Anchor, la empresa de infraestructura de navegadores para agentes de IA, lanzó una herramienta que, según afirma, puede reducir de manera significativa lo que cuesta a un agente terminar trabajo en la web. El producto, llamado Action Index, es una memoria compartida de flujos de trabajo web que los agentes ya han completado con éxito. En lugar de calcular cada clic desde cero, un agente en Anchor repite una ruta comprobada como código determinista. El modelo interviene únicamente cuando una página ha cambiado.

La compañía probó el enfoque con 300 tareas del benchmark Online-Mind2Web. Un modelo pequeño equipado con Action Index completó el 93,3 % de esas tareas con un costo promedio de $0,016 por tarea. Un modelo de frontera completó el 93 % de ellas a $1,57 por tarea. Anchor indicó que la ejecución completa de 300 tareas costó $4,87 con Action Index, frente a $472. El mismo modelo pequeño, sin Action Index, completó el 62,7 % de las tareas.

Un estudio pareado independiente abarcó 120 tareas. Anchor reportó que Action Index redujo el uso de tokens en el percentil 90 en un 74 %, los pasos en un 75 % y el tiempo real de ejecución en un 61 %. Las mejoras no se limitaron a los modelos propios de Anchor. Dos modelos abiertos de pesos líderes pasaron del 67,7 % al 88,7 % y del 58,7 % al 84,7 % cuando usaron el sistema.

Idan Raman, cofundador y director ejecutivo de Anchor, enmarcó el lanzamiento en torno a la memoria y no a la capacidad bruta del modelo. “Hoy los agentes pagan por volver a resolver problemas que ya están resueltos”, dijo Raman. “El modelo ya no es el cuello de botella para la mayoría de las tareas web. El cuello de botella es la memoria. Action Index significa que la centésima ejecución de un flujo de trabajo cuesta una fracción de la primera, y que cada ejecución exitosa hace que la siguiente sea más barata”.

Esa idea de que el costo baja con la repetición es el núcleo de la propuesta. Cada flujo de trabajo completado se convierte en un activo reutilizable del que pueden valerse los agentes posteriores, de modo que el sistema se abarata cuanto más se usa. Anchor describió la herramienta como una forma de atender el gasto de operar agentes que interactúan con sitios web en vivo, donde un modelo que razona cada paso puede consumir grandes cantidades de tokens.

Action Index está disponible ahora como herramientas en el servidor MCP de Anchor y a través de su API REST. La compañía afirmó que funciona con cualquier agente o proveedor de modelos compatible con MCP, lo que significa que los desarrolladores no tienen que cambiar a los modelos de Anchor para usarla. El endpoint MCP aparece listado como https://api.anchorbrowser.io/v1/mcp, y la documentación está disponible en https://docs.anchorbrowser.io/advanced/mcp.

Anchor describe su negocio principal como la provisión de navegadores seguros y confiables en la nube, que los agentes pueden usar para iniciar sesión, navegar y completar tareas en cualquier sitio web, incluidos los sitios que no ofrecen API. Ese posicionamiento es importante para Action Index, ya que muchos de los flujos de trabajo que almacena involucran páginas diseñadas para personas y no para software. El lanzamiento está dirigido a desarrolladores y empresas que construyen agentes que deben operar esas páginas.

Los resultados provienen de los propios benchmarks de Anchor y no han sido verificados de forma independiente. Las cifras de la compañía son más significativas cuando se analizan frente a las tareas y los modelos específicos que eligió para probar, y las comparaciones se dan entre las configuraciones de Anchor y las ejecuciones de referencia que la propia compañía realizó. Anchor no ha dicho cuántos flujos de trabajo contiene actualmente la memoria compartida ni cuántas cuentas usan la función hasta ahora.

This article was written with the assistance of AI.
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