procedimiento interno de un equipo, el modelo suele saber mucho en general pero poco de ese proceso específico. Anthropic propuso una solución simple a ese problema mientras desarrollaba Claude Code: las habilidades, carpetas que contienen un archivo SKILL.md con instrucciones para una tarea o un dominio, acompañado de los scripts y materiales de referencia que el agente necesite y que carga solo cuando hacen falta. En diciembre de 2025 la empresa publicó el formato como estándar abierto con el nombre Agent Skills, con su propia organización en GitHub y su propio dominio.

El 22 de octubre Anthropic anunció que dona ese estándar a la Agentic AI Foundation (AAIF), la fundación alojada en la Linux Foundation que cofundó el año pasado con Block y OpenAI y a la que ya había cedido el Model Context Protocol (MCP). La donación incluye el nombre y el logotipo, la organización de GitHub y el dominio agentskills.io, y no exige unirse a la fundación para usar el estándar o contribuir a él. Según Anthropic, más de 70 plataformas de agentes lo han integrado, entre ellas ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot y VS Code, y hasta ahora se han publicado un millón de habilidades con cerca de 280 millones de instalaciones. Ingenieros de Anthropic, Google, OpenAI y otras compañías lo mantendrán a título individual, con David Soria Parra y Mahesh Murag como responsables principales. La hoja de ruta que propone Anthropic incluye versiones numeradas, un proceso formal para proponer cambios y guías de seguridad para quienes escriben e instalan habilidades.

La donación forma parte de un anuncio más amplio. La AAIF informó, en el marco de la conferencia AGNTCon + MCPCon North America en San José, que incorpora cuatro proyectos aportados por cuatro empresas distintas. Además de Agent Skills, OpenAI cede Open Responses, una especificación abierta basada en su API Responses que define un esquema común, eventos de transmisión consistentes y herramientas extensibles para que una misma petición funcione con distintos proveedores de modelos. Hugging Face aporta OpenEnv, un marco y repositorio comunitario para crear entornos de aprendizaje por refuerzo intercambiables, que se exponen como un servicio en contenedor compatible con MCP y con el protocolo Gym que usan las bibliotecas de entrenamiento. Alibaba suma OpenSandbox, una plataforma de entornos aislados para aplicaciones de IA con SDK en varios lenguajes, una API unificada y entornos de ejecución en Docker y Kubernetes, pensada para agentes de programación, agentes que manejan interfaces gráficas, evaluación y entrenamiento.

Con estas incorporaciones la fundación pasa de los tres proyectos con que nació en diciembre de 2025 a diez. Los otros seis son el protocolo Agent2Agent (A2A), Agent Router, agentgateway, AGENTS.md, goose y MCP. Manik Surtani, director de tecnología y cofundador de la AAIF, presentó el crecimiento como prueba de que el sector necesitaba un lugar neutral para sus estándares, y destacó que cada uno de los cuatro proyectos cubre una capa distinta: cómo adquieren capacidades los agentes, cómo hablan las aplicaciones con los modelos, cómo se entrenan y evalúan los agentes y dónde se ejecutan de forma segura.

Como análisis, el patrón es claro y tiene implicaciones prácticas. Las empresas que compiten por vender modelos y agentes están cediendo a una fundación común las piezas de interoperabilidad, mientras se reservan los modelos y los productos. Para los desarrolladores, eso reduce el riesgo de construir sobre un formato que dependa de una sola compañía. Las guías de seguridad que Anthropic propone para Agent Skills tocan un problema concreto: una habilidad puede incluir scripts que el agente ejecuta, de modo que instalar habilidades de terceros es, en la práctica, instalar código, y el ecosistema necesitará mecanismos de confianza comparables a los de cualquier gestor de paquetes.

Fuentes