Manus AI Lanza el Estándar Abierto Agent Skills Para Flujos de Trabajo con IA

Manus AI acaba de activar la integración completa del estándar abierto Agent Skills en sus plataformas web y de escritorio, y el mensaje es directo: menos fricción, más automatización y equipos que comparten “habilidades” como quien comparte plantillas. Para cualquiera que trabaje con IA a diario, esto ataca un problema muy concreto: el dolor no suele estar en el modelo, sino en cómo aterrizarlo en un flujo de trabajo repetible sin volverte loco.

La función ya es pública para todos los usuarios, mientras que los planes de equipo suman un incentivo adicional con acceso anticipado a la Team Skill Library. Sin embargo, lo relevante no es el “ya está disponible”, sino el tipo de apuesta que hay detrás: un estándar abierto, modular y pensado para que los agentes de IA dejen de ser prompts ingeniosos y se comporten como herramientas reales.

Agent Skills convierte el conocimiento de un equipo en módulos reutilizables

Agent Skills permite que los agentes carguen archivos modulares y reutilizables que encapsulan conocimiento de dominio, flujos de trabajo y scripts operativos. En lugar de reexplicar una y otra vez “cómo se hacen aquí las cosas”, ese conocimiento se convierte en una skill que se activa cuando hace falta.

La idea de “habilidades” puede parecer sencilla, pero ataca un problema estructural de la IA actual: su inconsistencia cuando depende de contexto largo y memoria artificial. Para resolverlo, el contenido se organiza en tres niveles bien definidos —metadatos, instrucciones detalladas y archivos de recursos—, lo que va mucho más allá de un simple texto con indicaciones. Aquí hay estructura, documentación y material listo para ejecutarse.

Además, el sistema es compatible con Python y Bash, lo que deja claro que no hablamos de automatizaciones de juguete. Es posible conectar scripts que el equipo ya usa y que llevan años funcionando, integrándolos directamente en los agentes sin necesidad de reinventar procesos que ya estaban resueltos.

Menos “contexto”, más precisión: la clave está en cómo se carga y se invoca

Uno de los puntos más interesantes es que el sistema solo carga lo estrictamente necesario para cada tarea. El objetivo es claro: evitar pagar, en latencia y en costes, por arrastrar bloques enormes de contexto cada vez que el agente ejecuta una acción concreta.

Los llamados “costes de contexto” son uno de los impuestos silenciosos de la IA actual: prompts interminables, más tokens, más tiempo y, al final, más factura o más límites técnicos. La estructura modular de Agent Skills reduce ese problema y permite una activación precisa mediante comandos tipo “slash”, invocando exactamente la habilidad necesaria en el momento justo.

Este enfoque no solo mejora la precisión, sino que introduce escalabilidad real. No es lo mismo mantener unos pocos prompts maestros que gestionar decenas de habilidades versionadas, cada una con su lógica y sus recursos, listas para que otros equipos las consuman sin fricción. A medida que crecen los flujos de trabajo y los casos de uso, la diferencia se vuelve crítica.

Estándar abierto frente a plugins propietarios: aquí hay guerra cultural

Manus AI está empujando un mensaje que va más allá de lo técnico: interoperabilidad. Frente a sistemas de plugins propietarios en otras plataformas, Agent Skills, como estándar abierto, facilita que las habilidades puedan moverse entre distintos entornos de IA.

Esto reduce el vendor lock-in y protege la inversión en flujos de trabajo, evitando que queden atrapados en una sola herramienta. Abrir estándares es fácil de prometer y difícil de sostener cuando entran en juego los incentivos comerciales, pero el movimiento sugiere que Manus quiere posicionarse donde se define el “idioma común” de los agentes, del mismo modo que ocurrió con APIs, contenedores o formatos de datos.

Un detalle nada menor es la compatibilidad con Agent Skills de Anthropic, que refuerza la idea de un ecosistema de piezas componibles entre sistemas y le da más peso a esta estrategia de apertura.

Los analistas apuntan a dos impactos: onboarding más rápido y productividad más alta

Desde el análisis del sector, este enfoque promete reducir de forma significativa el tiempo de onboarding. Cuando alguien se incorpora a un equipo, ya no necesita aprender por ensayo y error qué prompt usar o qué formato pedir: ejecuta una skill y adopta el estándar operativo desde el primer día.

En la práctica, la productividad no suele perderse por falta de ideas, sino por repetición de tareas e inconsistencias entre personas. Codificar el conocimiento experto en habilidades reutilizables permite que el perfil senior deje de ser un cuello de botella y pase a ser un autor de skills que el resto del equipo consume de forma fiable.

Eso sí, este enfoque solo funciona si el sistema es lo bastante flexible para adaptarse a cada empresa. Y, según los primeros comentarios de usuarios, los flujos de trabajo repetibles y personalizables están siendo uno de los puntos mejor valorados. Esa combinación es la que separa una IA “para probar” de una IA “para operar”.

La parte que me tranquiliza: ejecución segura con una VM aislada en Ubuntu

Manus AI ha construido su producto sobre una máquina virtual aislada basada en Ubuntu, lo que permite ejecutar scripts externos y trabajar con archivos de forma mucho más controlada. Cuando Python y Bash entran en la ecuación, la seguridad y el aislamiento dejan de ser opcionales y se convierten en un requisito mínimo.

Esta VM aislada permite una ejecución más confiable de tareas automatizadas y operaciones con archivos más seguras, dejando claro que el producto se toma en serio el salto de “chat” a “agente que hace cosas”. Y ese salto implica un nivel completamente distinto de responsabilidad.

Si los estándares abiertos terminan cuajando, la siguiente fase de la IA no va de modelos más grandes, sino de ecosistemas donde las habilidades se combinan como piezas de LEGO. Manus AI está intentando colocarse justo en ese punto: donde los equipos convierten su forma de trabajar en software reutilizable.

Veremos si la competencia responde con apertura real o con otra capa de plugins cerrados disfrazados de compatibilidad, porque si Agent Skills despega, esto es solo el principio de una IA mucho más componible… y bastante más seria.