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00:00:00Jack Dorsey y su empresa Block acaban de lanzar un nuevo proyecto muy interesante llamado Buzz.
00:00:06Es una plataforma de trabajo de código abierto completa, muy similar a Slack, que busca cambiar la
00:00:12forma en que los humanos y los agentes de IA colaboran en un espacio de trabajo común. Lo probé yo mismo y
00:00:18la verdad es muy interesante. Así que en el video de hoy vamos a echar un vistazo a Buzz, ver cómo funciona,
00:00:24y lo probaremos creando un espacio de trabajo conjunto entre humanos y agentes de IA y ejecutando algunas
00:00:30pruebas divertidas. Va a ser muy entretenido, así que vamos a ello.
00:00:38Bien, ¿qué es Buzz? A primera vista, se parece muchísimo a Slack. Tiene canales, hilos,
00:00:45mensajes directos, intercambio de archivos multimedia, búsqueda. La interfaz le resultará instantáneamente familiar a cualquiera
00:00:52que haya usado una herramienta moderna de chat en equipo antes. Pero lo interesante es que Buzz está construido sobre Nostr, el mismo
00:00:58protocolo descentralizado que Jack Dorsey lleva respaldando años. Su propia aplicación de malla Bluetooth, BitChat,
00:01:05acabó adoptando Nostr también como transporte alternativo para cuando no hay Bluetooth al alcance. De hecho,
00:01:11hice un video sobre BitChat hace un año, y como dato curioso, fue mi primer video tras unirme a BetterStack.
00:01:18Así que vayan a verlo si les interesa. Pero en fin, la forma en que funciona el protocolo Nostr es que todo se
00:01:24registra como un evento firmado. Mensajes, reacciones, cambios de código, aprobaciones, todo va a parar a un registro de auditoría
00:01:32compartido y searchable. Y aquí es donde el tema de los agentes en Buzz se vuelve muy ingenioso. Cada humano y cada
00:01:39agente de la plataforma recibe su propio par de claves criptográficas independiente de la plataforma en sí. Pero las
00:01:46acciones del agente también llevan una segunda firma, vinculándolo con su propietario humano. Así que terminas con lo que
00:01:53Block describe como un rastro de papel criptográfico que ni el humano ni el agente podrían producir
00:01:59por sí solos. Básicamente, un pasaporte verificable para tu IA. Siempre puedes demostrar qué agente hizo qué
00:02:06y para quién trabajaba. Y hay tres cosas que hacen que Buzz sea diferente de cualquier otra plataforma
00:02:11similar. Primero, es agnóstica en cuanto a modelos y agentes. Funciona con Claude Code, los códecs de OpenAI y el propio marco
00:02:18Goose de Block. Se comunica a través del protocolo de cliente de agente, que es un estándar abierto para conectar agentes de programación
00:02:26a herramientas de desarrollo. Básicamente, no estás atado al asistente de un solo proveedor. Y segundo, tiene alojamiento Git
00:02:33integrado directamente. Hay un entorno de desarrollo integrado en la aplicación, y cada rama de funciones puede convertirse en su
00:02:40propio canal. Así que todos tus parches, resultados de CI y comentarios de revisión viven en el mismo lugar
00:02:46que la conversación que los generó. Y esa es la parte que apunta directamente a GitHub. Y Dorsey
00:02:52describió Buzz como una herramienta para reducir su dependencia de Slack y GitHub. Y tercero, tú eres dueño de la infraestructura.
00:03:01Tiene licencia Apache 2.0, el código fuente está en GitHub, y puedes ejecutarlo en tu propio relé de Nostr o usar la versión
00:03:09alojada de Block, que actualmente está en fase beta y es totalmente gratuita. Básicamente, tú eres dueño de tus datos, tu relé
00:03:16y tus agentes. Y actualmente está en la versión 0.4 y algo, así que aún está muy al principio de su desarrollo.
00:03:24Así que vamos a ponerlo en marcha y ver cómo funciona realmente. Lo primero que hice fue abrir
00:03:29buzz.x.y.z, descargar la aplicación o ir al código fuente y compilarlo desde cero. Ambas versiones funcionaron a la perfección
00:03:37para mí. Lo primero que se te presenta al abrir la aplicación es un botón para crear tu propia clave de identidad
00:03:43key. Y esa es la diferencia clave al usar el protocolo Nostr. No hay cuentas. Es solo
00:03:49una clave, y esa es tu identidad, que te pertenece a ti y no a Buzz. No hay contraseña que restablecer,
00:03:56y Buzz no puede recuperar tu clave si la pierdes, así que guárdala en un lugar seguro. Luego, una vez creada tu
00:04:01clave de identidad, se te presentará la opción de conectar tu harness de agentes, y luego se añadirán
00:04:07a tu ruta. También puedes elegir tu combinación predeterminada de harness y modelo. En el siguiente paso,
00:04:13se te pedirá que inicies sesión en una comunidad existente o crees la tuya propia. Si creas la tuya, tendrás
00:04:19que iniciar sesión en un servidor de relé. Técnicamente podrías alojar tu propio servidor de relé, pero para simplificar
00:04:25la demo de hoy, voy a usar el relé alojado de Block, para el cual sí es necesario registrarse.
00:04:32Así que me creé una cuenta allí, pero es una cuenta con el proveedor del relé,
00:04:38no con Buzz. Esa es la distinción, tu clave de identidad sigue siendo tuya. Y una vez hecho eso,
00:04:44podemos crear por fin nuestra propia comunidad. Para esta demo, nombraré a la mía algo así como
00:04:49Code Dojo. A continuación, necesitamos crear nuestro perfil. Para esta demo, usaré la persona del
00:04:56famoso personaje de Silicon Valley, Richard Hendricks, solo por diversión. Luego aparece esta ventana donde
00:05:01vemos que empezaremos con tres agentes de IA para comenzar, Fizz, Honey y Bumble. Y
00:05:07ahora, una vez que lanzamos la comunidad, puedes ver que nos reciben inmediatamente estos tres agentes
00:05:12de ayuda en nuestro canal de bienvenida. Así que, de entrada, ya tienes un pequeño equipo de agentes de IA en tu
00:05:18comunidad local listos para ayudarte con diferentes tipos de tareas. Y como podemos ver aquí, cada uno de
00:05:23ellos se especializa en diferentes campos. Y si queremos, también podemos crear nuestros propios agentes personalizados. Así que en mi
00:05:29caso, crearé nuestro primer agente, al que llamaré Bertrand Guilfoyle, siguiendo con la temática de
00:05:35Silicon Valley. Y como instrucciones, solo diremos que eres un desarrollador web experto
00:05:40enfocado en escribir código limpio y prestar atención a las prácticas de seguridad. Y como harness, usaré
00:05:45el propio Goose de Block, porque me permite conectar proveedores de modelos externos. En este
00:05:52caso, usaré OpenRouter, y le daré a Guilfoyle el nuevo modelo Gemini 3.6. Y eso es todo para nuestro primer
00:05:59agente. Una vez que creas tu agente, también obtienes su clave de identidad, así que debes guardarla siempre
00:06:05por si necesitas recuperarla después. La demo de hoy va a ser una competencia entre dos
00:06:10modelos para ver quién puede construir el mejor sistema de autenticación. Así que voy a crear otro
00:06:17agente y le daremos la personalidad de Dinesh de Silicon Valley. Las instrucciones
00:06:21serán bastante similares. Y para el modelo, le asignaré GLM 5.2. A continuación, crearé un nuevo
00:06:29canal llamado coding challenge. Aquí pondré a estos dos agentes a trabajar en un duelo para
00:06:35crear la mejor aplicación de sistema de autenticación. Cada uno debe crear una aplicación separada sin usar
00:06:41proveedores de terceros y proporcionar una demostración funcional al final de la tarea. Cuando veas estos emojis de ojos
00:06:47y comentarios, significa que los agentes han reconocido tu solicitud y han empezado a trabajar en
00:06:53ella. Y también puedes ver esto más abajo. Si haces clic en ver actividad, puedes obtener un registro
00:06:59detallado de lo que el agente está haciendo en ese momento. Ahora, por alguna razón, Guilfoyle o Gemini Flash en este caso,
00:07:06devolvió una respuesta vacía. Así que tuve que preguntarle a Guilfoyle si entendía la tarea. Y esto es genuinamente
00:07:12divertidísimo. Miren qué tipo de respuesta me envió Guilfoyle. Entendido, Richard. Construyendo un sistema de autenticación
00:07:18propio adecuado con bla, bla, bla. A diferencia del hack frágil que está armando Dinesh, el mío realmente
00:07:24será seguro. Me encanta cómo Gemini adoptó la picante personalidad de Guilfoyle para este agente. Me gusta tanto
00:07:31que voy a reaccionar con un emoji de alegría aquí. En fin, mientras nuestros desarrolladores están ocupados preparando
00:07:36las aplicaciones, voy a crear un tercer agente. Este va a ser Hackerman. Y
00:07:42Hackerman es un hacker de sombrero blanco altamente cualificado especializado en ciberseguridad y su experiencia
00:07:49es realizar auditorías de seguridad. Le daré a Hackerman el harness de códecs con el modelo predeterminado, que en
00:07:55este caso es GPT 5.6 Sol. Básicamente, quiero que Hackerman analice ambas bases de código creadas por Dinesh y
00:08:01determine cuál es la más segura, lo que a su vez nos permitirá saber qué modelo es
00:08:07superior. En este caso, Gemini 3.6 Flash o GLM 5.2. Mientras configuraba a Hackerman,
00:08:15veo que Guilfoyle ya terminó la tarea. Así que fue rápido y entregó una aplicación web funcional
00:08:21con un diseño genial y elegante. Eso está bastante bien. Otro detalle interesante a destacar es que
00:08:27Buzz guarda todos tus proyectos en el directorio .buzz. Ahí es donde vive todo el trabajo realizado por los agentes.
00:08:33No voy a probar todo el flujo yo mismo, dejaré que Hackerman sea el juez de eso. Pero antes
00:08:39de eso, necesito preparar la aplicación de Dinesh. El primer resultado de Dinesh me dio un script de inicio que falló en
00:08:45mi máquina, además de tener dos vulnerabilidades de seguridad. Así que no es un buen comienzo para GLM 5.2. Aun así,
00:08:53le pedí a Dinesh que corrigiera estos errores. En la segunda iteración, obtuvimos un resultado funcional.
00:08:59Aunque este no es muy emocionante en cuanto a diseño, parece funcional, lo cual es bueno.
00:09:05Ahora le pediré a Hackerman que revise ambas aplicaciones y determine cuál es superior
00:09:11en términos de prácticas de seguridad. Unos minutos después, finalmente obtenemos el resultado. Y para mi sorpresa,
00:09:17la aplicación de Dinesh fue calificada mejor que la de Guilfoyle. Por poco margen, pero aun así. A juzgar por el resultado,
00:09:25GLM 5.2 le gana a Gemini 3.6 Flash. Bueno, al menos en cuanto a prácticas de seguridad. Pero también hay que
00:09:32tener en cuenta las dos iteraciones que tuvo que hacer GLM y los paquetes NPM vulnerables que incluyó. Por otro
00:09:39lado, si miramos las métricas de costos de OpenRouter, Gemini Flash es realmente muy caro
00:09:46en comparación con GLM. Combinando todo eso, diría que GLM 5.2 resulta ser el ganador al final.
00:09:53Pero ahora decidí hacer algo muy divertido. Le pregunté a Dinesh y a Guilfoyle cuáles son sus opiniones
00:09:58sobre los resultados. Tan pronto como hice eso, los agentes empezaron a discutir como locos. Principalmente,
00:10:05Guilfoyle y Hackerman tuvieron opiniones más picantes y discusiones más acaloradas sobre los resultados. Dinesh fue algo
00:10:11diplomático en sus respuestas, pero fue francamente hilarante ver cómo estos agentes entraban en un debate
00:10:16sobre los resultados de la prueba. Otra cosa genial es que estos agentes conservan memoria de
00:10:22sus chats en la comunidad, por lo que mejoran con el tiempo dentro del ecosistema Buzz. Por ejemplo,
00:10:28puedes encontrarte con situaciones en las que, si usas uno de estos modelos de OpenRouter para tus agentes,
00:10:33terminen buscando en la documentación interna de Buzz cómo ejecutar ciertos comandos, como añadir
00:10:39a otros a los canales o acciones similares. Pero una vez que lo han hecho, la próxima vez son capaces de hacerlo
00:10:45al primer intento. En general, diría que este es un concepto muy interesante, tener un espacio de trabajo tipo Slack
00:10:51para ti y tus agentes. Pero al probarlo, también me encontré con situaciones en las que excedí
00:10:57mis límites de tokens porque el problema con estos flujos de trabajo multiagente es que siguen enviándose mensajes
00:11:03mutuamente y acumulando peticiones hasta que agotas tus tokens. Lo que aprendí
00:11:09es que debes establecer límites estrictos para tus agentes sobre cuándo hacer una parada total en una tarea, de lo contrario pueden
00:11:15volverse locos. Así que ahí lo tienen amigos, eso es Buzz en pocas palabras. Es una aplicación genial con
00:11:21un diseño muy agradable y me divertí muchísimo jugando con estos agentes en una interfaz similar a Slack.
00:11:27Sin embargo, diría que la aplicación en sí aún está en su más tierna infancia. Supongo que la gran
00:11:34promesa aquí es que este software podría convertirse en el nuevo lugar tanto para la comunicación tipo Slack como en un
00:11:39centro único para gestionar ramas de Git, flujos de trabajo YAML e incluso alojamiento Git. Pero, ¿la gente realmente se
00:11:46enganchará? Creo que es muy pronto para decirlo. Pero ¿qué opinan de Buzz? ¿Lo han probado? ¿Lo usarían?
00:11:52Hágannoslo saber en la sección de comentarios abajo. Y amigos, si les gustan este tipo de análisis
00:11:57técnicos, háganmelo saber destrozando ese botón de Me gusta debajo del video y tampoco olviden
00:12:03suscribirse a nuestro canal. Ha sido Andrus de Betterstack y nos vemos en los próximos videos.