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1. El problema: la torre de Babel de las extensiones

Si has intentado configurar un agente de IA últimamente, te habrás encontrado con estos términos mezclados:

• Plugins — VS Code extensions, plugins de Chrome, plugins de Neovim
• Tools — web_search, read_file, terminal en Hermes
• Skills — archivos SKILL.md que el agente escribe solo
• MCP — Model Context Protocol (de Anthropic)
• ACP — Agent Communication Protocol
• Agentes — el sistema que orquesta todo lo anterior

No son lo mismo. Se parecen porque todos "extienden" algo, pero cada uno opera en una capa distinta y resuelve un problema diferente. Vamos a verlo.

2. 🔌 Plugins — extensiones clásicas

Los plugins son el concepto más antiguo y conocido. Son extensiones pre-empaquetadas que un humano instala para añadir funcionalidad a un programa.

Ejemplos conocidos

• VS Code extensions — GitLens, ESLint, Prettier, GitHub Copilot
• Plugins de Chrome — uBlock Origin, React DevTools, JSON Viewer
• Plugins de Neovim — telescope, nvim-tree, lazy.nvim

Características clave

• Los escribe un humano y los publica en un marketplace
• Se instalan manualmente (un clic o un comando)
• Son específicos de plataforma (un plugin de VS Code no funciona en Chrome)
• No hay un estándar universal — cada ecosistema tiene el suyo

En el contexto de agentes de IA

Los plugins han quedado relegados al editor/IDE. El agente (Hermes, Claude Code) no instala plugins del marketplace. En su lugar, usa tools y skills que veremos a continuación.

Hermes Agent en GitHub — github.com/NousResearch/hermes-agent

3. 🛠️ Tools — funciones que el agente invoca

Las tools (herramientas) son funciones que el modelo LLM puede llamar durante una conversación. Es el mecanismo de function calling o tool calling de los modelos modernos.

Cómo funcionan

El modelo recibe una lista de tools disponibles (descritas con JSON schema). Cuando decide que necesita ejecutar una, devuelve un tool call con los argumentos. El sistema ejecuta la función y devuelve el resultado al modelo.

# Tools disponibles en Hermes Agent
$ hermes
> buscanoticias sobre agentes de IA

# Hermes llama internamente:
→ web_search(query="agentes de IA 2026")
→ La función devuelve resultados
→ Hermes resume y responde

Tools comunes en Hermes Agent

• web_search — buscar en internet
• read_file / write_file — leer y escribir archivos
• terminal — ejecutar comandos en la terminal
• vision_analyze — analizar imágenes
• browser_navigate / browser_click — navegar por páginas web
• memory — guardar y recuperar información persistente
• delegate_task — delegar tareas a sub-agentes
• cronjob — programar tareas recurrentes

Características clave

• Las define un humano o el sistema (no el agente)
• Son sin estado — se invocan y se olvidan
• Siguen un JSON schema estándar (OpenAI-compatible)
• El modelo decide cuándo llamarlas basado en el contexto

4. 🧠 Skills — procedimientos que el agente aprende

Las skills son el concepto más innovador de Hermes Agent, y el que más se malinterpreta. Una skill es un procedimiento reutilizable que el propio agente escribe después de detectar un patrón repetitivo.

¿Cómo se crea una skill?

No las creas tú. Hermes las genera automáticamente cuando detecta que has hecho algo similar varias veces (~5 llamadas a herramientas sobre el mismo patrón).

# Día 1: le pides a Hermes que audite tu repo
$ hermes
> audita este repo: código muerto, imports sin usar
Hermes ejecuta grep, analiza, produce reporte.
→ Internamente escribe una skill: repo-audit

# Día 2: le pides lo mismo
$ hermes
> audita el repo nuevo
→ Hermes encuentra la skill repo-audit, la reutiliza, es 2× más rápido

¿Dónde viven las skills?

~/.hermes/skills/
└── repo-audit/
    └── SKILL.md    # Markdown: cuándo activarse, cómo ejecutarse, contexto necesario

Diferencia crítica: Skills vs Tools

En el Hermes Hub hay más de 643 skills comunitarias para instalar:

hermes skills browse           # Explorar el catálogo
hermes skills install <nombre>  # Instalar una skill
hermes skills search telegram   # Buscar por palabra clave

Skills recomendadas: LLM Wiki (referencias técnicas), gstack (navegador y QA), security-audit (seguridad en repos), Manim (animaciones matemáticas).

5. 🔗 MCP — Model Context Protocol

El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto creado por Anthropic para conectar modelos de lenguaje con fuentes de datos y herramientas externas.

Mientras que las tools son específicas de cada agente, MCP es un protocolo universal. Piensa en MCP como USB-C para agentes de IA: un conector estándar al que cualquier agente puede enchufarse.

Arquitectura MCP

• MCP Host — el agente (Hermes, Claude Code, Cursor)
• MCP Client — el conector dentro del agente
• MCP Server — el servicio externo (Notion, GitHub, base de datos)

# Conectar Hermes a Notion via MCP
$ hermes tools mcp-add
→ Nombre: notion-mcp
→ Comando: npx @notionhq/notion-mcp-server
# Ahora Hermes puede leer/escribir en Notion

Ejemplos de MCP Servers populares

• Notion MCP — leer y escribir páginas de Notion
• GitHub MCP — gestionar issues, PRs, repos
• Linear MCP — gestionar tickets y proyectos
• Figma MCP — leer componentes de diseño
• PostgreSQL MCP — consultar bases de datos
• Filesystem MCP — acceso controlado al sistema de archivos

Model Context Protocol — modelcontextprotocol.io

6. 🗣️ ACP — Agent Communication Protocol

El Agent Communication Protocol (ACP) es el protocolo que permite que un agente delegue tareas a otro agente. Piensa en ello como el lenguaje común entre agentes.

El caso Hermes ↔ Claude Code

Una de las configuraciones más potentes es ejecutar Hermes como orquestador y Claude Code como worker de código:

# Hermes delega a Claude Code via ACP
$ hermes
> refactoriza el módulo de autenticación
→ Hermes decide que es un trabajo de código
→ Delega a Claude Code via ACP
→ Claude Code lee el repo, hace el refactor, ejecuta tests
→ Devuelve el resultado a Hermes
→ Hermes resume: "Hecho. 3 archivos modificados, tests pasan."

¿Por qué es útil?

• Especialización: cada agente hace lo que mejor sabe (Claude Code código, Hermes automatización)
• Paralelismo: un agente investiga mientras otro escribe código
• Resiliencia: si un agente falla, el orquestador puede reintentar o re-asignar

7. 🧩 Tabla comparativa definitiva

¿Y los agentes?

El agente es el sistema que orquesta todo. El agente tiene tools que puede llamar, skills que ha aprendido, conexiones MCP a servicios externos, y puede comunicarse con otros agentes via ACP. No es otra "extensión" — es el contenedor de todas ellas.

8. En el mundo real: cómo se combinan

Ninguno de estos conceptos vive aislado. En un workflow real de Hermes, todos trabajan juntos:

Ejemplo práctico: "Vigila el precio de BTC y avísame en Telegram"

# El resultado final en Telegram:
🤖 BTC/USD: $102,430
📈 +2.3% (24h)
💡 Soporte: $99,800 | Resistencia: $104,200
⏰ Actualizado: cada hora via cron

9. 🌐 Enlaces y referencias

Todos los enlaces para que explores por tu cuenta:

Hermes Agent

• GitHub: github.com/NousResearch/hermes-agent
• Guía oficial (Hermes Atlas): hermesatlas.com/guide
• Documentación: hermes-agent.nousresearch.com/docs
• Skills Hub: hermes skills browse

Claude Code

• Documentación oficial: docs.anthropic.com/en/docs/claude-code
• GitHub: github.com/anthropics/claude-code

MCP — Model Context Protocol

• Sitio oficial: modelcontextprotocol.io
• GitHub: github.com/modelcontextprotocol
• Especificación: spec.modelcontextprotocol.io

Cursor

• Sitio oficial: cursor.com

VS Code Extensions

• Marketplace: marketplace.visualstudio.com

Tools & Skills visual

Claude Code — docs.anthropic.com