Automic Automation V26: Las 7 características principales que redefinen la orquestación de cargas de trabajo empresariales

Automic Automation V26 ofrece un entorno gobernado y agnóstico del proveedor para orquestar cargas de trabajo de *Agentic AI* y *DataOps* modernas en infraestructuras de nube híbrida. Elimina barreras técnicas de larga data al colocar un *Intelligent Control Plane* en el núcleo de la plataforma, permitiendo tanto a ingenieros de automatización expertos como a un grupo más amplio de constructores de automatización no expertos diseñar y ejecutar trabajo operativo dentro de un marco delimitado por políticas.

En este artículo, en Tricise,Automic Automation especialistasautomiccon experiencia en Automic Automation, desglosamos las siete mejoras más impactantes en Automic Automation V26 que su equipo de automatización debería conocer, comenzando con la más importante: **Trabajos de IA**.

1. Empleos de IA y Objetos de Conexión de IA: La Base de la Automatización Agente

La característica principal de Automic Automation V26 es la introducción de Trabajos de IA y los Objetos de Conexión de IA que los acompañan. Juntos, representan un cambio desde la automatización estática y programada hacia sistemas dinámicos y autoorquestados. Automic Automation V26 ofrece la infraestructura para construir e implementar Agentes de IA, entidades inteligentes capaces de interpretar instrucciones complejas, interactuar con sistemas externos a través de MCP y ejecutar tareas de toma de decisiones dentro de los flujos de trabajo.

¿Qué son los trabajos de IA?

Un **AI Job** es un nuevo tipo de objeto que permite la integración directa de modelos de lenguaje grandes (LLM) y servidores del Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) en flujos de trabajo automatizados. Los AI Jobs extienden el concepto tradicional de Job, permitiéndole definir tareas impulsadas por IA que anteriormente requerían intervención humana.

Las capacidades de AI Jobs incluyen:

• Automatizar decisiones complejas: AI Jobs puede analizar escenarios y luego sugerir o ejecutar autónomamente pasos de remediación.
• **Información útil y procesable:** Pueden resumir informes, registros o fuentes de datos externas y pasar información estructurada a pasos posteriores del flujo de trabajo.
• Capacidad de auditoría y seguridad: Cada acción se registra según las políticas definidas en el objeto de conexión, proporcionando una pista de auditoría para el cumplimiento.
• **Diseño orientado a objetos:** Si bien la función de script `ASK_AI` anterior sigue siendo adecuada para consultas de texto simples y únicas, los Trabajos de IA mantienen el historial de conversaciones, pueden usar herramientas externas a través de MCP y mantener el contexto en múltiples pasos del flujo de trabajo.
• Configuración en lenguaje natural: los usuarios de negocio pueden configurar trabajos de IA utilizando indicaciones de lenguaje natural en lugar de codificación compleja.

Objetos de Conexión de IA: Gobernanza Donde Importa

Cada Trabajo de IA debe tener asignado un Objeto de Conexión de IA. Estos objetos sirven como puente de infraestructura central entre el Motor de Automatización y el componente Automation.AI. Dos puntos de diseño destacan:

1. Gestión centralizada de modelos: Los administradores definen las configuraciones del servidor LLM y MCP una vez, en lugar de en cada trabajo de IA individual. Por ejemplo, cambiar el modelo subyacente (actualizar de GPT-3.5 a GPT-4o) es un único cambio en un lugar, no en cientos de trabajos.
2. **Acceso con ámbito por equipo:** Una conexión de IA de Finanzas puede exponer herramientas de CSV, mientras que una conexión de IA de Operaciones de TI expone herramientas Automic Automation. Los equipos obtienen exactamente las capacidades a las que tienen derecho.

Es importante destacar que los Objetos de Conexión de IA **no almacenan credenciales de autenticación ni claves de API**. Estos tokens sensibles se gestionan dentro del componente Automation.AI y nunca se exponen en la Interfaz Web Automic ni en Casos de Transporte, un punto de diseño crítico para cualquier empresa regulada.

Net-net: Los **trabajos de IA son los bloques de construcción de flujos de trabajo agénicos en Automic V26**, y los objetos de conexión de IA son la capa de gobierno que los hace listos para la empresa.

2. Creación de Flujos de Trabajo Aumentados por IA: Bienvenido a “Vibe Coding”

Automic Automation V26 introduce la **Creación de Flujos de Trabajo Mejorada**, también conocida como *Texto a Flujo* o, de forma más lúdica, *Codificación de Ambiente*. Esta capacidad utiliza IA generativa para convertir conversaciones en lenguaje natural en flujos de trabajo listos para producción.

El **Asistente de Automatización** entabla un diálogo bidireccional con el usuario, clarifica los requisitos y luego genera:

• Un plan de trabajo detallado para su aprobación antes de que se cree algo
• Objetos listos para producción tales como Workflows, Jobs, Connection objects y Login objects
• Estructuras de carpetas sugeridas y lógica de orquestación
• Manejo de fallos integrado

El usuario puede iterar conversacionalmente hasta que la implementación coincida con el requisito comercial. Esta función es un claro impulsor de la adopción del “desarrollador ciudadano”, lo que permite al personal de las líneas de negocio automatizar tareas sin un conocimiento profundo de la escritura de scripts de AE o de conceptos Automicespecíficos.

**Limitación importante:** La función de creación de flujos de trabajo aumentados por IA solo es compatible actualmente con el LLM Gemini de Google. Si planeas usar esta capacidad, debes seleccionar Gemini como proveedor durante la configuración.

3. Integración MCP: Un Puente Estandarizado hacia el Ecosistema de IA Generativa

La integración del Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) es una de las adiciones arquitectónicas más importantes en Automic Automation V26. MCP funciona como una interfaz universal entre Automic Automation y el ecosistema de IA generativa. A través del componente Automation.AI, el sistema descubre y mapea dinámicamente las capacidades de los servidores MCP —como conectores de bases de datos, envoltorios de API o archivos locales— directamente en los Trabajos de IA.

Los beneficios comerciales documentados incluyen:

• **Comunicación estandarizada:** MCP actúa como un traductor universal que convierte las necesidades de automatización en instrucciones de IA precisas y confiables, independientemente del modelo subyacente.
• **Sin “código pegamento” personalizado:** Se pueden integrar nuevas fuentes de datos y herramientas a través de MCP sin necesidad de trabajo de integración a medida porcada LLM.
• **MTTR reducido:** Los operadores pueden diagnosticar fallos utilizando consultas en lenguaje natural en lugar de la búsqueda manual de registros.
• **Seguridad mejorada:** El servidor MCP Automic ahora soporta OAuth 2.0 y Autenticación Básica, con configuraciones separadas de *Autenticación de entrada* y *Autenticación de salida*. La *Autenticación de entrada* valida la identidad de los clientes que llaman al servidor MCP, incluyendo OAuth 2.0 a través de una URL JWKS (que soporta proveedores como Microsoft Entra ID y Okta). La *Autenticación de salida* controla cómo el servidor MCP maneja las cabeceras de autorización antes de reenviar las solicitudes: traspaso del token original del cliente, tipos de token forzados (Bearer o Basic), o inyección de una cabecera de autenticación Básica cifrada y codificada para cuentas de servicio.
• **Flexibilidad del ecosistema:** El mismo modelo de integración cubre LLMs personalizados en las instalaciones, la oferta Gemini de Broadcomen Automic SaaS y, como novedad en la V26, **Azure OpenAI** y **VMware PAIS (Private AI Services)**.

Para equipos que ya ejecutan entornos híbridos, esto supone una simplificación significativa. Consulte la documentación oficial de integración de Broadcom MCP para un análisis técnico en profundidad.

4. El Asistente de Código con IA: Escribe Guiones Más Rápido, Escribe Guiones Mejor

La creación de scripts ha sido tradicionalmente uno de los aspectos que más tiempo consumen en el desarrollo de Automic. Automic Automation V26 aborda esto con el **Asistente de Código con IA**, disponible dentro del editor de scripts de la Interfaz Web de Automic.

Con la nueva función **Preguntar al Asistente Inteligente**, los usuarios envían una indicación en lenguaje natural que describe lo que debe hacer el script. El asistente inserta el fragmento de código pertinente en línea y explica su lógica en el panel del Asistente Inteligente. El asistente puede generar código en:

• Python
• Windows BAT y PowerShell
• Shell de Linux

Más allá de la generación, el Asistente de Código también realiza:

• Optimización de código: Selecciona un bloque, pide mejoras, recibe un fragmento más eficiente.
• Reemplazo de código: Selecciona líneas, pídele al asistente que las reescriba y el resultado reemplaza la selección.
• **Interacción en línea:** Interactúa directamente en el editor de scripts; el código generado se inserta en la línea inferior.
• **Conciencia contextual:** El asistente mantiene el contexto a lo largo de la sesión de edición de un script.

Dos nuevos elementos de script — BEGIN_AI_CHAT y END_AI_CHAT — completan la experiencia de scripting al permitir que los scripts mantengan un contexto conversacional persistente a través de múltiples llamadas a ASK_AI mediante un nuevo parámetro *ChatID*. Los scripts que utilizan ASK_AI sin *ChatID* continúan funcionando sin cambios; el parámetro es puramente aditivo para flujos de trabajo como el manejo dinámico de errores o la generación iterativa de código.

V26 also adds a range of new string and text processing script functions with full Unicode support and regular-expression capabilities — useful complements for teams working with unstructured data inside AE scripts. For organizations investing in internal automation skills development, the combination of Code Assistant and richer scripting primitives substantially lowers the learning curve.

5. Integración Mejorada de Python: Soporte de Primera Clase para Ingenieros de Datos

Los tipos de trabajos nativos de Python — **Windows Python**, **Unix Python** y **Generic Python** — se incluyeron originalmente en la versión 24.5 solo para clientes SaaS. Automic Automation la V26 los pone a disposición de los clientes locales también.

Puntos clave:

• **Ejecución nativa de Python:** Ejecute código Python de forma nativa en Automic Jobs y utilice cualquier biblioteca de Python especificándola en la definición del trabajo.
• **Nuevo tipo de informe PIP:** Registra la salida del gestor de paquetes de Python al instalar los paquetes especificados en el trabajo, simplificando la solución de problemas de dependencias.
• **Diccionario de Python de variables Automic:** El diccionario `_automic_variables` expone todas las variables Automic Automation a Python, lo que permite una integración bidireccional sin scripting de AE.
• **Soporte de arreglos (nuevo en V26):** Automic los arreglos ahora son accesibles como arreglos de Python, y los arreglos de Python pueden ser registrados de vuelta como variables de Automic a través de la función automic_register_variable. Un caso de uso típico: un Job de Python recupera reglas de firewall de GCP, las almacena en un arreglo de Python y registra ese arreglo de vuelta como una variable de Automic para trabajos posteriores.

For teams running DataOps pipelines that combine Automic orchestration with Python processing, this is a meaningful productivity improvement.

6. Editor y Monitor de Flujos de Trabajo: Más Visibilidad, Menos Clics

Automic Automation V26 introduce un conjunto sustancial de mejoras visuales y de usabilidad para el **Editor de Flujos de Trabajo** y el **Monitor de Flujos de Trabajo**. Estos cambios son inmediatamente visibles para los operadores y desarrolladores diarios.

Iconos de Propiedades de Tareas de un Vistazo

Tan pronto como se configura y guarda una propiedad de tarea, un icono de estado dedicado aparece dinámicamente en la caja de tareas. Al pasar el cursor sobre la caja se revelan todas las propiedades configuradas en una descripción emergente. Las excepciones: no se muestra ningún icono para **Variables**, **PromptSets** o configuraciones de **Runtime**.

Filtrado Ampliado

El Editor de Flujos de Trabajo agrega tres nuevos criterios de filtro: Punto de Interrupción, Calendario y Tiempo de Tarea (Hora de Inicio Más Temprana y Puntos de Control de Tiempo).

El Workflow Monitor va más allá, añadiendo filtros para:

• Estados de Operación: Estado de la tarea, Activo/Inactivo, Puntos de interrupción
• **Lógica y Condiciones:** Pre/Post-condiciones, Calendarios, Configuraciones de reversión
• Detalles de ejecución: Comentarios, Hora de inicio más temprana, Punto de control de tiempo

Semáforos de Cinco Colores y Barras de Progreso por Tarea

Las luces de tráfico del Monitor de flujo de trabajo se han ampliado de cuatro a cinco estados: **rojo** (fallido), **ámbar** (bloqueado), **gris** (en espera), **azul** (activo) y **verde** (finalizado con éxito). La selección de una luz de tráfico resalta las tareas en ese estado. Cada cuadro de tarea individual ahora tiene su propia barra de progreso, lo que proporciona una vista granular del estado de ejecución a nivel de tarea.

Comportamiento de zoom mejorado

Se han recalibrado los umbrales de zoom: la vista “Tarjeta completa” permanece en un rango de zoom más amplio y los contenedores de tareas pasan de forma más lógica entre formas simplificadas y tarjetas completas. Las etiquetas relacionadas con el tiempo en los cuadros de tareas también se han acortado (por ejemplo, *Hora de inicio estimada* se convierte en *Inicio (EST)*) para mejorar la legibilidad.

Tiempo y dependencias, finalmente separados

El ex Tiempo y dependencias la pestaña de propiedades, considerada durante mucho tiempo abarrotada, se ha dividido en dos pestañas claramente separadas: Tiempo y Dependencias.

7. AWI modernizado, nuevos colores de estado e integraciones en la nube más sólidas

La Automic Interfaz Web (AWI) ha recibido una actualización visual en Automic Automation V26 con una paleta de colores refinada, un conjunto de iconos rediseñado y estándares de accesibilidad más estrictos.

Mejoras clave en lo visual y usabilidad:

• **Color de conexión en toda la barra del menú superior:** En lugar de una línea delgada, el color de conexión seleccionado ahora llena la barra de encabezado, lo que hace que sea inmediatamente obvio si se encuentra en un cliente de producción, un cliente de desarrollo o el Cliente 0, una característica de seguridad útil para cualquier organización que ejecute varios entornos Automic.
• **25 colores de conexión seleccionados:** Cumplen con los requisitos de accesibilidad, con contraste codificado de texto e iconos. Los temas personalizados de AWI de forma libre y los colores de conexión personalizados han sido **obsoletos** para evitar interfaces de usuario ilegibles.
• **Colores de estado de tarea actualizados:** Aplicados consistentemente en el Monitor de flujo de trabajo, listas de tareas, paneles y widgets para permitir una respuesta más rápida a incidentes de un vistazo.
• Se requiere compatibilidad con navegadores modernos: la nueva AWI requiere Chrome 138+, Edge Chromium 138+, Firefox 140+ o Safari 18.5+.

Integraciones en la Nube: Un Orquestador Híbrido en la Nube para la Empresa

Uno de los cambios menos glamorosos pero estratégicamente decisivos en Automic Automation V26 es la consolidación de las integraciones en la nube en el moderno marco de agente introducido originalmente en V24. Para los equipos que ejecutan cargas de trabajo en múltiples hiperescaladores —lo cual, siendo realistas, es la mayoría de las grandes empresas hoy en día— esto significa un comportamiento consistente, observabilidad compartida y un modelo de seguridad único en cada punto de contacto de la nube. El impacto práctico: dejas de mantener un mosaico de conectores heredados y comienzas a tratar las cargas de trabajo de AWS, Azure, GCP y SAP como ciudadanos de primera clase dentro del mismo flujo de trabajo.

Aquí está lo que la matriz de integración actualizada realmente ofrece, agrupado por dónde se ejecutan sus cargas de trabajo:

AWS

El agente de AWS Lambda te permite activar y orquestar funciones sin servidor directamente desde flujos de trabajo de Automic — útil para el procesamiento de datos impulsado por eventos, picos de cómputo bajo demanda y una conexión liviana entre sistemas empresariales y servicios nativos de la nube.

Microsoft Azure

V26 lanza el portafolio de integración Azure más amplio hasta la fecha. **Azure Functions** cubre la ejecución sin servidor, **Azure Logic Apps** integra la automatización de flujos de trabajo de bajo código en la capa de orquestación de Automic, y **Azure Data Factory** junto con **Azure Blob Storage** manejan escenarios de movimiento y preparación de datos a gran escala. En el lado de análisis, **Azure PowerBI** permite la actualización automática de informes y operaciones de conjunto de datos, cerrando el ciclo entre los pipelines de datos y la generación de informes de negocios. Juntos, cubren la pila completa de datos e integración de Azure que la mayoría de las empresas utilizan en producción.

Plataforma de Google Cloud

El portafolio de GCP en V26 se centra en el procesamiento de datos y por lotes. **Google Dataproc** maneja cargas de trabajo de Spark y Hadoop, **Google Cloud Batch** orquesta trabajos por lotes a gran escala, **Google Cloud Run** integra servicios contenerizados en los flujos de trabajo y **GCP BigQuery** se integra directamente con Automic para operaciones de almacenamiento de datos. Para las organizaciones que crean canalizaciones de análisis o ML en GCP, esto significa que Automic puede impulsar toda la canalización de principio a fin.

SAP

SAP sigue siendo un bastión central de Automic, y Automic Automation V26 lo refuerza. Se mejoran en esta versión los **SAP S/4 HANA Application Jobs**, **SAP Integration Suite** y **SAP BOBI**. Combinado con el nuevo **SAP Agent Multi-System Support** (ver más abajo), que permite que un único agente se conecte a varios sistemas SAP de destino desde el nivel de Job, esto convierte a Automic Automation V26 en la versión de orquestación SAP más potente que Automic ha lanzado.

Flujo de trabajo y plataformas de datos

El agente **Airflow** permite Automic orquestar DAGs de Apache Airflow, un puente práctico para los equipos de datos que se han estandarizado en Airflow para la creación de pipelines pero necesitan programación de nivel empresarial, gestión de SLA y gobernanza adicionales. El **Agente REST** completa el cuadro con operadores de comparación adicionales en la Configuración de reintentos de la página de Respuesta, lo que facilita la creación de integraciones resilientes contra cualquier servicio basado en REST que aún no tenga un agente dedicado.

El hilo conductor en todos ellos: ya no eliges entre la “orquestación nativa de la nube” y la “automatización de cargas de trabajo empresariales”. Con Automic Automation V26, Automic se convierte en el plano de control único que abarca ambos.

Mejoras adicionales de alto impacto que no deberías perderte

Más allá de los 7 principales, Automic Automation V26 envía varias mejoras de nivel empresarial que pueden ser decisivas para su entorno específico.

Actualización sin tiempo de inactividad (ZDU) con AWI independiente de la versión

Automic Automation V26 permite que una versión de AWI *superior* a la versión del servidor AE se utilice para iniciar y completar una actualización o reversión de ZDU, lo que significa que puede actualizar AWI primero y luego realizar la ZDU desde allí. Esta discrepancia de versión solo está permitida **durante** una ZDU; para todos los demás escenarios, AWI y AE deben estar en la misma versión. Durante la ventana de actualización, AWI muestra un banner de discrepancia de versión. Un nuevo parámetro `ZDU_PORT` en el archivo INI de AE permite a los administradores definir un puerto dedicado para el proceso REST durante ZDU (se utiliza un puerto aleatorio si no se establece).

Mantenimiento de la base de datos a través de AWI y la API REST de AE

Automic Automation V26 integra funciones principales de AE DB Utility directamente en la perspectiva de Administración de AWI y la API REST de AE. Los administradores ahora pueden realizar **archivado**, **creación de informes de revisión**, **reorganización**, **eliminación de datos operativos** y **vaciado de la Papelera de reciclaje** desde AWI o a través de puntos finales REST, sin acceso directo a la base de datos ni instalaciones de utilidad locales. Las Utilidades de BD AE existentes (Archivo, Informe de revisión, Reorg, Descarga) siguen totalmente compatibles. Los resultados se rastrean en la vista *Historial del cliente* y están disponibles para su descarga.

OAuth 2.0 Integral en toda la Pila

Automic Automation V26 amplía significativamente el soporte de OAuth 2.0:

• **XOAuth2 en SMTP:** Una nueva opción SMTP_AUTH_METHOD en UC_CLIENT_SETTINGS y UC_SMTP_MYSERVER añade XOAUTH2 junto a PLAIN y LOGIN. Un nuevo tipo SECRET en el objeto Login soporta el almacenamiento cifrado de las credenciales XOAuth2.
• **UC_OAUTH_SETTINGS para la API REST de AE:** Una nueva variable del sistema que habilita la seguridad OAuth2 basada en JWT para la API REST de AE, con almacenamiento en caché del punto final JWKS, identificación basada en reclamaciones (correo electrónico para usuarios, appid para aplicaciones por defecto) y alcances JWT configurables.
• Servidor OAuth 2.0 MCP: Cubierto en detalle en la sección 3 anterior.

Inicio de sesión exclusivo con SSO (Cumplimiento de MFA)

Una nueva configuración sso.enforced en configuration.properties de AWI deshabilita la autenticación básica de nombre de usuario/contraseña cuando SAML o Kerberos están habilitados. Esto cierra una brecha de seguridad común donde los usuarios podían eludir inadvertidamente la MFA obligatoria recurriendo a la autenticación básica.

Cifrado Automático de Contraseñas

V26 añade una función de cifrado automático opcional para la mayoría de los archivos de configuración — archivos INI (AE, Utilidades, Agentes basados en Java, Analíticas, Puerta de enlace TLS, Proxy, Sincronización LDAP, Automation.AI) y archivos de propiedades (Analíticas). La función está deshabilitada por defecto. Cuando se habilita, se genera una clave única de 32 bytes específica de la instalación y las contraseñas cifradas se prefijan con --20. Automation.AI utiliza un canal independiente y más robusto: una combinación compatible con FIPS 140-3 de PBKDF2WithHmacSHA512 y AES-256-GCM, con valores cifrados prefijados con {cipher}.

Mejoras de Caja de Transporte

Tres cambios significativos en Transport Case en Automic Automation V26:

• Trazabilidad: Cada importación/exportación ahora genera un informe detallado almacenado en la base de datos de AE y mostrado en la vista Historial del cliente, con errores y listas de objetos para auditoría.
• **Importaciones secuenciales y resistentes:** Los procesos de importación de objetos uno por uno, permitiendo importaciones parciales (saltándose objetos que fallan y continuando con el resto), con un resumen reportado en el diálogo de importación del AWI.
• Ya no hay limitaciones de tamaño: La variable del sistema MAX_TC_SIZE está obsoleta. El archivo de exportación ahora se llama uc_data.txt (anteriormente data.txt) para mantener la coherencia con la utilidad de descarga de la base de datos AE.

Soporte multi-sistema para agentes SAP

Anteriormente, el objeto de Conexión R3 debía asignarse a nivel del Agente SAP. En Automic Automation V26, el objeto de Conexión se puede asignar a nivel de Trabajo en su lugar (tanto para Trabajos SAP como para Trabajos de Administrador de Tareas Remotas), lo que permite que un único Agente SAP se conecte a varios sistemas de destino SAP. Las configuraciones existentes son totalmente compatibles con versiones anteriores: una Conexión a nivel de Trabajo tiene prioridad sobre una a nivel de Agente, y una asignación faltante en ambos niveles provoca que el Trabajo falle.

Agentes en Contenedores (Linux y SAP)

Los agentes preconfigurados y en contenedores ahora se pueden almacenar en cualquier registro y desplegar para entornos Automic locales o AAKE a través de gráficos estándar de Kubernetes y Helm. Los agentes en contenedores exigen TLS/SSL (los agentes sin TLS no son compatibles en este formato) y se ejecutan en modo restringido y no privilegiado para cumplir con las políticas de seguridad de pod. Las ofertas actuales en contenedores incluyen agentes de Linux y SAP, además de una serie de integraciones de agentes.

Autenticación de Agente Automático

Los agentes creados a través de AWI, la API REST o la API Java AE.ApplicationInterface utilizando el método de autenticación **LOCAL** ahora se autentican automáticamente, eliminando los pasos manuales de autenticación. Esto se aplica solo a los agentes creados en V26 o posterior.

Nuevos puntos finales REST de IA

Automic Automation V26 agrega puntos de conexión específicos de IA a la API REST de AE: GET /ai/llm (lista LLM disponibles), GET /ai/mcp (lista servidores MCP activos y sus herramientas), y POST /prompt_ai (envía una solicitud de chat estructurada a Automation.AI, alineada con el formato de la API de Lenguaje Generativo de Google V2, compatible con prompt_context, extra_tools y mcp_filter para un control detallado).

Granular CyberArk AppIDs

El objeto Login ahora soporta IDs de Aplicación de CyberArk por entrada a través de una nueva columna de Metadatos, anulando el AppID global de `UC_VAULT_CYBERARK` cuando sea necesario. Útil para organizaciones con múltiples bóvedas de CyberArk o requisitos de cumplimiento estrictos por aplicación.

Prompts de IA personalizables a través de UC_AI_PROMPTS

Un nuevo objeto VARA ESTÁTICO a nivel de sistema, ```UC_AI_PROMPTS```, disponible en el Cliente 0, almacena las cadenas de consulta de LLM utilizadas para el Análisis de Informes/Ejecuciones, Análisis de Scripts y Generación de Scripts. Los administradores ahora pueden ajustar estos prompts para que coincidan con su LLM y entorno, incluido el cambio del idioma de respuesta del LLM. Se mantiene el acceso de lectura incluso con Listas de Control de Acceso de Objetos activas.

Alta Disponibilidad para Automation.AI

Automation.AI ahora es compatible con alta disponibilidad. En AAKE, configuras esto a través del parámetro automationAiReplicas en values.yaml. De forma local, instalas varias instancias de Automation.AI. En ambos casos, las instancias comparten la misma base de datos de Automation.AI (una nueva base de datos PostgreSQL dedicada para los datos de Automation.AI).

Conclusión: Automic Automation V26 Es la Versión Lista para IA

Automic Automation V26 es más que una versión de punto. La combinación de Trabajos de IA, Objetos de Conexión de IA, integración de MCP, Creación de Flujos de Trabajo Aumentados y el Asistente de Código con IA establece Automic Automation V26 como una plataforma diseñada para operar agentes autónomos en entornos críticos para la misión bajo una gobernanza limitada por políticas.

Al mismo tiempo, las mejoras no relacionadas con la IA —AWI modernizado, mayor visibilidad del flujo de trabajo, soporte nativo para Python, mayor cobertura de OAuth 2.0, SSO forzado, mantenimiento integrado de bases de datos, Transport Case sin límites de tamaño, soporte multisistema SAP y agentes en contenedor— hacen que la actualización valga la pena incluso para las organizaciones que aún no están listas para adoptar IA generativa en producción.

Si su organización ejecuta Automic hoy, **Automic Automation V26 es la versión para planificar**. Si está evaluando plataformas de orquestación de cargas de trabajo para la era de la IA, esta es la versión que debería estar en su lista.

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