Modelo ligero, pensamiento bajo o router: elige por tarea correcta, no por token
Google comparó tres estrategias en 50 tareas. El router ganó en coste y latencia, pero la caché y una muestra pequeña limitan la conclusión.
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Google comparó tres estrategias en 50 tareas. El router ganó en coste y latencia, pero la caché y una muestra pequeña limitan la conclusión.
Docs abre .md nativo, conserva historial y comentarios y Drive muestra una vista renderizada. Comprueba el diff antes de devolverlo a Git.
La versión 1.145 añade automatizaciones locales, vistas remotas y modos de detalle. Cron no convierte una tarea local en servicio siempre activo.
Agentic Data Cloud mezcla funciones generales, previews y métricas internas. El valor depende de qué dato necesita el agente y dónde reside.
Google analizó 913.000 sesiones: el 13 % encontró comentarios TODO internos y, cuando hubo desvío, el trabajo añadió pasos, tokens y espera.
La extensión microsoft.foundry 1.0 reúne configuración, prueba local y despliegue. Aprovisionar y llamar a modelos sigue creando recursos y costes de Azure.
Notas, búsqueda, wikis e inyección no se sustituyen. En las pruebas de Anthropic, una representación llegó a ocupar 1,77 veces el corpus original.
GitHub permite leer y cambiar ajustes de revisión por API y atribuir comentarios a Copilot. Las credenciales admitidas dependen del nivel.
Ambas integraciones convierten una conversación en issues y pull requests. Slack añade Code channels; Teams incorpora Canvas para revisar el trabajo.
Google rechazará clientes OAuth no marcados para agentes. Audita cada integración MCP y separa las credenciales que también llaman a APIs REST.
La preview resume checks, comentarios y aprobaciones al inicio del pull request. También filtra conversaciones y permite leer primero lo más reciente.
Rubicon guarda objetos en Blob Storage y ordena referencias en Ref-CAS. GitHub publica una prueba con 5.000 agentes y 7.200 pushes por segundo.