{
  "id": 9473827,
  "title": "Mi agente de pentesting con IA ahora aprende de sus propios errores",
  "url": "https://urgent.news/2026/09/24/mi-agente-de-pentesting-con-ia-ahora-aprende-de-sus-propios-errores",
  "topic": "tech",
  "section": "Tech",
  "published": "2026-09-24T02:51:23.000Z",
  "source": {
    "name": "Dev.to",
    "slug": "dev-to",
    "url": "https://dev.to/broskigx/mi-agente-de-pentesting-con-ia-ahora-aprende-de-sus-propios-errores-2cma"
  },
  "original_language": "es",
  "account": "Una versión reciente de OIHK-pentesting, conocida como OIHK-pentesting con IA, aprende de sus propios errores a través de un motor multi-agente que ejecuta pruebas de penetración autorizadas. El motor garantiza el alcance y la responsabilidad es del usuario. Algunos de los recientes cambios incluyen la eliminación de atajos de ataque en la interfaz, la capacidad de Barron para planificar y ejecutar tareas de manera paralela y la incorporación de un agente llamado AdapterOne que recuerda errores y los aprende como lecciones ponderadas en un registro. El sistema es actualmente en versión beta y está disponible en GitHub, con una licencia MIT y más de 1,300 pruebas exitosas.",
  "summary": "Hace unas semanas publiqué la primera versión de OIHK-pentesting : un motor multi-agente que corre pentests autorizados con un planificador LLM, donde la frontera de seguridad vive en el motor , no en el \"buen comportamiento\" del modelo. Desde entonces reconstruí la cabina entera. Este post va de lo nuevo — y de por qué la parte más difícil no fue hacer el agente más fuerte, sino hacer que se…",
  "key_points": [],
  "editors_take": null,
  "illustration": null,
  "coverage": {
    "outlets": 1,
    "also_reported_by": []
  },
  "ai_generated": true,
  "disclaimer": "Summaries, key points and the editor’s take are written by software from other outlets’ reporting and may contain errors — always check the linked original."
}