Hola,

En la newsletter de hoy vamos a centrarnos en el frontend, y quiero presentarte dos herramientas que están dando mucho que hablar.

La primera es AG-UI, un nuevo estándar que está creciendo a toda velocidad. Básicamente, es una forma de conectar agentes de inteligencia artificial con interfaces web de forma sencilla, bien documentada y sin dolores de cabeza. Si estás metido en el mundo del desarrollo de interfaces o simplemente te interesa saber cómo se está reinventando la relación entre humanos y máquinas en la web, AG-UI te va a encantar.

La segunda herramienta es Stagewise, que cambia por completo cómo trabajamos con el frontend. ¿Te imaginas poder modificar la interfaz gráfica de una app simplemente dando órdenes, sin escribir código directamente? Eso es lo que propone Stagewise: una forma más visual, intuitiva y rápida de construir y ajustar componentes. Funciona integrado con herramientas como Cursor, Windsurf y VSCode, así que es muy fácil incorporarlo en tu flujo de trabajo actual.

Y como cada semana, te dejo también nuestro último episodio de G33K TEAM, donde hablamos de todo esto y más: desde Supabase y Trailbase, hasta cómo sacar más partido a herramientas de IA para el día a día, automatizar tareas con bots en Telegram, y hasta hacer resúmenes diarios automáticos de tus grupos favoritos.

🎥 Aquí puedes ver el episodio completo:

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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". Prepárate para una perspectiva fresca y auténtica sobre la IA. ¡Bienvenidos al horizonte!

🧠 AG-UI: el nuevo protocolo para conectar la inteligencia artificial con interfaces web

Hasta ahora, conectar un agente de inteligencia artificial con una web no era precisamente sencillo. Si querías que tu agente “escribiera” en tiempo real, respondiera preguntas o incluso ejecutara alguna acción mientras el usuario interactuaba con la pantalla… te encontrabas con un lío de conexiones, formatos y herramientas sin un estándar claro.

Eso cambia con AG-UI, un nuevo protocolo que viene a facilitar la vida a quienes trabajamos con interfaces conectadas a IA. AG-UI es un puente entre el agente de inteligencia artificial y el frontend de una web o aplicación. Y no es solo una idea bonita: es código real, open source y ya funcionando en varios ejemplos prácticos.

¿Pero qué es exactamente AG-UI? 🤔

AG-UI (Agent Graphical User Interface) es un protocolo abierto, ligero y basado en eventos. Dicho en simple: es una forma estandarizada de hacer que un agente de IA y una web se comuniquen entre sí en tiempo real.

Hasta ahora, cada desarrollador tenía que inventar su propia forma de conectar su frontend con su backend de IA. AG-UI propone un lenguaje común para que esa comunicación funcione siempre igual, sin importar con qué herramienta hayas construido tu agente ni qué tecnología uses en el frontend.

¿Qué problemas resuelve?

Imagina que estás construyendo un asistente virtual para tu página web. Quieres que la IA conteste, que muestre mensajes como si estuviera escribiendo en vivo, que use herramientas externas si hace falta (como buscar algo en una base de datos o traducir un texto), y que todo esto se muestre al usuario sin bloqueos ni recargas.

Antes de AG-UI, lograr eso requería mucha configuración: establecer conexiones, inventar tus propios eventos, asegurar que los mensajes llegaban bien, gestionar cada posible error…

AG-UI te evita todo ese trabajo. Ofrece una lista clara de 16 eventos estándar que definen cómo debe hablarse un frontend con un agente. Desde “mensaje recibido” hasta “tarea completada” o “el agente está escribiendo…”. Tú solo tienes que seguir ese lenguaje, y todo empieza a fluir.

¿Y cómo se usa? ¿Hay que ser programador experto?

No. Obviamente hay que saber algo de desarrollo web si vas a integrar esto en una aplicación, pero AG-UI no es complicado. De hecho, uno de sus puntos fuertes es que viene acompañado de ejemplos prácticos, código ya escrito y una demo que puedes clonar en tu ordenador y empezar a usar en minutos.

Basta con tener Node.js instalado (el entorno más común para desarrollo web) y ejecutar tres comandos:

git clone https://github.com/ag-ui-protocol/ag-ui.git
cd ag-ui
pnpm install && pnpm run dev

Con eso ya tienes corriendo una demo en tu navegador. Puedes chatear con un agente, ver cómo se transmiten los mensajes en tiempo real, y entender cómo funciona todo por dentro.

¿Qué tiene por dentro?

El proyecto está dividido en varias partes:

• Una demo visual llamada “Dojo” donde puedes ver distintos ejemplos de agentes y cómo interactúan con el frontend.
• Código fuente reutilizable para React, con componentes ya listos que puedes meter en tu proyecto.
• Hooks y utilidades para gestionar eventos, flujos de conversación y respuestas del agente.
• Y lo más importante: la especificación del protocolo, que puedes seguir para usar AG-UI incluso con tu propio backend (aunque no esté hecho en JavaScript).

¿Necesito usar un modelo de IA específico?

No. Ese es uno de los puntos fuertes de AG-UI. Puedes usar OpenAI, Claude, un modelo local, un backend en Python, JavaScript, Go o lo que quieras. Mientras tu backend sea capaz de emitir eventos en el formato que AG-UI espera, funcionará sin problemas. De hecho, ya hay integraciones listas con frameworks como LangGraph, CrewAI, Mastra y más.

En una prueba rápida, por ejemplo, fue posible cambiar un agente hecho en JavaScript por uno en Python sin tocar el código del frontend. Esa flexibilidad no es común, y es justo lo que hace que AG-UI prometa tanto.

¿Y esto para qué sirve en la práctica? 💡

Con AG-UI puedes construir interfaces que parezcan realmente vivas. Piensa en asistentes que reaccionan mientras hablas con ellos, que actualizan la interfaz en tiempo real según lo que responden, que incluso modifican partes de la web en función de lo que hacen.

CopilotKit — Best-in-class copilots in your product.

CopilotKit is the simplest way to integrate production-ready Copilots into any product.

Por ejemplo, si le pides a un agente que cambie el color de fondo de la página, puede hacerlo. Si le dices que te dé una lista y la convierta en tarjetas visuales, también. Todo esto de forma fluida y sin tener que reinventar la rueda.

¿Tiene futuro?

Sí, y mucho. Aunque AG-UI todavía es joven, tiene buena documentación, comunidad activa y un enfoque realista. No intenta ser un “framework nuevo”, sino una capa de conexión. Justo lo que hacía falta para que los agentes de IA dejen de ser cajas negras y empiecen a formar parte real de nuestras aplicaciones.

AG-UI no es mágico, pero sí muy útil. Y si estás trabajando en productos donde la IA tiene un papel importante, merece la pena probarlo.

Es un nuevo protocolo que estandariza la comunicación entre agentes de inteligencia artificial y aplicaciones frontend. Te permite construir interfaces reactivas, conectadas y en tiempo real, sin tener que diseñarlo todo desde cero. Viene con ejemplos, herramientas y una arquitectura abierta que se adapta a distintos lenguajes y modelos.

Introduction - Agent User Interaction Protocol

Get started with the Agent User Interaction Protocol (AG-UI)

Agent User Interaction Protocol

Si estás metido en el mundo IA + Web, échale un vistazo. Puede ahorrarte muchas horas de trabajo… y darte ideas para llevar tu producto al siguiente nivel 🚀

🌟 TopGit - Resumen Semanal (2025-05-25)

📚 Repositorios Destacados de la Semana

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

🔧 ⚡ Servidor de Aplicaciones TrailBase

TrailBase es un servidor de aplicaciones de código abierto, increíblemente rápido, con APIs seguras por tipos, un entorno de ejecución para JS/ES6/TS integrado, y autenticación, diseñado para ser fácil de auto-hospedar. Se basa en tecnologías robustas como Rust, SQLite y V8, permitiendo una experiencia de tiempo real y un rendimiento sobresaliente.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 2,165 estrellas
• 🔄 48 forks
• 👀 12 observadores
• 📝 9 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: Rust

🔧 💻 ProxLB - Balanceador de Carga

ProxLB es una solución avanzada para equilibrar la carga diseñada específicamente para clústeres Proxmox. ProxLB resuelve la ausencia de un Programador de Recursos Dinámico (DRS) como el que utilizan los usuarios de VMware, mejorando la gestión y eficiencia de los clústeres Proxmox al distribuir inteligentemente las cargas de trabajo entre los nodos disponibles. Además, es completamente de código abierto y gratuito, lo que fomenta la transparencia y las mejoras impulsadas por la comunidad. Con características como el modo de mantenimiento y reglas de afinidad, ProxLB optimiza el rendimiento y la alta disponibilidad mientras mejora la gestión de recursos.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 475 estrellas
• 🔄 31 forks
• 👀 16 observadores
• 📝 13 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: Python

🔧 🛡️ Octelium: Plataforma de Acceso Seguro

Descripción: Octelium es una plataforma unificada, autohospedada y de código abierto para acceso seguro de confianza cero, diseñada como una alternativa moderna a las VPN corporativas.

Características: Funciona como una solución para acceder a recursos internos y protegidos a través de túneles seguros, en un entorno escalable y sin la necesidad de credenciales complicadas. Proporciona acceso basado en la identidad a recursos privados y públicos para usuarios y cargas de trabajo.

Beneficios: Ofrece una arquitectura moderna de confianza cero, eliminando la necesidad de secretos y facilitando la gestión de políticas de acceso. Además, es auto-administrable y diseñada para ser fácil de usar y desplegar en cualquier infraestructura, sin necesidad de alterar el entorno existente.

Casos de uso: Ideal para empresas que buscan una solución de acceso remoto segura, homelabs, implementación de APIs, y más. Permite el acceso seguro a aplicaciones desplegadas y recursos internos de forma simplificada.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 166 estrellas
• 🔄 6 forks
• 👀 4 observadores
• 📝 0 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: Go

🔧 🌐 Servidor MCP de Google Workspace

El Servidor MCP de Google Workspace permite conectar clientes MCP, asistentes de IA y más a los servicios de Google Workspace a través del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). Este sistema facilita el acceso y la interacción de los sistemas de IA con los datos del usuario de aplicaciones de Google Workspace de manera segura y eficiente.

📊 Estadísticas de GitHub:

• ⭐ 59 estrellas
• 🔄 13 forks
• 👀 3 observadores
• 📝 1 issues abiertos
• 🔤 Principal lenguaje: Python

📊 Análisis de Distribución por Categorías

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

📈 Estadísticas Semanales

🏆 Top 3 Categorías

📊 Distribución Detallada

🤖 IA & Machine Learning ██████████    50%  (2 repos)
🔧 Dev                ██████████    50%  (2 repos)

🚀 Tendencias Destacadas

📈 Métricas Clave

• Repositorios Totales: 4
• Promedio Diario: 0.6 repos/día
• Categorías Activas: 2

🎯 Categorías Dominantes

1. IA & Machine Learning
   • 2 repositorios
   • 50.0% del total
2. Dev
   • 2 repositorios
   • 50.0% del total

💡 Análisis de Tendencias

En base al análisis semanal de los proyectos en Github, podemos observar varias tendencias clave en el mundo de la tecnología.

1. Aplicaciones Autoalbergadas: Los dos proyectos principales, TrailBase y Octelium, son soluciones autoalbergadas, lo que refleja una tendencia de las empresas y desarrolladores a buscar más control y personalización sobre sus aplicaciones.
2. Seguridad y Rendimiento: La seguridad también es un tema recurrente, con Octelium proporcionando una solución de acceso seguro confiable y TrailBase ofreciendo APIs seguras. La eficiencia y el rendimiento son una prioridad también, ya que TrailBase se jacta de su velocidad e integración con tecnologías de rendimiento como V8 y Rust.
3. Soluciones de Código Abierto: Es notorio que todas las soluciones enlistadas son de código abierto, lo que resalta la creciente proclividad hacia la transparencia, la colaboración comunitaria y elimina las barreras de entrada comunes con las alternativas comerciales.
4. Interacción Avanzada de IA con Datos de Usuario: El servidor MCP de Google Workspace es un indicativo de la creciente necesidad de facilitar la interacción de los sistemas de inteligencia artificial con datos de usuario de manera segura y eficiente.
5. Balanceadores de Carga y Optimización de Recursos: ProxLB, una solución para equilibrar la carga, demuestra la creciente necesidad de optimización de recursos y eficiencia en la gestión de clústeres.

Estas tendencias demuestran el dinamismo del ecosistema de Github, con avances tanto en seguridad y eficiencia como en interacciones avanzadas de IA. Asimismo, reflejan la creciente preferencia por las soluciones de código abierto y autoalbergadas.

Stagewise: Revolucionando el Desarrollo Front-End con Inteligencia Artificial

En el vertiginoso mundo del desarrollo web, cada herramienta que ahorra tiempo y mejora la colaboración es oro puro. En este contexto, Stagewise.io irrumpe como una propuesta open source que promete cambiar las reglas del juego, llevando la inteligencia artificial directamente al corazón del trabajo front-end.

¿Qué es Stagewise?

Stagewise es un proyecto de código abierto diseñado para transformar la interacción entre desarrolladores y agentes de IA. Su objetivo: acelerar y simplificar la integración de la inteligencia artificial en el ciclo de desarrollo front-end, generando una colaboración más fluida, contextual y poderosa.

El corazón de Stagewise es una barra de herramientas integrada en el navegador que conecta la UI visible con el código que la sustenta. Esta barra se convierte en una especie de “copiloto visual”, permitiendo a los desarrolladores trabajar codo a codo con la IA directamente desde su entorno de desarrollo.