Agentic AI Foundation: Microsoft, Google, OpenAI y Anthropic unen fuerzas para estándares abiertos

En un movimiento sin precedentes, los mayores competidores en AI han decidido colaborar. Microsoft, Google, OpenAI, Anthropic y otras empresas líderes han formado la Agentic Artificial Intelligence Foundation, gestionada por Linux Foundation.

¿Por qué importa esta alianza?

Por primera vez, empresas que compiten ferozmente en el mercado de AI están trabajando juntas en estándares abiertos. Esto significa:

Antes	Ahora
Cada empresa con su protocolo propietario	Estándares compartidos y abiertos
Agentes AI incompatibles entre sí	Interoperabilidad entre plataformas
Lock-in con proveedores específicos	Libertad para cambiar de proveedor
Fragmentación del ecosistema	Ecosistema unificado

Los 3 proyectos clave

1. MCP (Model Context Protocol) - Anthropic

El Model Context Protocol es un estándar abierto que define cómo los agentes AI se conectan a aplicaciones externas.

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    MCP Architecture                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                          │
│   ┌─────────┐      ┌─────────┐      ┌─────────────────┐ │
│   │ Claude  │      │  MCP    │      │  Tu Aplicación  │ │
│   │ ChatGPT │ ←──→ │ Server  │ ←──→ │  Base de Datos  │ │
│   │ Gemini  │      │         │      │  APIs           │ │
│   └─────────┘      └─────────┘      └─────────────────┘ │
│                                                          │
│   Cualquier AI      Protocolo       Cualquier servicio  │
│   compatible        estándar        externo             │
│                                                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

Beneficios para desarrolladores:

• Un solo protocolo para conectar cualquier AI a tus servicios
• Cambiar de proveedor de AI sin reescribir integraciones
• Comunidad open source desarrollando conectores

2. Agents.md - OpenAI

Agents.md es un formato estándar para dar instrucciones a agentes de código. Funciona similar a robots.txt pero para AI:

# agents.md ejemplo

## Permisos
- Puede leer archivos en /src
- Puede crear archivos en /src/generated
- No puede modificar /config

## Instrucciones
- Seguir convenciones de código existentes
- Ejecutar tests antes de commits
- No exponer secretos en logs

## Contexto
- Framework: Next.js 14
- Testing: Jest + Playwright
- Estilo: ESLint + Prettier

Beneficios:

• Control granular sobre qué puede hacer un agente AI en tu repo
• Documentación viva de las convenciones del proyecto
• Seguridad por defecto (principio de menor privilegio)

3. Goose - Block

Goose es un agente AI open source desarrollado por Block (antes Square) que será adoptado como implementación de referencia:

Característica	Descripción
Open source	Código completamente abierto
Extensible	Arquitectura de plugins
Multi-modelo	Funciona con cualquier LLM
Local-first	Puede correr completamente local

Implicaciones para empresas

Oportunidades inmediatas

1. Adoptar MCP ahora: Si estás construyendo integraciones con AI, usa MCP desde el inicio
2. Crear agents.md: Define las reglas para agentes AI en tus repositorios
3. Evaluar Goose: Como alternativa open source a agentes propietarios

Cambios en el mercado

Antes de la alianza:
┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐
│ OpenAI  │  │ Google  │  │Anthropic│
│ Plugins │  │Extensions│ │  MCP    │
└────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘
     │            │            │
     ▼            ▼            ▼
   Silos       Silos        Silos

Después de la alianza:
┌─────────────────────────────────────┐
│         Estándares Abiertos          │
│     MCP + Agents.md + Goose         │
└──────────────────┬──────────────────┘
                   │
     ┌─────────────┼─────────────┐
     ▼             ▼             ▼
┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐
│ OpenAI  │  │ Google  │  │Anthropic│
└─────────┘  └─────────┘  └─────────┘

Para líderes técnicos

1. Reducción de riesgo: Estándares abiertos = menos lock-in
2. Inversión segura: Desarrollar sobre MCP es inversión a largo plazo
3. Talento: Buscar desarrolladores con experiencia en agentic AI

El contexto más amplio: 2026 es el año de los agentes

Esta alianza confirma lo que los analistas predicen: 2026 será el año de la AI agéntica. Los agentes AI pasarán de ser demos impresionantes a herramientas de productividad reales.

“AI agents will proliferate in 2026 and play a bigger role in daily work, acting more like teammates than tools.” — MIT Technology Review

Próximos pasos recomendados

Prioridad	Acción	Recurso
Alta	Leer documentación MCP	modelcontextprotocol.io
Alta	Crear agents.md en repos críticos	Formato en desarrollo
Media	Evaluar Goose para casos de uso internos	GitHub de Block
Media	Capacitar equipo en agentic AI	Cursos especializados

---

¿Quieres implementar agentes AI con estándares abiertos en tu empresa? Contáctanos para una evaluación de arquitectura.