Así que hay un desarrollador, Dhanji Prasanna, que acaba de hacer la lista Forbes CIO Next para 2025. El tipo está detrás de Goose, un agente de IA de código abierto que en realidad está siendo utilizado por algunos nombres bastante grandes: Anthropic, Databricks y Stripe lo están usando.
Lo que hace esto interesante no es solo el reconocimiento. Es que estamos viendo a empresas serias adoptar herramientas de IA de código abierto a esta escala. Goose ya no es un proyecto secundario. Cuando tienes empresas de diferentes sectores ( investigación de IA, plataformas de datos, infraestructura de pagos ) eligiendo el mismo marco de agentes, eso te dice algo sobre hacia dónde se dirige la tecnología.
El ángulo de código abierto también es importante. En un espacio donde todos están apresurándose a construir sistemas de IA propietarios, tener una alternativa abierta ampliamente adoptada crea dinámicas diferentes. Más ojos en el código, ciclos de iteración más rápidos y, potencialmente, mejores resultados de seguridad.
Aún es temprano para los agentes de IA en entornos de producción, pero este tipo de implementaciones son la forma de averiguar qué funciona realmente frente a lo que simplemente suena bien en una presentación.
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DeFiVeteran
· hace11h
El agente de IA de código abierto realmente ha despegado, Goose está siendo utilizado por grandes empresas como Anthropic y Databricks, lo que demuestra que no es solo una moda.
Espera un momento, ¿por qué todos están apostando por el código abierto en lugar de desarrollar soluciones propietarias...? ¿Acaso es una cuestión de costos?
El proyecto Goose es realmente interesante, pasar de ser un proyecto secundario a aplicaciones a nivel empresarial demuestra que el mercado realmente necesita esto.
El código abierto significa que más personas están observando el código, lo que podría hacer que la seguridad sea realmente más fuerte que la del código cerrado... Sin embargo, hay que decir que, cuando se lleva a un entorno de producción, todavía hay que pasar por varios obstáculos, ¿verdad?
Forbes CIO Next le da un aplauso a Dhanji, pero lo clave es si Goose puede realmente funcionar de manera estable en producción.
Esta tendencia es correcta, lo que se dice en el pitch deck tiene que concretarse al final.
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PumpDetector
· 11-30 01:00
¿la IA de código abierto se mueve así? no, leyendo entre líneas aquí—cuando Stripe, Anthropic Y Databricks convergen en el mismo marco, ahí está el flujo institucional. no es una cosa de ciclo de hype. dinero inteligente reconociendo la infraestructura cuando la ve. temprano, pero el patrón está ahí.
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Degen4Breakfast
· 11-30 00:51
¡Vaya, ¿Anthropic y Stripe están usando Goose? El AI de código abierto realmente va a despegar en esta ronda!
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SchrodingerAirdrop
· 11-30 00:49
¿El agente AI de Código abierto realmente va a To the moon? ¡Goose se ve un poco diferente...
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CompoundPersonality
· 11-30 00:33
goose ahora sí que está despegando, desde herramientas pequeñas de código abierto hasta grandes empresas como anthropic las están utilizando, realmente refleja la demanda real del mercado.
Así que hay un desarrollador, Dhanji Prasanna, que acaba de hacer la lista Forbes CIO Next para 2025. El tipo está detrás de Goose, un agente de IA de código abierto que en realidad está siendo utilizado por algunos nombres bastante grandes: Anthropic, Databricks y Stripe lo están usando.
Lo que hace esto interesante no es solo el reconocimiento. Es que estamos viendo a empresas serias adoptar herramientas de IA de código abierto a esta escala. Goose ya no es un proyecto secundario. Cuando tienes empresas de diferentes sectores ( investigación de IA, plataformas de datos, infraestructura de pagos ) eligiendo el mismo marco de agentes, eso te dice algo sobre hacia dónde se dirige la tecnología.
El ángulo de código abierto también es importante. En un espacio donde todos están apresurándose a construir sistemas de IA propietarios, tener una alternativa abierta ampliamente adoptada crea dinámicas diferentes. Más ojos en el código, ciclos de iteración más rápidos y, potencialmente, mejores resultados de seguridad.
Aún es temprano para los agentes de IA en entornos de producción, pero este tipo de implementaciones son la forma de averiguar qué funciona realmente frente a lo que simplemente suena bien en una presentación.