Empresas desplegaron agentes con herramientas reales —CRM, código, navegador— bajo tracing, permisos y evaluación continua.
Tras el hype de AutoGPT, 2024 vio agentes serios: function calling fiable, sandboxes, human-in-the-loop y métricas de éxito por tarea.
Vendors (OpenAI, Anthropic, Google, startups) ofrecieron frameworks. El cuello de botella pasó a ser evaluación y diseño de herramientas, no solo el LLM.
Los agentes productivos anticiparon computer-use general y flujos de software autónomo de 2025–2026.
Un paper SoK enviado a arXiv el 11 de septiembre de 2026 por Mia, Wu, Uluagac y Amini sostiene que los ataques pueden triunfar en capas de planificación, memoria o herramientas de un agente mientras la respuesta final parece limpia. TechTimes lo situó el 15 de septiembre junto a advertencias de Amodei sobre enjambres; recomienda logging intermedio, least privilege y dejar de usar métricas solo de salida.
El 22 de septiembre de 2026 Teradata amplió su asistente Tera con Context Engine, Harness de ejecución y Agent Skills reutilizables para ingeniería y ciencia de datos gobernadas; disponibilidad prevista en el 4T 2026, con claims de menos tokens que Claude Code en SWE-bench Pro.
El 22 de septiembre de 2026, en el Transformation Excellence Summit de Atlanta, SAP integró Signavio, LeanIX, WalkMe y Cloud ALM con un AI Agent Hub, Governance Assistant alineado a AI Act/NIST y monitorización de agentes en producción.