Proyectos open source encadenaron LLMs con herramientas y memoria para metas multi-paso, con hype alto y fiabilidad mixta.
En la primavera de 2023, AutoGPT, BabyAGI y similares viralizaron la idea de agentes que descomponen metas, llaman herramientas y se replanifican.
En la práctica, fallaban por bucles, costos y alucinaciones de plan. Aun así, educaron al mercado sobre tool use, memoria y evaluación de trayectorias.
La segunda ola (2024–2026) industrializó agentes con mejores sandboxes, tracing y modelos de razonamiento —pero el mito fundacional fue 2023.
APIs realtime de audio full-duplex habilitaron call centers y asistentes hablados con latencia baja y tool use.
Empresas desplegaron agentes con herramientas reales —CRM, código, navegador— bajo tracing, permisos y evaluación continua.
Labs demostraron modelos que hacen clic, escriben y navegan UIs como usuarios humanos, ampliando automatización sin API.