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NVIDIA presentó una plataforma abierta para seguridad de agentes que combina un runtime de contención y un sistema de vigilancia en hardware. La oferta, llamada NVIDIA Open Agent Safety Platform, incluye OpenShell (runtime abierto que aísla y aplica políticas a agentes) y Sentry (referencia de sistema que usa DPUs BlueField‑4 para monitorización fuera de banda y capacidad de cuarentena instantánea). La compañía apunta a ofrecer controles tanto a nivel de software como a nivel hardware para detener comportamientos fuera de la política en milisegundos, y ya anuncia integraciones con algunos socios empresariales. El lanzamiento busca responder a la creciente preocupación por agentes que realizan acciones no autorizadas y propone un enfoque de seguridad en capas —runtime seguro + vigilancia en silicio— para entornos empresariales y de robótica. Fuente. (nvidianews.nvidia.com)
Microsoft publicó un artículo detallado sobre nuevos componentes experimentales de Blazor diseñados para construir interfaces “agentivas” (Agentic UI). Los componentes facilitan renderizar interacciones de agentes en streaming, manejar bloques de contenido observables, presentar llamadas a herramientas, solicitudes de aprobación y compartir estado tipado entre la UI y el agente. El post explica integración con Microsoft.Extensions.AI, el SDK AG‑UI .NET y el Microsoft Agent Framework, y aporta un ejemplo completo (AgenticUI) que muestra cómo exponer endpoints AG‑UI desde ASP.NET Core y consumirlos desde Blazor. La funcionalidad está en preview/exploratoria y permite a desarrolladores combinar control UI tradicional con interacción multistep de agentes. Fuente. (devblogs.microsoft.com)
Google Cloud anunció la disponibilidad general de la familia de máquinas storage‑optimized Z4D para Compute Engine, con opciones VM y bare‑metal. Las Z4D están orientadas a cargas IO‑intensivas (bases de datos SQL/NoSQL, bases de vectores y cargas de entrenamiento/serving para ML) y ofrecen hasta 84 TiB de Local SSD, con mejoras de rendimiento frente a la generación anterior. Google señala que estas instancias están pensadas para casos que requieren gran capacidad y throughput de almacenamiento local, incluyendo sistemas distribuidos y datastores de baja latencia. La nota incluye detalles de CPUs (AMD EPYC Turin) y escenarios recomendados. Fuente. (cloud.google.com)
Google Cloud anunció una nueva función llamada “Ask” en Google Earth Engine que integra capacidades de Gemini dentro del editor de Earth Engine para acelerar la codificación geoespacial. “Ask” ayuda a traducir consultas de análisis geoespacial a scripts, reduciendo la necesidad de memorizar API y acelerando prototipos para análisis de cobertura forestal, cambios en infraestructura o detección agrícola. El artículo destaca cómo esta integración mejora la productividad para científicos de datos y equipos que trabajan con grandes colecciones de datos geoespaciales. Fuente. (cloud.google.com)
Google Cloud documentó la disponibilidad del modelo partner “Claude Sonnet 5.5” en su plataforma Gemini Enterprise Agent Platform, indicando fecha de lanzamiento reciente. La página de modelos lista a Sonnet 5.5 como opción integrable en flujos de agentes empresariales dentro de la plataforma, lo que permite a clientes ejecutar cargas de agentes con ese modelo bajo el entorno gestionado de Google Cloud. La nota técnica adjunta versionado y orientaciones de integración para clientes de la plataforma de agentes. Fuente. (docs.cloud.google.com)
Las notas de release de Model Armor (Google Cloud) indican que se ha añadido una función en preview: reglas de exclusión específicas por plantilla. Esta mejora permite configurar listas de palabras/frases y expresiones regulares para reducir falsos positivos en detección de inyección de prompt y filtros de IA responsable, aplicando excepciones por plantilla. Es una herramienta pensada para ajustar detección en pipelines RAG y sistemas de moderación contextual cuando el comportamiento legítimo del dominio provoca alertas recurrentes. Fuente. (docs.cloud.google.com)
Microsoft Azure publicó una entrada en su blog de management & governance detallando su política de ciclo de vida para máquinas virtuales. La entrada describe cómo Azure gestionará transiciones y mantenimiento de imágenes, soporte y desactivaciones de tipos de VM, con el objetivo de dar más previsibilidad y transparencia a clientes que operan infraestructuras a largo plazo. El comunicado incluye pautas para planificar migraciones y evitar interrupciones en entornos de producción, orientado a equipos de plataforma y SRE. Fuente. (azure.microsoft.com)
En documentación de Google Cloud relativa a Service Mesh y Anthos se menciona (con fecha de comunicado reciente) la deprecación formal del ISTIOD gestionado y del control plane en‑cluster para GKE, anunciada como parte de modernizaciones en curso. El aviso recomienda migraciones y describe opciones de modernización (customer-triggered o Google‑driven modernization) para fleets elegibles, invitando a los administradores a planificar cambios de arquitectura en sus clusters. Es una pieza importante para operadores que gestionan Anthos/GKE en arquitecturas híbridas. Fuente. (docs.cloud.google.com)
Se publicaron resúmenes y coberturas de charlas técnicas sobre Retrieval‑Augmented Generation (RAG) en conferencias recientes (p. ej. QCon London), centradas en fiabilidad del retrieval para sistemas en producción. Las piezas recogen mejores prácticas para evaluación de cobertura, estrategias de indexación para latencia y precisión, y casos de uso industriales donde RAG mejora la robustez de modelos en tareas de búsqueda de conocimiento y asistentes. Estos artículos y presentaciones ayudan a equipos que migran sistemas de prueba a entornos productivos con requisitos SLA. Fuente. (infoq.com)