2025 fue el año de los LLMs. 2026 es el año de los agentes. A diferencia de un LLM que solo responde preguntas, un agente toma acciones: navega por la web, ejecuta código, consulta bases de datos y llama a APIs. Eso cambia por completo el modelo de seguridad. Una alucinación en un LLM es molesta. Una alucinación en un agente puede borrar tu base de datos en producción. Este artículo reescribe y traduce una guía práctica para desarrolladores que usan el SDK de IA de Vercel, y añade recomendaciones aplicables por parte de Q2BSTUDIO, empresa especializada en software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad.

Por qué los agentes cambian las reglas del juego: los agentes actúan. Cuando permites que código o herramientas externas se ejecuten a partir de la salida de un modelo, cualquier fallo o instrucción mal formada puede tener consecuencias destructivas. La línea entre una sugerencia y una acción se elimina. Por eso necesitamos guardarraíles específicos para agentes IA, como validación estricta de entradas, confirmaciones humanas para acciones peligrosas, límites de pasos y trazabilidad.

OWASP ya detectó esta tendencia y está preparando una categoría para sistemas agenticos. A continuación se resumen los riesgos principales identificados en el borrador OWASP Agentic Top 10 2026 y cómo afectan al desarrollo con el SDK de IA de Vercel:

ASI01 Agent Confusion sistema prompt que puede ser sobrescrito dinámicamente y provocar comportamientos inesperados.

ASI02 Insufficient Input Validation parámetros de herramientas sin validar, permitiendo inputs maliciosos o erróneos.

ASI03 Insecure Credentials claves API y credenciales embebidas en configuración o código.

ASI04 Sensitive Data in Output herramientas que filtran secretos o datos sensibles en respuestas visibles.

ASI05 Unexpected Code Execution salida de IA ejecutada como código sin controles ni sandboxing.

ASI07 RAG Injection documentos maliciosos que inyectan instrucciones en sistemas de recuperación aumentada por contexto.

ASI08 Cascading Failures errores que se propagan entre pasos de un workflow agentico y terminan afectando servicios críticos.

ASI09 Trust Boundary Violations el agente elude controles de autorización y actúa fuera de su ámbito permitido.

ASI10 Insufficient Logging falta de trazabilidad y auditoría sobre las acciones realizadas por el agente.

Ejemplo práctico del problema con el SDK de Vercel: el SDK facilita construir agentes mediante funciones como generateText, streamText o tool. Esa facilidad puede llevar a que en producción se despliegue lógica capaz de ejecutar borrados, llamadas críticas o cambios en infraestructura sin validaciones ni confirmaciones humanas. Los errores comunes son ausencia de confirmación antes de acciones destructivas, falta de validación de parámetros, bucles infinitos por ausencia de límites y ausencia de límites de errores para evitar fallos en cascada.

Solución recomendada y herramientas: usar linting especializado y reglas que entiendan las APIs del SDK para detectar patrones inseguros antes de que el código llegue a producción. Por ejemplo, instalar y ejecutar el linter npm install eslint-plugin-vercel-ai-security --save-dev y ejecutar npx eslint src para obtener retroalimentación inmediata sobre problemas como herramientas destructivas sin confirmación, parámetros sin validar o workflows sin límite de pasos.

Las correcciones típicas incluyen las siguientes prácticas: validar parámetros de herramientas usando esquemas como Zod, exigir un paso de confirmación humano para acciones destructivas, establecer maxSteps o límites similares para evitar bucles infinitos, implementar manejo de errores y límites por cada paso para evitar fallos en cascada, y registrar de forma exhaustiva todas las acciones con contexto para auditar posteriormente.

Modo estricto y configuración recomendada: en eslint.config.js añadir la configuración del plugin especializado y habilitar un perfil estricto que obligue a validación de esquemas, confirmación humana para acciones peligrosas, límites de pasos y manejo de errores. Este enfoque cubre la mayoría de las categorías OWASP agentic, dejando únicamente memoria nativa o corrupción de memoria fuera del alcance en entornos TypeScript puros.

Resultado: con estas medidas un agente pasa de ser un riesgo potencial a una herramienta controlada y apta para producción. Con validación de input, confirmación humana, límites de ejecución y logging, se mitigan la mayoría de riesgos ASI02, ASI04, ASI05, ASI07, ASI08, ASI09 y ASI10, alcanzando una cobertura equivalente a 9 de 10 categorías OWASP agentic en entornos típicos.

Rol de Q2BSTUDIO: en Q2BSTUDIO desarrollamos aplicaciones a medida y software a medida, integrando inteligencia artificial y ciberseguridad desde la fase de diseño. Ofrecemos auditorías de seguridad para agentes IA, diseño de esquemas de validación, implementación de trazabilidad y despliegue seguro en entornos cloud. Podemos ayudar a definir políticas de seguridad para agentes IA, crear confirmaciones humano en el bucle, diseñar límites de ejecución y asegurar credenciales y secretos. Si buscas integrar agentes IA en procesos empresariales con garantías, visita nuestro apartado de inteligencia artificial para empresas o conoce nuestros servicios de ciberseguridad y pentesting para validar la resistencia de tus soluciones.

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Conclusión: los agentes IA son potentes y peligrosos. La diferencia entre un asistente útil y una responsabilidad legal o técnica es la existencia de guardarraíles efectivos. No despliegues agentes sin validación, límites, confirmaciones y trazabilidad. Si necesitas apoyo para diseñar, revisar o asegurar agentes IA con el SDK de Vercel, Q2BSTUDIO ofrece servicios integrales para llevar tus agentes a producción de forma segura.