Las grandes tecnológicas han estado destacando nuestra entrada en la era de los agentes de IA durante el último año, aunque muchas de esas promesas siguen siendo en gran parte teóricas. En un esfuerzo por llevar la imaginación a la realidad, las empresas están creando un conjunto de herramientas que guían el desarrollo de la IA generativa. Notablemente, una colaboración entre los principales contendientes de IA, como Anthropic, Block y OpenAI, ha llevado a la formación de la Fundación de IA Agente (AAIF). Este movimiento estratégico está destinado a elevar tecnologías seleccionadas para que se conviertan en potenciales estándares de la industria para el desarrollo futuro de la IA.
La hoja de ruta para desarrollar modelos de IA agente todavía es incierta, pero la inversión significativa de empresas ha llevado a la aparición de ciertas herramientas. La AAIF, ahora parte de la organización sin fines de lucro Fundación Linux, tiene como objetivo supervisar el desarrollo de tres tecnologías principales de IA: Model Context Protocol (MCP), goose y AGENTS.md.
MCP es quizá el más prominente de los tres, habiendo sido de código abierto por Anthropic hace un año. Se esfuerza por proporcionar conexiones estandarizadas entre agentes de IA y fuentes de datos. Anthropic, junto con la AAIF, compara el MCP con un "puerto USB-C para IA." En lugar de crear integraciones personalizadas para cada base de datos o servicio en la nube por separado, MCP ofrece una manera simplificada para que los desarrolladores accedan rápidamente a cualquier servidor compatible con MCP de manera eficiente.
Desde su debut, MCP ha gozado de una amplia adopción en el sector de IA. En su conferencia I/O 2025, Google anunció que incorporaría MCP en sus herramientas de desarrollador, y muchos de sus productos han integrado desde entonces servidores MCP para facilitar el acceso a datos más fácil para los agentes de IA. Poco después de su lanzamiento, OpenAI también adoptó MCP.
Con la ampliada adopción de MCP, los usuarios pueden tener un mayor control sobre sus experiencias de IA. Por ejemplo, el nuevo anillo Pebble Index 01 presenta un modelo de aprendizaje de lenguaje local (LLM) que responde a comandos de voz, soportando MCP para una personalización mejorada.
Aunque los modelos de IA locales a menudo están restringidos en comparación con sus contrapartes más grandes, basadas en la nube, MCP puede ayudar a cerrar estas brechas en funcionalidad. "Muchas tareas en productividad y contenido son completamente factibles en el borde," dice Vinesh Sukumar, jefe de productos de IA en Qualcomm, a Ars. "Con MCP, tienes un apretón de manos con múltiples proveedores de servicios en la nube para completar cualquier tipo de tarea compleja."