Los agentes de IA están apareciendo por todas partes y se están volviendo impresionantemente inteligentes. Pero hay un pequeño problema: ¿cómo les das instrucciones que realmente puedan seguir sin tropezar?
Estamos acostumbrados a cosas como los archivos «README.md», pero están escritos para cerebros humanos. Están llenos de pequeños detalles y sobreentendidos que las IA simplemente no captan, lo que lleva a muchos errores y quebraderos de cabeza.
Para solucionar esto, dos nuevos estándares han comenzado a ganar popularidad para guiar a los agentes de IA: «Skills.md» y «Agents.md». Ambos están diseñados para proporcionar instrucciones legibles por máquina, pero adoptan enfoques muy diferentes.
Esta guía te explicará ambos, los comparará cara a cara y te ayudará a decidir cuál tiene más sentido para ti. También veremos otra opción que puedes tomar si solo quieres un agente de IA para tu negocio, sin necesidad de programar.
¿Qué es Skills.md?
«Skills.md» es un framework de Anthropic, creado exclusivamente para sus modelos de IA Claude. La mejor manera de entenderlo es como un conjunto de habilidades reutilizables que puedes empaquetar para un agente de IA. No es solo una simple lista de tareas; es más como un manual de capacitación detallado para un empleado nuevo y muy especializado.
Entonces, ¿qué hay detrás de todo esto? «Skills.md» funciona con algunas partes principales:
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El archivo «SKILL.md»: Una «skill» (habilidad) es básicamente una carpeta que contiene un archivo markdown especial. Este archivo comienza con un frontmatter YAML que le da a la habilidad un «nombre» y una «descripción». Esto le dice a Claude qué hace la habilidad y cuándo debe usarse.
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Divulgación progresiva: Aquí es donde se pone bastante inteligente. Para evitar acaparar la ventana de contexto, la IA no intenta absorber todo de una vez. Primero, solo echa un vistazo a los nombres y descripciones de todas las habilidades disponibles (Nivel 1). Si tu solicitud coincide con una habilidad, carga las instrucciones completas del archivo «SKILL.md» (Nivel 2). Finalmente, si esas instrucciones apuntan a otros archivos, como scripts de código o documentación densa, puede incorporarlos según sea necesario (Nivel 3).
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Código y recursos empaquetados: Las habilidades son más que solo instrucciones; también pueden incluir scripts de Python ejecutables, documentación de API u otros archivos de referencia. Esto significa que un agente puede manejar tareas complejas y predecibles (como rellenar un PDF) perfectamente en todo momento, sin necesidad de meter todo el código del script en su memoria de trabajo.
Puedes imaginarlo como un manual técnico bien organizado. Comienza con una tabla de contenidos (los metadatos), luego pasa a capítulos específicos (las instrucciones de «SKILL.md») y proporciona apéndices detallados (el código empaquetado) que el agente puede consultar cuando lo necesite.
¿Qué es Agents.md?
Mientras que «Skills.md» pertenece a una sola empresa, «Agents.md» es una especificación abierta que no tiene un único dueño. Surgió de un esfuerzo conjunto de empresas como Sourcegraph, OpenAI y Google, que querían una forma estándar de comunicarse con los agentes de IA de codificación. El objetivo es simple: crear un «README.md» que las máquinas realmente puedan usar.
«Agents.md» se centra en resolver los problemas habituales que surgen cuando las IA intentan trabajar con bases de código creadas para personas. Aborda problemas como instrucciones vagas («simplemente ejecuta las pruebas»), conocimiento disperso en antiguos hilos de Slack y documentación que no se ha actualizado en años.
Un archivo «AGENTS.md» estándar contiene instrucciones claras y estructuradas sobre cómo trabajar con un proyecto de software, cubriendo aspectos como:
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Cómo configurar el proyecto y ejecutar una compilación
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Los comandos de prueba exactos que se deben usar
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Reglas de estilo y formato de código
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Directrices para escribir mensajes de commit y pull requests
Piensa en ello como una «chuleta de proyecto» universal. Cualquier asistente de codificación de IA, sin importar quién lo haya creado, puede leer este archivo y conocer al instante las reglas para esa base de código en particular. Pone a todos, humanos o IA, en la misma página.
Skills.md vs. Agents.md: una comparación cara a cara
Bien, ambos frameworks se tratan de decirle a los agentes de IA qué hacer, pero lo abordan desde ángulos completamente diferentes. Puedes pensarlo de esta manera: «Skills.md» es para enseñar a un agente específico algunos trucos nuevos y potentes, mientras que «Agents.md» se trata de repartir un libro de reglas estándar que cualquier agente puede seguir.
Así es como se comparan:
| Característica | Skills.md (Anthropic) | Agents.md (Convención abierta) |
|---|---|---|
| Propósito principal | Darle a un agente específico (Claude) habilidades nuevas, complejas y dinámicas. | Darle a cualquier agente instrucciones estándar y estáticas para trabajar con una base de código. |
| Ecosistema | Cerrado: Diseñado para funcionar dentro del ecosistema de Anthropic/Claude. | Abierto: Destinado a ser utilizado por cualquier agente o herramienta de codificación de IA. |
| Arquitectura | Un framework estructurado con divulgación progresiva y empaquetado de código. | Una convención ligera, solo un simple archivo Markdown sin un esquema fijo. |
| Funcionalidad | Dinámica. El agente puede cargar habilidades y ejecutar código empaquetado cuando sea necesario. | Estática. El agente lee las instrucciones y las sigue. No «carga» nada nuevo. |
| Ideal para | Construir agentes especializados que necesitan realizar tareas complejas de varios pasos a la perfección. | Estandarizar los flujos de trabajo de los desarrolladores y mantener la coherencia entre diferentes herramientas de IA. |
Casos de uso y limitaciones
Decidir entre los dos realmente depende de lo que estés tratando de hacer. Cada uno brilla en situaciones diferentes y tiene su propio conjunto de pros y contras.
Cuándo usar Skills.md
«Skills.md» es tu mejor opción cuando necesitas construir un agente altamente especializado que pueda ejecutar tareas complejas sin fallos.
Casos de uso:
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Construir un agente personalizado que pueda rellenar un formulario PDF específico cada vez ejecutando un script de Python que hayas incluido con la habilidad.
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Darle a Claude un conocimiento de nivel experto sobre las herramientas internas de tu empresa, con documentación de API y ejemplos de código que puede consultar al instante.
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Crear un flujo de trabajo que mezcle tareas creativas de lenguaje con una ejecución de código rígida, asegurando que ciertos pasos se realicen siempre de la misma manera.
Limitaciones:
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Dependencia del proveedor: La principal desventaja es que está hecho para Claude. Si inviertes mucho tiempo en desarrollar habilidades, no puedes trasladarlas fácilmente a modelos de Google u OpenAI.
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Complejidad: El enfoque estructurado es potente, pero requiere más trabajo inicial para configurarlo en comparación con simplemente escribir un archivo markdown sencillo.
Cuándo usar Agents.md
«Agents.md» es la opción a seguir cuando tu objetivo principal es estandarizar cómo las diferentes herramientas de IA interactúan con tu código, asegurando que todo se mantenga consistente.
Casos de uso:
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Incorporar un nuevo asistente de codificación de IA a tu proyecto de código abierto y asegurarte de que sepa cómo instalar dependencias, ejecutar pruebas y formatear su código según los estándares de tu equipo.
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Establecer reglas claras para un agente de IA que genera pull requests, especificando todo, desde el formato del mensaje de commit hasta las comprobaciones que debe pasar.
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Mantener una única fuente de verdad para tu pipeline de desarrollo que tanto tus desarrolladores humanos como los asistentes de IA puedan seguir.
Limitaciones:
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Es un libro de reglas, no una mejora: «Agents.md» puede decirle a un agente qué hacer, pero no puede darle nuevas habilidades. El agente se queda con las habilidades con las que vino.
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Enfoque limitado: Está diseñado para la codificación y la gestión de repositorios. No está hecho para tareas empresariales más amplias como gestionar tickets de soporte al cliente o administrar solicitudes de TI.
La alternativa para el usuario de negocio
«Skills.md» y «Agents.md» son excelentes herramientas para desarrolladores. Pero, ¿qué pasa si eres un Jefe de Soporte, un Gerente de TI o el dueño de una pequeña empresa? Necesitas un agente de IA para manejar tareas repetitivas y responder preguntas, no para escribir código. Para eso, necesitas algo creado para usuarios de negocio, no para programadores.
Aquí es donde entran las plataformas de IA sin código. Te brindan los beneficios de un agente de IA personalizado, pero sin necesidad de que te compliques con archivos de configuración o configuraciones técnicas.
Ponte en marcha en minutos, no en meses
En lugar de pasar semanas lidiando con archivos «.md», una herramienta como eesel AI te permite empezar en solo unos minutos. La configuración es completamente autoservicio, por lo que no necesitas asistir a una demostración de ventas ni que un desarrollador te ayude. Simplemente conectas tu conocimiento existente de plataformas como Zendesk, Confluence o Slack con integraciones de un solo clic, y tu agente de IA está listo para funcionar.
Control total con un panel de control sencillo
Con las herramientas para desarrolladores de las que hemos estado hablando, todas las reglas de negocio están escondidas en archivos de texto. Una plataforma sin código pone todo en un panel de control simple y visual. Así, en lugar de escribir YAML para definir una habilidad, puedes usar el editor de prompts en eesel AI para dar forma a la personalidad de tu IA. Y en lugar de empaquetar scripts, puedes configurar «Acciones de IA» para hacer cosas como clasificar tickets, obtener detalles de pedidos de Shopify o transferir una conversación complicada a un humano. Esto permite que tus equipos de soporte o TI construyan y ajusten el agente de IA por sí mismos.
Unifica el conocimiento sin trabajo manual
Una de las partes más complicadas de construir un agente de IA útil es alimentarlo con la información correcta. «Skills.md» te obliga a recopilar y enlazar manualmente a diferentes archivos de referencia. eesel AI se encarga de esto automáticamente. Puede aprender de tus tickets de soporte anteriores para adoptar la voz de tu marca y las respuestas comunes desde el primer día. También se conecta a todo tu conocimiento, ya esté en Google Docs, Notion o antiguos mensajes de Slack, y lo une todo al instante.
Skills.md vs. Agents.md: eligiendo el enfoque adecuado para tus agentes de IA
Entonces, ¿cuál es el veredicto final sobre Skills.md vs. Agents.md? No hay un único ganador aquí; se trata de elegir la herramienta adecuada para tu situación específica. Opta por «Skills.md» si necesitas construir un agente altamente especializado que funcione con Claude. Elige «Agents.md» si necesitas un conjunto estándar de reglas para cualquier agente de codificación que interactúe con tus proyectos. Ambas son excelentes herramientas creadas por desarrolladores, para desarrolladores.
Pero si tu objetivo es automatizar procesos de negocio en el servicio al cliente o en TI, la carga técnica de estas herramientas probablemente sea más de lo que necesitas. Para eso, una plataforma sin código como eesel AI ofrece un camino mucho más directo. Está diseñada para darte agentes de IA potentes y personalizados que puedes construir y gestionar por tu cuenta, sin escribir ni una sola línea de código.
Preguntas frecuentes
Skills.md está diseñado para dar a agentes específicos de Anthropic Claude habilidades dinámicas y complejas mediante el empaquetado de habilidades y código reutilizables. Agents.md, por el contrario, es un estándar abierto que proporciona instrucciones estáticas para que cualquier agente de codificación de IA interactúe con una base de código de manera consistente.
Deberías optar por Skills.md cuando necesites construir un agente especializado, particularmente con Claude, que pueda ejecutar tareas complejas de varios pasos sin fallos, a menudo ejecutando código empaquetado o haciendo referencia a la documentación de la API. Es para darle a un agente capacidades nuevas y profundas.
Skills.md tiene una dependencia del proveedor (vendor lock-in) de Claude de Anthropic y puede ser complejo de configurar. Agents.md, aunque es abierto, se limita a proporcionar reglas para los flujos de trabajo de codificación y no puede darle a un agente nuevas «habilidades» más allá de sus capacidades inherentes.
Generalmente, no. Skills.md y Agents.md son herramientas enfocadas en desarrolladores. Para los usuarios de negocio que buscan automatizar tareas como el soporte al cliente o la gestión de solicitudes de TI, las plataformas de IA sin código ofrecen una solución más directa y accesible sin necesidad de configuración técnica.
Skills.md es un sistema cerrado, lo que te ata al Claude de Anthropic. Esto significa que las habilidades que desarrolles no son fácilmente transferibles. Agents.md es una especificación abierta que promueve la interoperabilidad entre varios agentes y herramientas de codificación de IA, ofreciendo una mayor flexibilidad.
Sirven para propósitos completamente diferentes y no se suelen usar juntos en el mismo contexto para el mismo objetivo. Skills.md es para mejorar las capacidades internas de un agente específico, mientras que Agents.md es para estandarizar cómo cualquier agente interactúa con un proyecto de código.
