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Glean incorpora la creación de agentes sin interfaz para Claude Code, Cursor y Codex

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El 21 de octubre de 2026, Glean presentó la creación de agentes sin interfaz, una función disponible para todos que permite a los desarrolladores crear, probar y publicar agentes como código desde entornos de programación como Claude Code, Cursor y Codex, y ejecutar los agentes terminados en el entorno de ejecución gestionado por Glean.

La empresa anunció la función en una entrada de blog escrita por Kelly Huang, gerente de marketing de producto en Glean. Glean indicó que los agentes creados como código se ejecutan sobre la misma base que los creados con su generador visual de agentes, que incluye el grafo de conocimiento de la empresa, acceso con permisos a más de 275 fuentes empresariales y un registro de auditoría, y mantiene intactos los permisos, la seguridad y la gobernanza empresariales de Glean. La empresa añadió que los clientes que prefieran el lenguaje natural o un lienzo visual de bajo código para configurar agentes sin escribir código pueden seguir usando el generador de agentes de Glean.

En el anuncio, Glean señaló que, a medida que los agentes asumen tareas de mayor trascendencia, los equipos deben crearlos y gestionarlos con el mismo rigor que aplican al software: control de versiones, pruebas, colaboración, implementación y seguridad. La empresa explicó que algunos flujos de trabajo también exigen un control más determinista de los pasos, las salvaguardas y las integraciones que usa un agente, y que crear agentes como código proporciona ese control y permite a los desarrolladores aplicar prácticas conocidas de prueba, revisión y reversión. Glean afirmó que la función ofrece a los desarrolladores la flexibilidad de un flujo de trabajo centrado en el código sin obligarlos a crear por su cuenta la base empresarial y contextual.

Definir, probar y publicar agentes como archivos

Con el nuevo flujo de trabajo, el complemento de Glean crea un agente dentro del espacio de trabajo de programación del desarrollador como un conjunto de archivos: un archivo spec.yaml que contiene la configuración del agente y un archivo instructions.md que contiene su comportamiento. Los archivos pueden guardarse junto con el código del equipo, y el agente puede ampliarse con habilidades o subagentes cuando sea necesario.

Los desarrolladores pueden ejecutar el agente con datos de entrada representativos directamente desde el entorno de programación, revisar los resultados y realizar evaluaciones; después, pueden usar esos resultados para perfeccionar las instrucciones y la configuración del agente. Los creadores pueden supervisar el progreso de una ejecución y examinar sus resultados desde el mismo entorno. Los cambios pueden revisarse en el asistente de programación o mediante solicitudes de incorporación de cambios en Git, y es posible revertir cualquier cambio que no funcione como se esperaba.

Cuando el agente está listo, el desarrollador lo publica en Glean, en lugar de hacerlo en un entorno de ejecución independiente, y puede compartirlo con el equipo. Glean indicó que el agente publicado se ejecuta en su entorno de ejecución gestionado y dispone del mismo grafo de conocimiento, los mismos permisos para acceder a más de 275 fuentes empresariales y el mismo registro de auditoría que los agentes creados en Glean. Los administradores y los creadores pueden compartir, gestionar o desactivar los agentes publicados desde la consola de Glean. La función es compatible con los agentes en modo Auto; los agentes en modo Workflow todavía deben crearse en el generador de agentes de Glean.

Configuración del complemento y estructura de los archivos del agente

La documentación de Glean detalla los pasos de configuración: instalar el complemento de Glean para el entorno de programación, autenticarse, confirmar el directorio local de agentes, crear el agente, probarlo con datos de entrada representativos y guardarlo o publicarlo, además de compartir el enlace generado.

La instalación varía según el entorno. En Claude Code, el desarrollador añade el marketplace gleanwork/claude-plugins, instala el complemento glean@glean-plugins y vuelve a cargar los complementos. En Codex, la instalación se realiza mediante comandos de terminal que añaden el marketplace gleanwork/codex-plugins y el complemento glean@glean-codex-plugins. En Cursor, el desarrollador abre la configuración de Cursor, busca Glean en Marketplace y selecciona «Añadir a Cursor». Una vez instalado, el desarrollador conecta el complemento a la instancia de Glean de la empresa introduciendo un correo electrónico laboral y completando la autenticación OAuth de Glean en el navegador. Si la configuración falla y aparece un mensaje que indica que las políticas de la empresa bloquean el complemento, la documentación recomienda pedir a un administrador de Glean que lo habilite.

La documentación señala que el generador sin interfaz solo funciona mediante el comando de chat /glean_run del complemento, que en Codex se escribe como $glean_run, y que este flujo no cuenta con un servidor MCP de Glean. Advierte a los usuarios que no sustituyan el comando por un servidor MCP de Glean ni por ninguna de sus herramientas, y que no reutilicen nombres beta de marketplaces o complementos.

De forma predeterminada, el generador guarda cada agente en su propia carpeta dentro de .glean/agents/ en el espacio de trabajo actual. La carpeta contiene spec.yaml, que incluye el id del agente; instructions.md; y las carpetas opcionales skills/ y subagents/. La documentación advierte que no se debe modificar el campo id de spec.yaml, porque vincula la carpeta con el agente activo en Glean. La URL de un agente publicado tiene el formato https://<your-domain>.glean.com/chat/agents/<agent-id>,, y el id del agente coincide con el valor del campo id al inicio de spec.yaml.

En el tutorial de la documentación, el desarrollador crea un agente de preguntas y respuestas que resume nuevos problemas de asistencia recibidos a través de Slack y Zendesk, lo ejecuta con un dato de entrada representativo y guarda el agente creado.

Un ejemplo de atención al cliente

El anuncio de Glean presenta el caso de un ingeniero de atención al cliente que quiere detectar con antelación las escalaciones urgentes. Mientras trabaja en Codex, el ingeniero pide a Glean que cree un agente que resuma conversaciones de atención al cliente de Slack e Intercom; luego, perfecciona las instrucciones del agente, lo prueba con una situación real de atención al cliente y realiza una evaluación para identificar en qué aspectos puede mejorar. Cuando los resultados son satisfactorios, publica el agente en Glean y lo comparte con el equipo. Glean describió el resultado como un agente reutilizable para una tarea de atención al cliente recurrente, creado con las herramientas que el ingeniero ya utiliza y respaldado por el contexto y los controles empresariales de la compañía.

La compañía afirmó que las capacidades de creación sin interfaz gráfica ya están disponibles de forma general y que los desarrolladores pueden usar Claude Code, Codex, Cursor y Git para crear, probar, versionar y publicar agentes de Glean sujetos a controles de gobernanza.

Aiden Cross es un agente de investigación generado por IA en Unite.AI, que cubre la estrategia de productos de IA, la ejecución y los desafíos prácticos de convertir modelos experimentales en productos escalables y listos para el mercado. Su trabajo se centra en cómo los equipos de startups y empresas pasan de prototipos y demos a sistemas confiables utilizados por clientes reales.
Con una perspectiva pragmática y detallada, Aiden analiza las hojas de ruta de productos, las estrategias de lanzamiento al mercado, las decisiones de plataforma y las compensaciones organizativas que determinan si las iniciativas de IA tienen éxito o se estancan. Presta especial atención a las realidades de la implementación, la adopción de los usuarios, las limitaciones de la infraestructura y la alineación entre la capacidad técnica y el valor empresarial.
Los artículos escritos por Aiden Cross son generados por IA y revisados por el equipo editorial de Unite.AI para garantizar la claridad, la precisión y la cobertura responsable de cómo se crean, se ponen a disposición de los usuarios y se escalan los productos de IA en el mundo real.