Cómo verificar que tu agente de código no desactivó el monitoreo: una auditoría de 4 puntos
Revisa permisos, prompts de delegación, diffs y el monitoreo desplegado antes de confiar en el autoinforme de un agente de código.
Agentes
Automatización y agentes que realmente entregan resultados.
Prueba los flujos de trabajo dinámicos de Claude con errores plantados en tu repositorio
Planta defectos conocidos, compara los hallazgos de un solo agente frente a los del flujo de trabajo y establece un presupuesto de sesión antes de activar los flujos de trabajo dinámicos de Claude.
Asigna un presupuesto de tokens a cada agente de IA antes de que se convierta en una factura sorpresa
Asigna a cada agente de IA un nivel de tokens, un límite, un umbral de alerta y salvaguardas antes de que escale, para que finanzas reciba un presupuesto en lugar de una factura sorpresa.
Cómo crear un mapa de fallos para un agente de IA antes de pilotarlo
Ejecuta el agente en tareas de jornada completa, evalúa cada criterio de la rúbrica y registra los fallos por hecho, archivo, decisión o plazo antes de pilotarlo.
Auditar un agente siempre activo antes de que empiece a trabajar: verificación de acceso de Dots
Antes de que un agente siempre activo empiece a trabajar, audita qué puede leer en reposo, cómo se aprueban las compras y qué alcances de plugins abre por defecto.
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Prueba el monitor de tu agente antes de confiar en un registro de bloqueos limpio
Una comprobación de fallos en cinco pasos para monitores de agentes de código: fuerza una operación bloqueada, añade un plazo, prueba los reintentos y compara la configuración de modelos.
Evalúa a tu agente de IA por lo que aprendió, no por lo que sabe
Construye un arnés de evaluación de agentes estilo AEI, repetible, que pruebe el acceso declarado, la seguridad y la persistencia del aprendizaje antes de confiarle trabajo real.
Evalúa agentes de código en tareas privadas y calcula el coste del arnés
Ejecuta una pequeña tabla de puntuación con código privado, mide el éxito en el primer intento y separa el coste del arnés del del modelo antes de comprar.
Realiza esta auditoría de permisos de agentes de IA para detener brechas tipo Unit 42
Inventario los sistemas accesibles de cada agente, delimita sus credenciales y marca tokens permanentes, secretos de repositorios y accesos a gestión de secretos antes de que se conviertan en una cadena de ataque.
Ejecuta tu propia batería de pruebas antes de redirigir agentes a Atria Dawn
Usa un conjunto fijo de tareas multietapa propias, registros completos de trayectorias y un umbral de aprobación antes de incorporar un nuevo modelo agéntico.
Verificación de tres preguntas antes de migrar el estado de agentes a un arnés gestionado: OpenAI Agents API
Verifica la propiedad del estado, los términos de datos y la economía de costos/salida antes de migrar sesiones de agentes a un arnés gestionado, usando la Agents API de OpenAI como caso de prueba.
Auditar registros de agentes: puntuar resultados y ampliar las búsquedas
Un primer pase limpio no es prueba de seguridad. Puntúa las acciones y resultados observables, y vuelve a auditar los archivos con consultas ampliadas antes de confiar en el resultado.
Verifica la ruta de un agente hacia la borración de una base de datos Prisma/Supabase
Una migración de rutina puede vaciar producción si un agente posee credenciales activas. Usa una base de datos sombra segura, un shell limpio y consentimiento humano.
Cuatro controles de permisos que evitan que un agente de IA borre la producción
Un agente es seguro en producción solo cuando tiene una identidad acotada, acciones destructivas en sandbox, confirmación independiente y revisión por pares como barrera.
Prueba la memoria de agentes de IA en 100 conversaciones de soporte
Crea un arnés fijo de 100 conversaciones para medir qué recuerda, olvida y filtra un agente de soporte con IA antes de que atienda a clientes.
Aislamiento de evaluaciones de agentes: egress, cachés, abortos
Lista de verificación de aislamiento para evaluaciones de agentes: controles de egress, aislamiento de caché compartida, condiciones de aborto y sondas de verificación que detectan canales laterales.
Evalúa agentes de IA de programación con una escena de Three.js
Usa una escena de Three.js restringida para puntuar agentes de IA de programación según el código entregado, el comportamiento en tiempo de ejecución, el número de ediciones, el coste y los modos de fallo.
Cómo auditar el código generado por agentes de IA antes de adoptarlo: la prueba de DoltLite
Usa DoltLite como estudio de caso para auditar PRs de agentes de IA: revisa deltas upstream, divergencia de pruebas, cambios de almacenamiento y rendimiento de referencia.
Prueba WPS antes de desplegar una app interna creada con IA
Una puerta de cinco preguntas ayuda a los equipos de oficina a distinguir una app desplegable creada con IA de una demo ingeniosa.
Decide si /boost de Antigravity justifica el consumo de tokens con esta lista de verificación de 5 puntos
Trata /boost como una escalada de pago, no como opción predeterminada, y usa un filtro de cinco puntos para decidir cuándo el consumo de tokens está justificado.
Usa esta prueba de 5 puntos de Outlook caído para ver si tu agente de correo con IA puede mantener el correo en movimiento
Si tu agente de correo con IA solo funciona cuando la nube está tranquila, es un juguete, no un flujo de trabajo ante caídas.
Ejecuta esta suite de ataques a agentes antes de producción: detecta inyección de prompt, envenenamiento de memoria y deriva de contexto
Una prueba de seguridad de agentes antes de producción debe demostrar la identidad, el alcance de las herramientas, el aislamiento de memoria, el comportamiento de deriva y la ruta de parada antes de dar crédito a los controles de gateway.
Caída de Outlook: prueba tu agente de correo con IA
Da a tu agente de correo con IA solo el texto de la página de estado y de Downdetector, el correo visible y la restricción de no acceso, y luego evalúa si cita fuentes, señala lagunas y propone acciones siguientes.