En pocas palabras
La empresa fundada por el ex CEO de GitHub apuesta a que el pull request no sobrevivirá a los agentes de programación con IA. La nueva forja de Entire hace que los agentes puntúen cada push según comprobaciones definidas por el equipo, de modo que las personas aprueban resultados en lugar de leer cada línea. Si su pipeline de CI/CD y de entrega ya tiene dificultades con los cambios generados por IA, la lección real es plasmar sus reglas de revisión como evaluaciones automatizadas, sea cual sea la plataforma que utilice.
¿Qué ha lanzado Entire?
Entire describe el producto como una forja Git: un lugar para alojar código, revisar cambios y ejecutar builds, pensado para equipos en los que los agentes escriben la mayor parte del código. Tiene tres partes. Trails sustituye al pull request. Distributed Git hosting es un servidor compatible con Git con repositorios privados en cuatro regiones. Continuous Memory sincroniza las sesiones de los agentes de programación con el repositorio para que los agentes posteriores puedan buscar qué hicieron los anteriores y por qué.
Los builds se ejecutan mediante integraciones con Buildkite y Depot en lugar de un sistema de CI propio. Entire también ha publicado como código abierto dos piezas de la capa de memoria: un grafo de la base de código y un «cerebro agéntico» que convierte las sesiones y los prompts anteriores en memorias consultables. El autoalojamiento, los repositorios públicos y más integraciones con partners figuran como funciones futuras. El anuncio del lanzamiento no detalló los precios.
¿Cómo sustituyen los Trails al pull request?
En un pull request clásico, un revisor lee el diff línea a línea. En Trails, el equipo define evaluaciones, por ejemplo reglas de seguridad, cobertura de pruebas, compatibilidad de la API o estilo. En cada push, los agentes de revisión ejecutan esas comprobaciones y publican puntuaciones y hallazgos en un panel. Los agentes de programación corrigen los hallazgos en bucle y el desarrollador ve cómo evolucionan las puntuaciones. La puerta de merge solo se abre cuando las evaluaciones están en verde, las personas requeridas han aprobado y la CI se supera.
El argumento es la velocidad: Dohmke sostiene que los agentes ya escriben casi todo el código, más rápido y en cambios más grandes de lo que las personas pueden leer. El riesgo es igual de claro. Una evaluación solo detecta lo que alguien pensó en medir, y un panel lleno de indicadores en verde puede ocultar un error de diseño que un lector humano habría señalado.
¿Por qué las herramientas de programación con IA están reconstruyendo el control de versiones?
El volumen está rompiendo los flujos de trabajo de siempre. Anthropic indicó en octubre que los merges a su repositorio principal pasaron de unos 2,500 al día en mayo a más de 30,000 al día en septiembre, y trasladó ese monorepo de Git a un sistema propio. Cursor lanzó en agosto su propio servicio de alojamiento, Origin. Entire se posiciona frente a ambos y frente a GitHub, y cita un análisis de monitorización de incidentes que contabilizó 257 incidentes de GitHub en los 12 meses hasta abril de 2026.
El momento no es casual: GitHub inaugura su conferencia Universe en San Francisco el 28 de octubre, con el desarrollo impulsado por agentes como tema principal. Para los compradores, la competencia significa mejoras más rápidas en las herramientas de revisión de todas las plataformas, no solo de las recién llegadas.
Qué significa para los equipos de software de EE. UU. y la UE
El cambio práctico consiste en pasar de revisar código a revisar evidencias. Los equipos que ya utilizan agentes de programación con IA deben contar con que será el tiempo de revisión, y no el de escritura, el que determine la velocidad de entrega. Eso da valor a elementos que cualquier plataforma puede aprovechar: criterios de aceptación por escrito, comprobaciones automatizadas de seguridad y de dependencias, pruebas de contrato para las API y reglas claras sobre qué cambios necesitan siempre a una persona sénior.
En el trabajo regulado, mantenga una pista de auditoría. Si una decisión de merge se basa en puntuaciones de agentes, registre qué evaluaciones se ejecutaron, qué modelo las generó y quién aprobó el resultado. Los equipos de la UE también deben comprobar dónde se almacenan las sesiones de los agentes: Continuous Memory guarda prompts y razonamientos en el repositorio, que pueden contener datos de clientes, por lo que el alojamiento regional y las reglas de conservación importan para el RGPD. La región de la UE de Entire ayuda, pero la residencia de los datos debe confirmarse en el contrato, no darse por supuesta. Qué significa para el mercado español: las empresas de España que ya trabajan con agentes de programación, propios o de un proveedor externo, deberían pactar por contrato dónde se guardan los prompts y las sesiones y durante cuánto tiempo, y exigir que esa información pueda exportarse. Si esas sesiones pueden contener datos personales, conviene revisar las obligaciones del RGPD y la LOPDGDD y las orientaciones de la AEPD; en el sector público, las exigencias del Esquema Nacional de Seguridad (ENS) también alcanzan a las herramientas de desarrollo.
¿Cómo deberían los equipos evaluar una forja centrada en agentes?
- Haga un piloto con un servicio. Replique un repositorio no crítico y mantenga su plataforma actual como sistema de referencia.
- Escriba primero las evaluaciones. Convierta su lista de comprobación de revisión en comprobaciones automatizadas; también funcionan en GitHub y GitLab.
- Mantenga a personas en las rutas de alto riesgo. Exija aprobadores con nombre para el código de autenticación, pagos, migraciones de datos e infraestructura.
- Ponga a prueba lo que afirma el proveedor. Mida los tiempos de push, la duración de la CI y el consumo de tokens de los agentes en su propia base de código.
- Compruebe el tratamiento de los datos. Confirme la región, la conservación y los controles de acceso de las sesiones de agentes almacenadas antes de activarlas.
- Planifique la salida. Asegúrese de que los repositorios, el historial y los registros de revisión pueden exportarse en formato Git estándar.
Preguntas frecuentes
¿Qué lanzó Entire el 26 de octubre de 2026?
Entire, la startup dirigida por el ex CEO de GitHub Thomas Dohmke, lanzó una forja Git, un servicio para alojar código, revisar cambios y ejecutar builds. Combina Trails, un flujo de revisión puntuado por agentes que sustituye al pull request; un alojamiento Git distribuido con repositorios privados en EE. UU., la UE, la India y Australia, y Continuous Memory, que guarda en el repositorio las sesiones de los agentes de programación.
¿En qué se diferencian los Trails de los pull requests?
En lugar de que una persona lea cada línea modificada, los agentes de revisión ejecutan evaluaciones personalizadas en cada push y devuelven puntuaciones y hallazgos. Los agentes de programación corrigen los hallazgos en bucle, y la puerta de merge espera a que haya puntuaciones en verde, aprobaciones humanas y CI superada. Las personas siguen aprobando el merge; revisan las puntuaciones y las partes de riesgo en lugar del diff completo.
¿Están verificadas las afirmaciones de Entire sobre velocidad y ahorro de tokens?
No de forma independiente. Entire afirma que su alojamiento hace los pushes hasta 89 veces más rápido que GitHub y seis veces más rápido que Cursor Origin, y que su grafo de la base de código reduce el consumo de tokens de los agentes hasta en un 71%. Son pruebas comparativas de la propia empresa. Los equipos deberían hacer pruebas con sus propios repositorios, su CI y sus agentes antes de confiar en ellas.
¿Deberíamos sacar ya nuestros repositorios de GitHub?
Todavía no, para la mayoría de los equipos. Entire tiene pocos días de vida, el autoalojamiento y los repositorios públicos siguen en su hoja de ruta, y los precios no se detallaron en el lanzamiento. Una vía de bajo riesgo es probarlo en un servicio interno manteniendo GitHub como sistema de referencia, y definir las evaluaciones y las reglas de merge que querría en cualquier plataforma.
Fuentes
Entire — Entire launches an independent Git forge for agent-human collaboration (en inglés; fuente primaria, 26 de octubre de 2026)
GeekWire — Former GitHub CEO launches rival platform built for AI coding agents (en inglés; octubre de 2026)
The New Stack — Ex-GitHub CEO launches a GitHub rival that reinvents the pull request (en inglés)
Tech Times — GitHub had 257 incidents in 12 months: Entire ships distributed forge for AI agents (en inglés; 27 de octubre de 2026)
TechCrunch — Former GitHub CEO raises record $60M dev tool seed round at $300M valuation (en inglés; 10 de febrero de 2026)
InfoQ — How Anthropic redesigned source control for AI-driven development (en inglés; octubre de 2026)