OpenAI Responses API: Agentes Autónomos con Memoria Persistente

La evolución de los agentes autónomos: del olvido a la persistencia

Hasta hace poco, construir agentes de IA era como entrenar a un corredor de fondo con memoria de treinta segundos. Podías darle herramientas e instrucciones, pero tras decenas de interacciones, inevitablemente perdía el contexto y comenzaba a alucinar resultados.

Con las últimas actualizaciones de OpenAI a su Responses API —la interfaz que permite a los desarrolladores acceder a múltiples herramientas agénticas como búsqueda web y búsqueda de archivos con una única llamada—, la compañía señala que la era del agente limitado está llegando a su fin.

Las actualizaciones anunciadas incluyen Server-side Compaction, Hosted Shell Containers y un nuevo estándar de ‘Skills‘ (habilidades) para agentes. Con estas tres innovaciones, OpenAI está efectivamente entregando a los agentes un escritorio permanente, una terminal y una memoria que no se desvanece, ayudándolos a evolucionar hacia trabajadores digitales confiables de largo plazo.

Server-side Compaction: superando la ‘amnesia de contexto’

El obstáculo técnico más significativo para los agentes autónomos siempre ha sido el ‘desorden’ de las tareas de larga duración. Cada vez que un agente llama a una herramienta o ejecuta un script, el historial de conversación crece. Eventualmente, el modelo alcanza su límite de tokens y el desarrollador se ve obligado a truncar el historial, a menudo eliminando el mismo ‘razonamiento’ que el agente necesita para terminar el trabajo.

La respuesta de OpenAI es el Server-side Compaction. A diferencia del truncamiento simple, la compactación permite que los agentes funcionen durante horas o incluso días. Datos preliminares de la plataforma de e-commerce Triple Whale sugieren que esto es un avance en estabilidad: su agente, Moby, navegó exitosamente una sesión que involucró 5 millones de tokens y 150 llamadas a herramientas sin una caída en la precisión.

En términos prácticos, esto significa que el modelo puede ‘resumir’ sus propias acciones pasadas en un estado comprimido, manteniendo vivo el contexto esencial mientras elimina el ruido. Transforma el modelo de un asistente olvidadizo a un proceso de sistema persistente.

Hosted Shell Containers: entornos completos de desarrollo en la nube

La introducción del Shell Tool lleva a OpenAI al ámbito del cómputo administrado. Los desarrolladores ahora pueden optar por container_auto, que aprovisiona un entorno Debian 12 alojado por OpenAI.

Esto no es solo un intérprete de código: le da a cada agente su propio entorno de terminal completo precargado con:

Entornos de ejecución nativos incluyendo Python 3.11, Node.js 22, Java 17, Go 1.23 y Ruby 3.1.
Almacenamiento persistente vía /mnt/data, permitiendo a los agentes generar, guardar y descargar artefactos.
Capacidades de red que permiten a los agentes acceder a internet para instalar librerías o interactuar con APIs de terceros.

El Hosted Shell y su almacenamiento persistente /mnt/data proporcionan un entorno administrado donde los agentes pueden realizar transformaciones complejas de datos usando Python o Java sin requerir que el equipo construya y mantenga middleware ETL (Extract, Transform, Load) personalizado para cada proyecto de IA.

Al aprovechar estos contenedores alojados, los ingenieros de datos pueden implementar tareas de procesamiento de datos de alto rendimiento mientras minimizan las ‘múltiples responsabilidades’ que vienen con administrar infraestructura personalizada. OpenAI esencialmente dice: ‘Danos las instrucciones; nosotros proporcionamos la computadora.’

El nuevo estándar de Skills: conocimiento modular y reutilizable

El framework de Skills permite a los desarrolladores empaquetar conocimiento procedimental especializado en módulos reutilizables. Cada skill utiliza un manifiesto SKILL.md con metadatos YAML, proporcionando al agente instrucciones claras sobre cuándo y cómo usar esa habilidad específica.

Ya hay resultados tangibles: la startup de búsqueda empresarial con IA Glean reportó un salto en la precisión de herramientas del 73% al 85% al usar el framework de Skills de OpenAI.

Este enfoque permite:

IP empaquetado: conocimiento especializado o ajuste fino puede ser modularizado y reutilizado en diferentes proyectos internos.
Mantenibilidad: en lugar de ‘spaghetti de prompts’, las organizaciones pueden versionar y auditar sus skills como cualquier otro activo de software.
Escalabilidad: los equipos pueden construir bibliotecas de skills específicas de la industria (directrices de marca, checklists legales, plantillas de código) sin abrumar la memoria de trabajo del modelo.

OpenAI Skills vs. Anthropic Skills: dos filosofías, un objetivo

Mientras OpenAI avanza hacia un stack unificado de orquestación de agentes, enfrenta un desafío filosófico significativo de Anthropic y su estándar Agent Skills.

Ambas compañías han convergido en una estructura de archivos notablemente similar —usando un manifiesto SKILL.md en markdown con frontmatter YAML— pero sus estrategias subyacentes revelan visiones divergentes para el futuro del trabajo con IA.

El enfoque de OpenAI: sustrato programable integrado

El enfoque de OpenAI prioriza un ‘sustrato programable’ optimizado para la velocidad del desarrollador. Al agrupar el shell, la memoria y las skills en la Responses API, ofrecen una experiencia ‘llave en mano’ para construir agentes complejos rápidamente.

OpenAI utiliza Server-side Compaction para gestionar el estado activo de una sesión de larga duración, permitiendo que los agentes mantengan contexto durante horas o días sin intervención manual.

El enfoque de Anthropic: estándar abierto y portabilidad

En contraste, Anthropic ha lanzado Agent Skills como un estándar abierto independiente (agentskills.io). Mientras el sistema de OpenAI está estrechamente integrado en su propia infraestructura en la nube, las skills de Anthropic están diseñadas para la portabilidad. Una skill construida para Claude teóricamente puede moverse a VS Code, Cursor o cualquier otra plataforma que adopte la especificación.

De hecho, el exitoso agente de código abierto OpenClaw adoptó exactamente este manifiesto SKILL.md y el empaquetado basado en carpetas, permitiéndole heredar una riqueza de conocimiento procedimental especializado originalmente diseñado para Claude. Esta compatibilidad arquitectónica ha impulsado un ‘boom de skills’ impulsado por la comunidad en plataformas como ClawHub, que ahora aloja más de 3,000 extensiones construidas por la comunidad que van desde integraciones de hogar inteligente hasta complejas automatizaciones de flujos de trabajo empresariales.

Anthropic utiliza Progressive Disclosure, un sistema de tres niveles donde el modelo inicialmente solo es consciente de los nombres y descripciones de las skills. Los detalles completos y scripts auxiliares solo se cargan cuando la tarea específicamente los requiere. Esto permite bibliotecas masivas de skills —directrices de marca, checklists legales y plantillas de código— sin abrumar la memoria de trabajo del modelo.

Implicaciones para founders y CTOs de startups tech

Para founders enfocados en ‘despliegue rápido y ajuste fino’, la combinación de Server-side Compaction y Skills proporciona un impulso masivo de productividad.

En lugar de construir gestión de estado personalizada para cada ejecución de agente, los ingenieros pueden aprovechar la compactación integrada para manejar tareas de múltiples horas. Las Skills permiten ‘IP empaquetado’, donde el ajuste fino específico o el conocimiento procedimental especializado puede ser modularizado y reutilizado en diferentes proyectos internos.

El fin de la era de ‘infraestructura a medida’

Para aquellos encargados de mover la IA de una ‘caja de chat’ a un flujo de trabajo de grado de producción, el anuncio de OpenAI marca el fin de la era de ‘infraestructura a medida’.

Históricamente, orquestar un agente requería un andamiaje manual significativo: los desarrolladores tenían que construir lógica personalizada de gestión de estado para manejar conversaciones largas y sandboxes seguros y efímeros para ejecutar código.

El desafío ya no es ‘¿Cómo le doy a este agente una terminal?’ sino ‘¿Qué skills están autorizadas para qué usuarios?’ y ‘¿Cómo auditamos los artefactos producidos en el sistema de archivos alojado?’ OpenAI ha proporcionado el motor y el chasis; el trabajo del orquestador ahora es definir las reglas del camino.

Consideraciones de seguridad y SecOps

Para los gerentes de operaciones de seguridad (SecOps), darle a un modelo de IA un shell y acceso a la red es una evolución de alto riesgo. El uso de Domain Secrets y Org Allowlists por parte de OpenAI proporciona una estrategia de defensa en profundidad, asegurando que los agentes puedan llamar APIs sin exponer credenciales sin procesar al contexto del modelo.

Pero a medida que los agentes se vuelven más fáciles de implementar vía ‘Skills’, SecOps debe estar vigilante sobre ‘skills maliciosas’ que podrían introducir vulnerabilidades de inyección de prompts o rutas de exfiltración de datos no autorizadas.

¿Cómo deben decidir las empresas?

OpenAI ya no está vendiendo solo un ‘cerebro’ (el modelo); está vendiendo la ‘oficina’ (el contenedor), la ‘memoria’ (compactación) y el ‘manual de entrenamiento’ (skills). Para líderes empresariales y founders, la elección se está volviendo clara:

Elige OpenAI si necesitas un entorno integrado de alta velocidad para trabajo autónomo de larga duración, con gestión de infraestructura mínima.
Elige Anthropic si tu organización requiere portabilidad agnóstica del modelo y un estándar de ecosistema abierto que permita reutilizar skills entre diferentes plataformas.

Para startups tech, la pregunta estratégica es: ¿tu ventaja competitiva está en construir infraestructura de agentes personalizada, o en implementar rápidamente soluciones que te permitan enfocarte en tu producto core?

Conclusión

Las actualizaciones de la Responses API de OpenAI representan un cambio fundamental en cómo construimos y desplegamos agentes autónomos. Con Server-side Compaction, los agentes pueden mantener contexto durante sesiones de múltiples horas sin degradación. Con Hosted Shell Containers, obtienen entornos de ejecución completos sin que los equipos tengan que administrar infraestructura compleja. Y con el estándar de Skills, el conocimiento procedimental se convierte en un activo versionado, reutilizable y auditable.

Los anuncios señalan que la IA está saliendo de la caja de chat y entrando en la arquitectura del sistema, transformando el ‘spaghetti de prompts’ en flujos de trabajo empresariales mantenibles, versionados y escalables.

Para founders de startups tech en LATAM, esto representa una oportunidad sin precedentes: implementar capacidades de automatización de nivel enterprise sin necesidad de construir y mantener infraestructura compleja desde cero. La barrera de entrada para agentes autónomos de producción acaba de caer dramáticamente.

¿Implementando agentes autónomos en tu startup? Únete GRATIS a Ecosistema Startup y conecta con founders que ya están automatizando procesos complejos con IA en producción.

Conectar con founders