He pasado las últimas semanas revisando @codecopenflow y su documentación de gran nivel, así que déjame explicarlo en un inglés sencillo. El próximo gran avance para la IA no es otro LLM poderoso; es dar a los agentes ojos, manos y su propio escritorio (VLA). Eso es exactamente lo que Codec está construyendo, y aunque el mercado se está dando cuenta, no es demasiado tarde👇 A pesar de todo el bombo alrededor de la Gen-AI, la mayoría de los flujos de trabajo del mundo real todavía están atados con scripts rígidos y tareas codificadas. En el momento en que un píxel de la interfaz de usuario se mueve, la automatización se rompe, y cualquier cosa sin una API (aplicaciones de escritorio heredadas, robots de fábrica, clientes de juegos...) se vuelve inaccesible. Codec ataca ese punto ciego al dar a los agentes sus propios escritorios seguros, flujos de cámara y controladores de entrada para que puedan ver, decidir y actuar exactamente como un humano, pero incansables y programables. Este es el verdadero cambio de juego que hay que entender. ¿Qué va a desbloquear? Cada tarea de software repetitiva, como las que se encuentran en el trabajo de oficina, SAP y ERPs, donde las personas copian y pegan números manualmente, puede ser automatizada. Un bot puede observar la pantalla como un humano, hacer clic en las casillas correctas y completar la tarea mientras disfrutas de un café. Hardware y Robótica La tecnología de Lenguaje de Visión y Acción (VLA) permitirá el control de múltiples robots simultáneamente y refinar sus interacciones utilizando solo unos minutos de datos. Los robots pueden volverse conscientes de su entorno y tomar acciones apropiadas. (Ver video: ¿Cómo está Codec abordando este sector? Ejecutar Tareas con Datos Sensibles Las radiografías, archivos policiales o registros fiscales no pueden almacenarse en línea por razones de privacidad. El agente vive dentro de una máquina virtual bloqueada, lee las imágenes, escribe los resultados y nunca envía datos a la nube. Operadores: el primitivo "app" Cada flujo de trabajo autónomo que construyas, ya sea conciliando facturas de SAP, juegos, robótica y más, se empaqueta como un Operador. Los Operadores llevan su propio modelo VLA, metadatos y permisos, pueden instalarse con un clic y (pronto) monetizarse en un mercado público de Codec donde las tarifas de uso regresan al editor. La formación es flexible: grábate completando la tarea y deja que Codec ajuste finamente a partir de las demostraciones, o baja al SDK para un control programático completo. Fabric: El agregador del mercado de GPU En el núcleo está Fabric, el programador de código abierto de Codec. Despacha eficientemente cargas de trabajo a través de AWS, GCP, ubicaciones locales o cualquier red de GPU descentralizada a la que pueda acceder, mientras aplica una red de confianza cero y una colocación consciente de costos. Esto proporcionará: - Computación más barata a través de arbitraje en tiempo real entre nubes - Sin un único punto de falla; si AWS se cae, los trabajos se trasladan a otra región o proveedor en minutos. Fabric básicamente convierte "mi operador de IA necesita una caja" en "mi operador siempre encontrará la caja correcta, al precio correcto, bajo las reglas de seguridad correctas, automáticamente." ¿Cuán grande puede llegar a ser esto? Agentes de IA: se proyecta que crecerán de $5.4 B en 2024 a $50.3 B para 2030 (CAGR del 45.8 %). Automatización de Procesos Robóticos (RPA): $3.8 B → $30.9 B en el mismo período (CAGR del 43.9 %). Codec se sitúa en la intersección con agentes que observan píxeles en lugar de esperar APIs ordenadas. Para referencia, el gigante de RPA solo heredado UiPath vale aproximadamente $7 B hoy. O los rumores de @Figure_robot de una valoración post dinero de $40B. Mientras tanto, el FDV de $CODEC está en ~$13 M. Te dejaré hacer las cuentas sobre el potencial (y lo siento, no pude esperar para publicar esto y cargar bolsas). Tuve la oportunidad de hacer una llamada con el equipo y hacer algunas preguntas, son constructores de confianza con experiencia en Hugging Face + Elixir Games y están utilizando su propio capital como runway (más de un año en tesorería). Hay mucho más que no cubrí, como colaboraciones en juegos, MCP&TEEs, el equipo añadiendo liquidez de sus propios fondos, hoja de ruta, etc., ya que haría que esta publicación fuera demasiado larga, pero definitivamente compartiré los progresos realizados por el equipo. Coded 🥂

Si estás en IA, pivota hacia la Robótica Los modelos VLA cambiarán todo sobre cómo la IA interactúa con el mundo real en tiempo real Los LLM son geniales para datos históricos (y datos en vivo limitados) VLA cambia todo al usar visión (transmisiones de video, cámaras, datos de sensores) para tomar decisiones en tiempo real y enviar comandos de acción a un escritorio, NPC de juegos o robot. Uno de los próximos grandes desbloqueos para la IA y todavía estamos extremadamente temprano @codecopenflow maneja la infraestructura de IA x Robótica al permitir a los usuarios crear rápidamente escritorios virtuales o entornos de entrenamiento de robots para entrenar a tus Operadores de IA antes de liberarlos en producción IA x Robótica será una industria de varios billones de dólares en unos pocos años. Estoy comprando las palas y picos.

De silencio y sombras, un sistema despierta. Entrenado en aislamiento. Construido para percibir, razonar y actuar. La Gran Revelación está cerca. Pero antes de que se abran las puertas Los Ascendidos pueden entrar antes. El acceso anticipado a CodecFlow ya está disponible:

Acabo de descubrir que tengo 9 códigos de invitación disponibles para la testnet de @anoma 👀 Comenta y RT este post, seleccionaré a 9 personas en 24h 🥂

OpenAI acaba de anunciar que su Agente Operador ahora puede controlar una computadora completa para realizar un conjunto complejo de tareas utilizando modelos VLA emparejados con modelos LLM Visión Lenguaje Acción Si tan solo hubiera un proyecto de criptomonedas que ya pudiera hacer esto... Estudia @codecopenflow Además de controlar escritorios, Codec puede controlar operadores de robótica y juegos Crea un entorno de sandbox virtual para entrenar al Operador antes de liberarlo en producción en el mundo real La IA x Robótica y la automatización de juegos/escritorios/robots será el próximo gran paso para el desarrollo de la IA y mi objetivo es estar posicionado temprano Coded coded

OpenAI acaba de confirmar mi tesis de estrella del norte para la IA hoy al lanzar su agente operador. No solo fue esta mi tesis guía para $CODEC, sino para cada otra inversión en IA que hice, incluidas las de principios de año durante la locura de la IA. Ha habido mucha discusión con Codec en relación a la robótica, mientras que ese vertical tendrá su propia narrativa muy pronto, la razón subyacente por la que fui tan optimista sobre Codec desde el primer día es debido a cómo su arquitectura potencia a los agentes operadores. La gente todavía subestima cuánto mercado está en juego al construir software que funciona de manera autónoma, superando a los trabajadores humanos sin necesidad de constantes indicaciones o supervisión. He visto muchas comparaciones con $NUIT. Primero quiero decir que soy un gran fan de lo que Nuit está construyendo y deseo nada más que su éxito. Si escribes "nuit" en mi telegram, verás que en abril dije que si tuviera que mantener una moneda durante varios meses, habría sido Nuit debido a mi tesis de operador. Nuit era el proyecto de operador más prometedor en papel, pero después de una extensa investigación, encontré que su arquitectura carecía de la profundidad necesaria para justificar una inversión importante o poner mi reputación detrás de ella. Con esto en mente, ya estaba consciente de las brechas arquitectónicas en los equipos de agentes operadores existentes y buscando activamente un proyecto que las abordara. Poco después apareció Codec (gracias a @0xdetweiler por insistir en que profundizara en ellos) y esta es la diferencia entre los dos: $CODEC vs $NUIT La arquitectura de Codec está construida en tres capas; Máquina, Sistema e Inteligencia, que separan la infraestructura, la interfaz del entorno y la lógica de IA. Cada agente operador en Codec funciona en su propia VM o contenedor aislado, lo que permite un rendimiento casi nativo y aislamiento de fallos. Este diseño en capas significa que los componentes pueden escalar o evolucionar de manera independiente sin romper el sistema. La arquitectura de Nuit toma un camino diferente al ser más monolítica. Su pila gira en torno a un agente de navegador web especializado que combina análisis, razonamiento de IA y acción. Esto significa que analizan profundamente las páginas web en datos estructurados para que la IA los consuma y depende del procesamiento en la nube para tareas pesadas de IA. El enfoque de Codec de incrustar un modelo ligero de Visión-Lenguaje-Acción (VLA) dentro de cada agente significa que puede funcionar completamente local. Lo que no requiere constantes pings de vuelta a la nube para instrucciones, eliminando la latencia y evitando la dependencia de tiempo de actividad y ancho de banda. El agente de Nuit procesa tareas convirtiendo primero las páginas web en un formato semántico y luego usando un cerebro LLM para averiguar qué hacer, lo que mejora con el tiempo con el aprendizaje por refuerzo. Si bien es efectivo para la automatización web, este flujo depende del procesamiento de IA en la nube y de estructuras de página predefinidas. La inteligencia del dispositivo local de Codec significa que las decisiones se toman más cerca de los datos, reduciendo la sobrecarga y haciendo que el sistema sea más estable ante cambios inesperados (sin scripts frágiles o suposiciones de DOM). Los operadores de Codec siguen un bucle continuo de percibir–pensar–actuar. La capa de máquina transmite el entorno (por ejemplo, un feed de aplicación en vivo o robot) a la capa de inteligencia a través de los canales optimizados de la capa del sistema, dando a la IA "ojos" sobre el estado actual. El modelo VLA del agente luego interpreta las visuales y las instrucciones juntas para decidir una acción, que la capa del sistema ejecuta a través de eventos de teclado/rato o control de robot. Este bucle integrado significa que se adapta a eventos en vivo, incluso si la interfaz de usuario cambia, no romperás el flujo. Para poner todo esto en una analogía más simple, piensa en los operadores de Codec como un empleado autosuficiente que se adapta a sorpresas en el trabajo. El agente de Nuit es como un empleado que necesita pausar, describir la situación a un supervisor por teléfono y esperar instrucciones. Sin entrar demasiado en un agujero técnico, esto debería darte una idea de alto nivel sobre por qué elegí Codec como mi apuesta principal en Operadores. Sí, Nuit tiene respaldo de YC, un equipo impresionante y un github de nivel S. Aunque la arquitectura de Codec ha sido construida con escalabilidad horizontal en mente, lo que significa que puedes desplegar miles de agentes en paralelo sin memoria compartida o contexto de ejecución entre agentes. El equipo de Codec tampoco es de desarrolladores promedio. Su arquitectura VLA abre una multitud de casos de uso que no eran posibles con modelos de agentes anteriores debido a ver a través de píxeles, no capturas de pantalla. Podría seguir, pero lo dejaré para futuras publicaciones.

¡Quítate el sombrero ante la testnet de @anoma! Tiene una experiencia súper fluida y divertida con misiones secundarias y tareas diarias. Un nuevo mundo de UI y UX está surgiendo, y es basado en la intención ⏳

Si sabes dónde buscar, puedes hacerlo moverse. @RoboMove $CODEC

$MNT en las listas 👇 Capitalización de mercado de >: $2.4B+ (+28% WoW) > Volumen total de operaciones: $345M (+21% DoD) Impulsado por Blockchain for Banking. Créditos: @CoinMarketCap

Es increíble que en 2025, todavía veamos tal fragmentación y proyectos saltando entre cadenas y capas solo para perseguir el hype. 🫳 Arbitrum a Berachain a Base a HyperEVM a [INSERT_NEXT_HYPED_CHAIN] Simplemente construye en el mundo centrado en la intención Construye en @anoma