El ecosistema de los agentes

Usos de la IA en Investigación Académica — Clase 3, jueves 08-10-2026

Hay tres temas, uno por persona. Repártanselos antes del martes 6 de octubre. Lee la documentación de tu tema en Codex y en Claude Code, pruébalo en Codex y trae una página con lo que encontraste. En clase tienes 7 minutos para explicarlo.

A. Instrucciones permanentes y memoria

Lo que el agente lee al empezar cada sesión, para que no tengas que repetírselo.

Codex: AGENTS.md · Memories
Claude Code: CLAUDE.md y memoria

Prueba: escribe un AGENTS.md para la carpeta de tu tesis. Incluye de qué trata, dónde están los datos y tres reglas.

B. Skills y plugins

Un procedimiento que se repite, guardado como archivo para que el agente lo siga cuando lo necesite.

Codex: Skills
Claude Code: Skills · Plugins

Prueba: convierte en una skill uno de los prompts de la semana (por ejemplo, la tabla de PDFs con la regla del «?») y córrela en una carpeta distinta.

C. Conectores y subagentes

Cómo el agente llega a servicios externos y cómo reparte el trabajo entre agentes.

Codex: MCP · Subagentes
Claude Code: MCP · Subagentes

Prueba: conecta un servicio que uses para investigar (Drive, tu gestor de referencias) y pídele algo que requiera leerlo.

Qué traer

Una página, en un archivo dentro de tu carpeta:

Qué es, en dos líneas.
Cómo se hace en Codex y en Claude Code, y en qué se diferencian.
Qué probaste y qué pasó.
Un uso concreto en tu tesis y un riesgo.

Para leer si te sobra tiempo

Extend Claude Code: tabla que compara todos los mecanismos.
Codex customization: lo mismo, del lado de Codex.
Hooks (solo en Claude Code) y automatizaciones (Codex).