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Hola,

Esta semana el café de los viernes vino cargado. Aitor apareció con ojeras y un invento entre manos: un escritorio completo que un agente puede pilotar solo para navegar la web como si fuera una persona — captchas incluidos. De ahí salió una conversación sobre por qué los agentes se estrellan contra la detección de bots, cómo esquivarla con un navegador de firma real, y de paso el modelo de la semana, Mythos, ese Sonnet que piensa rápido y no te dice que no.

En el G33K TEAM (episodio 51) también cae Herdr, el multiplexor de terminal para agentes que se ha convertido en el descubrimiento del mes, y Moshi para llevarte todo el enjambre en el bolsillo.

Y en The Airtist, Marco tenía un problema muy concreto: dar a cada departamento un agente conectado a los datos reales del negocio — el CRM, el portal, las facturas — sin montarlo todo a mano, y encima para dos empresas a la vez. La solución cabía en un solo servidor. Te cuento cuál, y por qué me metí en su código antes de fiarme.

Vamos al lío 👇

📅 G33K TEAM de la Semana

🎙️ Episodio 51 — El escritorio que pilotan los agentes: navegación web sin captchas, Herdr y el modelo Mythos

Café de viernes con el equipo al completo — Aitor, Oriol, Néstor, Tete y Pachecodes — y esta semana Aitor llega sin dormir pero con un invento debajo del brazo: un escritorio entero que un agente puede pilotar solo para navegar la web de verdad, esquivando el muro de captchas y detección de bots que frena a OpenClaw en cuanto lo sacas de tu máquina.

🔹 El invento de Aitor: un escritorio para agentes. Partiendo de Selkies montó un escritorio con el gestor de ventanas Niri, elegido a propósito porque funciona con atajos de teclado en vez de ratón — a un agente le cuesta mucho menos mandar combinaciones de teclas que mover un cursor. Todo el control del navegador y del escritorio queda expuesto como un servidor MCP más una CLI, así que hasta modelos pequeños como Gemma pueden conducirlo.

🔹 Cómo se salta la detección de bots. El agente controla un Chrome con la firma de un equipo real (aparece como un Windows con una Nvidia RTX) corriendo dentro de Docker vía CDP, de modo que las páginas de análisis anti-bot no lo ven como navegador automatizado. En la demo resolvió captchas de puzzle y de Cloudflare en menos de dos segundos, leyendo el audio del reto con un servicio de Google y Whisper como respaldo.

🔹 Bitwarden como bóveda del agente. Integró Bitwarden en el escritorio de forma que el agente puede autenticarse pero nunca llega a leer las contraseñas: la credencial se inyecta en el momento del login. De paso saca partido al TOTP y a las passkeys/WebAuthn guardadas en la bóveda, algo que un navegador automatizado normal no puede tocar.

🔹 Modelo de la semana: Mythos. El equipo se rindió a Mythos (el "Mimo" que sale en el episodio): calidad de un Sonnet pero con una fase de pensamiento mucho más rápida y un millón de tokens de contexto, multimodal con imagen y audio. Se atrevió con tareas de research —captchas, desensamblar apps con ADB— donde Claude y Codex decían que no. Comparte modelo base con Fable 5; la diferencia es que Fable carga los safeguards extra y el acceso más restringido.

🔹 Herdr, el descubrimiento del mes. Un multiplexor de terminal escrito en Rust y pensado para agentes: te muestra de un vistazo si cada agente está bloqueado, trabajando, terminado o inactivo, con notificaciones push, servidor remoto, git worktrees, plugins y hasta una skill instalable. Néstor lo resume como tmux reconstruido para la era de los agentes.

🔹 Moshi, cada agente en el bolsillo. Terminal móvil sobre el protocolo mosh que sobrevive a cambios de red y suspensión, con voz vía Whisper y notificaciones. Combinado con Tailscale, Aitor pilota Herdr y sus agentes desde el iPad sin ataduras — el setup de vacaciones perfecto.

🔹 Casos de uso y sobremesa geek. Navegación agéntica para lo que no tiene API decente: clasificar Google Photos, reposicionar precios scrapeando marketplaces, rellenar formularios de campus. Y el ratito friki de siempre: Jed, un editor de C con casi 20 años que aún recibe pull requests; guerra de tipografías (el odio compartido a las serif y a Notion); y firma digital de verdad con certificado FNMT frente al suplicio de Adobe Reader.

🔗 Links del episodio:

• Herdr — Multiplexor de terminal en Rust para orquestar varios agentes con estado a la vista
• Moshi — Terminal móvil sobre mosh para pilotar agentes desde el teléfono
• Niri — Gestor de ventanas scrollable controlable por teclado
• Selkies — Escritorio remoto en el navegador, base del invento
• agentbrowser — El proyecto de Aitor sobre navegación agéntica
• Documenso — Alternativa open-source a DocuSign para firma digital
• Jed — El editor de C de 19 años que se negó a morir

ℍ𝕠𝕣𝕚𝕫𝕠𝕟𝕥𝕖 𝔸𝕣𝕥𝕚𝕗𝕚𝕔𝕚𝕒𝕝

Te presentamos "Horizonte Artificial", la nueva y flamante sección de nuestra newsletter dedicada exclusivamente a la Inteligencia Artificial. Pero no esperes el contenido convencional que inunda TikTok o YouTube. Aquí, nos sumergiremos en el fascinante mundo del OpenSource, explorando proyectos libres que puedes desplegar en tu propio servidor. Y para guiarnos en esta travesía, contamos con la experticia de Jesús Pacheco, mejor conocido en nuestra comunidad HiveAgile como "Pachecodes". ¡Bienvenidos al horizonte!

🌟 TopGit - Resumen Semanal (2026-07-04)

📚 Repositorios Destacados de la Semana

Los siguientes repositorios han sido seleccionados por su relevancia, calidad y métricas de GitHub:

🔧 🤖 Plataforma de Voz AI Dograh

Dograh es una plataforma de inteligencia artificial de voz de código abierto y autoalojable, diseñada como una alternativa a Vapi y Retell. Con Dograh, puedes crear agentes de voz en producción utilizando un constructor de flujos de trabajo intuitivo que permite arrastrar y soltar. Este sistema permite a los desarrolladores tener un control total sobre el código y mantener la transparencia en sus implementaciones.

• Características: Integración de telephony, soporte multilingüe, personalización de modelos, y procesamiento en tiempo real.
• Beneficios: Sin bloqueo del proveedor, total control sobre la personalización, y fácil mantenimiento y escalabilidad.
• Casos de uso: Automatización de atención al cliente, asistentes de voz personalizados y soluciones para servicios empresariales.

📊 Estadísticas de GitHub:
- ⭐ 4,771 estrellas
- 🔄 1,068 forks
- 👀 40 observadores
- 📝 19 issues abiertos
- 🔤 Principal lenguaje: Python

🔧 💻 OpenMontage - Sistema de producción de video

OpenMontage es el primer sistema de producción de video de código abierto que utiliza inteligencia artificial para crear videos profesionales. Con 12 pipelines y más de 52 herramientas, puedes transformar a tu asistente de codificación AI en un completo estudio de producción de video. Desde la investigación hasta la edición, este sistema te permite generar contenido multimedia de manera fácil y rápida.

📊 Estadísticas de GitHub:
- ⭐ 33,018 estrellas
- 🔄 3,777 forks
- 👀 163 observadores
- 📝 146 issues abiertos
- 🔤 Principal lenguaje: Python

🔧 💻 Editor de Video OpenReel

OpenReel Video es un editor de video completamente funcional basado en navegador que se ejecuta completamente del lado del cliente. Desarrollado con React, TypeScript, WebCodecs y WebGPU para una edición de video de calidad profesional sin necesidad de costoso software o procesamiento en la nube.

📊 Estadísticas de GitHub:
- ⭐ 3,625 estrellas
- 🔄 516 forks
- 👀 22 observadores
- 📝 16 issues abiertos
- 🔤 Principal lenguaje: TypeScript

🔧 🤖 MoneyPrinterTurbo: Generador de Videos AI

MoneyPrinterTurbo es una herramienta que utiliza modelos de inteligencia artificial para generar videos cortos de alta calidad a partir de un tema o palabra clave. Con solo un clic, podrás obtener videos con guiones, materiales, subtítulos y música de fondo.

📊 Estadísticas de GitHub:
- ⭐ 95,656 estrellas
- 🔄 13,933 forks
- 👀 587 observadores
- 📝 52 issues abiertos
- 🔤 Principal lenguaje: Python

🔧 🗺️ Planificador de Viajes TREK

TREK es un planificador de viajes autohospedado que permite la colaboración en tiempo real y ofrece mapas interactivos. Cuenta con soporte PWA, autenticación de un solo inicio (SSO), gestión de presupuestos, listas de empaque y mucho más. Su propósito es facilitar la organización de viajes de forma efectiva y compartida.

📊 Estadísticas de GitHub:
- ⭐ 9,130 estrellas
- 🔄 753 forks
- 👀 13 observadores
- 📝 8 issues abiertos
- 🔤 Principal lenguaje: TypeScript

🔧 ⚡️ Gestor de Marcadores Colaborativo

Linkwarden es un gestor de marcadores colaborativo y autohospedado para recopilar, leer, anotar y preservar completamente lo que importa, todo en un solo lugar. Su propósito es organizar páginas web y artículos útiles, garantizando el acceso incluso si el contenido original ya no está disponible. Además, Linkwarden proporciona una experiencia amigable para la lectura y anotación, permitiendo resaltar ideas clave y mantener tu conocimiento organizado.

📊 Estadísticas de GitHub:
- ⭐ 18,819 estrellas
- 🔄 795 forks
- 👀 42 observadores
- 📝 632 issues abiertos
- 🔤 Principal lenguaje: TypeScript

🔧 🧠 LongCat-Video

LongCat-Video es un modelo de generación de video fundamental que cuenta con 13.6B de parámetros y es capaz de realizar tareas como Text-to-Video, Image-to-Video, y Video-Continuation. Este modelo se destaca por generar videos largos de alta calidad y eficiencia, representando un avance hacia modelos de comprensión del mundo.

📊 Estadísticas de GitHub:
- ⭐ 4,621 estrellas
- 🔄 743 forks
- 👀 46 observadores
- 📝 70 issues abiertos
- 🔤 Principal lenguaje: Python

🔧 🧠 GBrain: El cerebro de agentes de IA

GBrain es una solución innovadora que integra un sistema de memoria compartida para equipos, optimizando el flujo de conocimiento y permitiendo un acceso fácil y eficiente a la información relevante. Gracias a su capacidad de síntesis y análisis de brechas, GBrain transforma la forma en que los equipos colaboran y toman decisiones, garantizando que cada miembro tenga acceso a la información que necesita, cuando la necesita.

📊 Estadísticas de GitHub:
- ⭐ 24,327 estrellas
- 🔄 3,502 forks
- 👀 116 observadores
- 📝 1,061 issues abiertos
- 🔤 Principal lenguaje: TypeScript

🔧 🛡️ RedAmon: Framework de Seguridad Automatizado

Descripción: RedAmon es un marco autónomo impulsado por IA que automatiza las operaciones de seguridad ofensiva, desde la recopilación de información hasta la explotación y post-explotación, con intervención humana mínima.

Características: Con este marco, puedes gestionar el mapeo de superficies de ataque, realizar pruebas de penetración y automatizar correcciones de código utilizando agentes de IA que manejan desde la detección de vulnerabilidades hasta abrir solicitudes de incorporación de cambios en GitHub.

Beneficios: Optimiza el proceso de pruebas de seguridad, minimiza los riesgos de intervención humana y agiliza la remediación de vulnerabilidades en tu código.

Casos de uso: Ideal para equipos de seguridad que necesitan escanear infraestructura, validar políticas de credenciales, y realizar auditorías en aplicaciones web y móviles.

📊 Estadísticas de GitHub:
- ⭐ 2,151 estrellas
- 🔄 446 forks
- 👀 24 observadores
- 📝 15 issues abiertos
- 🔤 Principal lenguaje: Python

🔧 ⚡ Motor de Inteligencia de Código de Alto Rendimiento

codebase-memory-mcp es un engine de inteligencia de código de alto rendimiento que indexa bases de código en un grafo de conocimiento persistente. Procesa el código en milisegundos, admite 158 lenguajes y permite consultas sub-milimétricas. Impresionante para agentes de codificación que requieren rapidez y precisión.

📊 Estadísticas de GitHub:
- ⭐ 26,081 estrellas
- 🔄 1,931 forks
- 👀 93 observadores
- 📝 181 issues abiertos
- 🔤 Principal lenguaje: C

📊 Análisis de Distribución por Categorías

La siguiente gráfica muestra la distribución de proyectos por categoría en TopGit:

📈 Estadísticas Semanales

🏆 Top 3 Categorías

📊 Distribución Detallada

🔧 Dev                ███████       35%  (6 repos)
🤖 IA & Machine Learning █████         29%  (5 repos)
🔧 Otros              ███           18%  (3 repos)
🌐 Web Development    ██            12%  (2 repos)

🚀 Tendencias Destacadas

📈 Métricas Clave

• Repositorios Totales: 17
• Promedio Diario: 2.4 repos/día
• Categorías Activas: 5

🎯 Categorías Dominantes

1. Dev
2. 6 repositorios

3. 35.3% del total

4. IA & Machine Learning

5. 5 repositorios

6. 29.4% del total

7. Otros

8. 3 repositorios
9. 17.6% del total

💡 Análisis de Tendencias

No se pudo generar el análisis de tendencias.

El servidor que Marco compartió con la inmobiliaria de su mujer

Cómo dar a cada departamento un entorno de agentes con sus MCP ya conectados a los datos reales del negocio — el CRM, el portal, las facturas — y por qué una sola instancia self-hosted puede servir a dos empresas distintas sin que sus datos se crucen. Si entiendes bien el modelo.

Era jueves por la tarde y Marco llevaba montado el mismo entorno de agentes tres veces esa semana.

Primero para la comercial nueva de ventas: agente de propuestas, tono de la casa, y el CRM conectado para que el agente viera de verdad los deals abiertos. Después para el chico de administración: otro agente, esta vez enganchado a la facturación. Y por la mañana, otra vez desde cero, para su mujer — que lleva la inmobiliaria y quería que su equipo tuviera un agente capaz de consultar el portal de propiedades y las visitas agendadas.

Cada montaje eran los mismos veinte minutos de clics. Y el detalle que más le escocía no era el tiempo: era que nada quedaba conectado a los datos que importaban. Un agente que "sabe de inmobiliaria" en abstracto no sirve de nada. Lo que hace falta es un agente que pueda leer esta cartera de propiedades, este CRM, estas conversaciones de WhatsApp. Contexto real, acceso real.

No quiero chatbots genéricos por departamento. Quiero agentes enchufados a los datos de cada área. Y lo estoy montando a mano, uno por uno, en dos empresas distintas.

No era un problema crítico. Era fricción invisible que se acumulaba. Cada persona nueva, otra tarde. Cada fuente de datos nueva, otra ronda de conectarla en cada sitio donde hacía falta.

Y por debajo había una pregunta más incómoda: su agencia y la inmobiliaria de su mujer son dos negocios distintos, con clientes y datos distintos. ¿De verdad quería duplicarlo todo en dos servidores? ¿O había una forma de tener una sola cosa que sirviera a ambos sin que los datos de una se colaran en la otra?

Esa tarde encontró algo que hacía exactamente eso.

Existe una herramienta que hace justo esto

No voy a decirte todavía cómo se llama — llegamos a eso. Lo que importa primero es la forma, porque es la que resuelve el problema de Marco.

Es una plataforma de agentes de IA, open-source y self-hosted, con una idea en el centro: multi-tenancy de verdad. Una instalación, muchos negocios dentro, cada uno aislado del resto. Y dentro de cada negocio, muchos equipos.

La arquitectura de datos tiene dos niveles que encajan como un guante con lo que Marco necesitaba:

• Un nivel "empresa" — el límite entre negocios. Los miembros, los recursos y los datos viven aquí. Dos empresas distintas no se ven entre sí.
• Un nivel "espacio de trabajo" — el entorno donde un agente opera dentro de una empresa.

Y encima, tres piezas que convierten "montar un agente a mano" en "aplicar una plantilla":

MCP nativo. Los servidores MCP — el estándar con el que un agente accede a datos y herramientas externas — se conectan de fábrica, con OAuth y tokens. Esto es lo que le faltaba a Marco: en lugar de un agente que "sabe de ventas", un agente enchufado al CRM real vía MCP, que consulta los deals de verdad.

Skills reutilizables. Conjuntos de instrucciones que el agente carga bajo demanda — el mismo concepto que las skills de Claude. "Cómo redactar una propuesta al estilo de la casa" se define una vez y lo usa cualquier agente.

Plantillas de departamento. Aquí se le encendió la bombilla. Puedes empaquetar un conjunto de recursos — agentes, skills, MCPs, proveedores de modelo — y aplicarlo a un espacio de trabajo en un solo paso. En vez de montar el entorno del comercial a mano, defines la plantilla "Ventas" una vez (agente de propuestas + skill de tono + MCP del CRM) y la aplicas. Entorno listo y conectado a sus datos. Un clic.

Y el remate: las invitaciones pueden llevar la plantilla incorporada. Invitas a alguien nuevo al departamento de ventas y entra con su entorno ya provisionado y conectado. No hay tarde de configuración. Hay un email.

La cuenta que hizo Marco

Marco cogió papel. Su agencia tenía cuatro tipos de puesto que usaban agentes: ventas, administración, atención al cliente y él mismo en dirección. La inmobiliaria, tres: captación, comercial y administración.

Sin esta herramienta, eso eran siete configuraciones distintas, multiplicadas por cada persona, mantenidas a mano y repartidas entre dos servidores porque son dos empresas.

Con ella, en teoría, eran siete plantillas. Se definen una vez. Cada persona nueva recibe la suya aplicada automáticamente. Y las dos empresas caben en la misma instalación como dos entidades separadas.

De "una tarde por persona" a "un email por persona". De dos servidores a uno.

Sonaba demasiado limpio. Y cuando algo suena demasiado limpio con datos de dos negocios reales metidos en la misma caja, Marco hace lo que hace siempre: no se fía de la web de marketing. Se mete en el código.

Porque una cosa es que una landing diga "multi-tenant" y otra que el aislamiento entre las dos empresas aguante de verdad cuando el admin de una conoce por casualidad el ID de un recurso de la otra. En proyectos jóvenes, el multi-tenancy se añade a menudo por encima con un WHERE tenant_id = ? que alguien, algún día, se olvida de poner.

Marco clonó el repositorio y abrió el middleware de autorización.

El nombre de la herramienta, la prueba de que el aislamiento aguanta, y — lo que más te va a servir — el mapa exacto de qué MCP conectar en cada departamento de cada empresa, es lo que viene ahora.