LUNES, 29 DE JUNIO DE 2026
Microsoft estrena `@playwright/cli` para agentes: 4x menos tokens que Playwright MCP en la misma tarea de navegador
Microsoft recomienda ahora el CLI sobre el MCP para agentes de codificación porque una tarea típica de automatización web baja de ~114.000 a ~27.000 tokens al evitar cargar los esquemas de herramientas y el árbol de accesibilidad completos en el contexto. Las skills se cargan bajo demanda en Claude Code, Cursor y Copilot, así que ahorras esos ~87.000 tokens por sesión sin perder cobertura — y sin la latencia de un servidor MCP intermedio.
4 MIN LECTURACline v4.0.1: vuelta al stable pre-SDK y Customize marketplace con Skills, MCP y Plugins
Cline retrocede el código de la extensión VS Code al estado pre-migración SDK para cerrar las regresiones de 4.0.0 y publica Customize: descubres, instalas y desinstalas Skills, MCP servers y Plugins desde la propia extensión, con búsqueda, filtros y soporte para skills empaquetadas en plugins. Te ahorras configurar a mano media docena de servers MCP por proyecto.
Cursor SDK junio 2026: `customTools`, `JsonlLocalAgentStore` diffable y auto-review por clasificador
El SDK suma tres primitivas: registras tus funciones como tools del agente vía `local.customTools` (entran por el mismo gate de permisos que cualquier MCP), eliges persistencia con `JsonlLocalAgentStore` (cuatro NDJSON append-only legibles y versionables en CI) y enchufas auto-review para que un clasificador frene tool calls que cruzan un límite. Conviertes a Cursor en una plataforma de agentes programable sin escribir tu propio orquestador.
Inspect AI del UK AISI: 200+ evaluaciones listas a `pip install inspect-ai`
Marco de evaluaciones de pesos abiertos del UK AI Security Institute con bloques componibles para prompting, uso de herramientas, diálogo multi-turno y juez automático, además de 200+ evaluaciones empaquetadas (coding, agentes, razonamiento, multi-modal). Sustituye un harness casero por una base estándar antes de auditar agentes en producción.
Continue.dev (ya bajo Cursor) consolida `.continue/checks/`: agentes asíncronos como GitHub status checks
Cada check vive como un markdown versionado en `.continue/checks/`, se ejecuta como agente completo (lectura/escritura de ficheros, bash, navegador) y aparece como status check de GitHub con parche sugerido cuando falla. Mueves la revisión de IA del IDE al PR y la haces obligatoria sin escribir una Action a mano.
Mem0 + GLM-5.2: memoria persistente para agentes de codificación de larga duración
Receta para combinar GLM-5.2 (753B de pesos abiertos, MIT, 1M de contexto) con la capa de memoria de Mem0 fusionando similitud semántica, BM25 y entity matching en un único score. Tu agente recuerda decisiones, convenciones y bugs ya vistos entre sesiones sin pagar el contexto entero en cada turno.
LangChain formaliza el agent memory loop: long-term, working memory y `update memory` como herramienta
Patrón con tres piezas: long-term memory por usuario (hechos estables), working memory de la sesión (razonamiento intermedio) y una herramienta explícita `update_memory` que el agente decide invocar tras corregir un error. El usuario corrige una vez y el agente deja de pedir la misma aclaración eternamente.
Una técnica, prompt o comando aplicable hoy. Cópialo, pruébalo en tu stack en menos de 5 minutos y reenvíalo a un colega si te resulta útil. Ejemplos típicos: un prompt para evals, un patrón de agente, un comando que recorta tokens o un truco de RAG.
Sustituir Playwright MCP por @playwright/cli y bajar 4x los tokens
# Antes: Playwright MCP cargaba schemas + accessibility tree # completos en el contexto -> ~114k tokens por sesión típica. # Ahora: @playwright/cli con skills bajo demanda -> ~27k tokens. # 1) Instalación global del CLI orientado a agentes npm install -g @playwright/cli@latest # 2) Navegador + dependencias del sistema (Chromium por defecto) playwright-cli install-browser --with-deps # 3) Skills para Claude Code / Copilot / Cursor # Se cargan bajo demanda, NO se inyectan en el system prompt. playwright-cli install --skills # 4) Compruebas que el agente las ve antes de un run real claude mcp list # ya no tienes el server MCP residente playwright-cli --help # comandos visibles al modelo bajo demanda
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Cierre
El 29 de junio cierra una semana en la que el dev senior gana dos palancas concretas para producción: menos tokens en la I/O del agente y más control sobre dónde se ejecuta lo que decide. Microsoft sustituye Playwright MCP por @playwright/cli con skills bajo demanda y rebaja una sesión típica de 114k a 27k tokens — el ahorro no es un número de marketing, es la diferencia entre poder permitirte un agente con navegador en cada PR o no. Cline publica su Customize marketplace para que Skills, MCP y Plugins se gestionen como dependencias y vuelve al código pre-SDK para detener regresiones; Cursor entrega tres primitivas de SDK — customTools, JsonlLocalAgentStore diffable y auto-review por clasificador — que permiten programar el agente sin escribir tu orquestador. Del lado de la verificación, Inspect AI del UK AISI baja 200+ evaluaciones a un pip install y Continue.dev convierte agentes en status checks de GitHub leídos desde .continue/checks/. Y la lectura técnica del día la firman Mem0 + GLM-5.2 y LangChain con memoria persistente y el bucle long-term/working/update_memory: el agente que recuerda no es el que tiene más contexto, es el que sabe cuándo escribir.
Iván consulta sobre todo esto
Ingeniero IA con 10+ años en Openbank, Inditex e Iberia. Agentes autónomos, integraciones LLM, RAG auditable — del piloto al despliegue real.