AgenticOS
AgenticOS
Un solo lugar para construir, ejecutar y gobernar los agents de IA de tu empresa. Autoalojado, de código abierto y tuyo. Por qué se llama sistema operativo está siete funciones más abajo.
Documentación: vstorm-co.github.io/agenticos
Código fuente: github.com/vstorm-co/agenticos
AgenticOS es una plataforma autoalojada y multiinquilino para construir, gobernar y ejecutar los agents de IA de una empresa.
El punto clave es este:
El código define, la configuración compone
Un equipo de negocio compone agents en un navegador — instrucciones, un modelo, un conjunto de capabilities, un budget — y el resultado se ejecuta igual en todas partes: chat web, API HTTP, Slack, Telegram, un widget incrustado. La consola en sí es una aplicación web; la aplicación de escritorio es esa misma consola en una ventana propia, un añadido para quien la quiera en el dock.
Los ingenieros amplían lo que hay para componer, en Python tipado. La configuración nunca puede alcanzar más que lo que el código registró, y eso es lo que hace seguro poner un Builder sin código en manos de alguien que no es ingeniero.
Todo lo demás en este sitio se deriva de esa única frase. El techo no es un archivo de configuración — es lo que tus ingenieros pongan en el registro, y el código fuente es tuyo.
Empieza donde estás¶
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Quiero probarlo
La instalación son cuatro comandos, y luego tu primer agent funciona en unos diez minutos.
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Estoy decidiendo si lo adoptamos
La implantación — quién hace qué, cuánto cuesta y las preguntas que hará tu revisión de seguridad. Sin terminal.
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Quiero integrarme con él
La API HTTP para llamarlo, MCP para dar tus herramientas a los agents y el código de la consola si vas a cambiar la UI.
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Ya lo tengo en marcha y algo va mal
La consola recorre cada pantalla, y el Resumen de cada página es la versión corta. Configuración son todos los ajustes.
Por qué se llama sistema operativo¶
Porque la palabra hace un trabajo real. Un sistema operativo ejecuta y aísla procesos, impone límites de recursos, controla el acceso, alcanza el hardware a través de controladores, mantiene un sistema de archivos, da una sola shell a muchas interfaces y escribe un registro de auditoría.
AgenticOS hace cada una de esas cosas para los agents: runs, budgets
comprobados antes de la petición al modelo, un catálogo de permisos con las
aprobaciones como su sudo, MCP y los perfiles de modelo como sus
controladores, colecciones en tu propio Postgres, un solo runner detrás de cada
superficie y un rastro de auditoría que se escribe incluso cuando un run falla.
Las siete, una a una, y qué comprobar en cualquier otro producto →
Por qué existe¶
La mayoría de los frameworks de agents te dan una biblioteca. Escribes Python, lo despliegas, y cada cambio en el comportamiento de un agent es un pull request, una revisión y una release.
Esa es la forma correcta para una función de producto. Es la forma equivocada para los cuarenta agents pequeños que una empresa quiere de verdad, porque la persona que sabe qué debe decir el agent no es la persona con acceso de commit.
Así que AgenticOS saca el agent del código y, en su lugar, pone gobernanza a su alrededor.
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Budgets que detienen un run
Comprobados antes de cada petición al modelo, no después. Un run que falla registra igualmente lo que gastó, porque un budget que ignora los fallos no es un budget.
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Aprobación para todo lo que tiene efectos
Una herramienta que actúa sobre el mundo exterior aparca el run y espera a una persona. Se fija por capability y se puede anular por herramienta.
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Permisos en el código, roles compuestos a partir de ellos
Los puntos de llamada comprueban permisos, nunca nombres de rol. Una concesión amplía lo que una persona puede hacer con una fila; nunca lo reduce.
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Aislamiento de inquilinos en el esquema
No solo en la capa de servicios. Un texto cifrado de una organización no se puede descifrar para otra.
Requisitos¶
Docker y Docker Compose. Esa es la lista entera — Postgres (con pgvector), Redis, la API, el worker y la consola arrancan todos juntos.
¿Prefieres ejecutar los servicios a mano? Python 3.12, Node con bun, PostgreSQL 16 con pgvector y Redis.
Instalación¶
Eso levanta Postgres, Redis, la API, el worker y el frontend.
Luego crea una organización, un owner, un modelo y un primer agent:
Y abre la consola:
Inicia sesión con admin@example.com / admin123.
Tip
¿No estás seguro de que el despliegue pueda ejecutar realmente un agent? Pregúntaselo.
De qué está hecho un agent¶
Seis decisiones, y ninguna de ellas es código. Quien sabe qué debe decir el agent toma las seis en un navegador; publicar congela la combinación como una versión, y esa versión es la que responde.
| Qué decide | |
|---|---|
| Instrucciones | Qué hace el agent, en lenguaje llano — y qué debe negarse a hacer |
| Un perfil de modelo | Qué modelo responde, con qué parámetros, y a qué recurre durante una caída |
| Capabilities | Qué puede hacer siquiera: buscar en tu conocimiento, leer una página, ejecutar Python, dibujar un gráfico |
| Conocimiento | Qué colecciones puede buscar, y nada fuera de ellas |
| Aprobación | Cuáles de esas acciones esperan a una persona antes de tocar el mundo exterior |
| Un budget | Cuánto puede gastar en un mes, comprobado antes de cada petición en lugar de contado después |
Cambia cualquiera de ellas y nada sale a producción hasta que publiques. La versión que estaba en vivo sigue siendo legible, así que qué aspecto tenía este agent en marzo tiene respuesta.
Una versión congelada, y un archivo que puedes exportar a tu propio repositorio git, revisar en un pull request y restaurar:
name: Support Copilot
instructions: |
Answer from the product wiki and cite the document you used.
If the wiki does not cover it, say so rather than guessing.
model_profile_id: 8f1c...
capabilities:
- id: knowledge
config: { default_top_k: 8 }
- id: web_research
approval: required
collection_ids: [b2a9...]
budget:
monthly_usd: 50
Compruébalo¶
Publícalo y se ejecuta igual en todas las superficies: el chat de la consola, una página alojada, un widget incrustado, la API HTTP, Slack, Telegram, Mattermost.
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/agents/$AGENT_ID/run \
-H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
-H "X-Organization-Id: $ORG_ID" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "How do I rotate a provider key?"}'
Un solo runner detrás de todas ellas, así que una respuesta no depende de dónde vino la pregunta.
Qué obtienes¶
| Agents | Construidos en una UI, versionados al publicar, exportables como YAML a tu propio repositorio git |
| Capabilities | Retrieval, búsqueda y descarga web, un navegador de verdad, Python, una sandbox con archivos y una shell, gráficos, imágenes, delegación, planificación, guardrails — activados por agent |
| Integraciones | Cualquier servidor MCP por URL, con 59 de los más habituales en el selector — GitHub, Linear, Notion, Slack, Stripe, Postgres |
| Modelos | 27 providers, claves por organización, fallbacks y Ollama autoalojado o un proxy LiteLLM |
| Conocimiento | Retrieval sobre tus documentos con tres parsers de PDF, tu propio chunking, OCR y descripción de imágenes — por colección, anulable por subida. Sincronización con Google Drive y S3 |
| Skills | Conocimiento escrito que el agent carga solo cuando decide que es relevante |
| Gobernanza | Budgets mensuales, aprobación humana, un rastro de auditoría, alertas por agent |
| Superficies | Chat web, una página alojada sin inicio de sesión, un widget incrustable, la API HTTP, un WebSocket en crudo para tu propio frontend, Slack, Telegram, Mattermost — un solo runner detrás de todas |
| Secretos | Sellados por organización. Ninguna respuesta, línea de log ni entrada de auditoría lleva jamás una clave en texto plano |
La lista completa de funciones →
Resumen¶
- Un agent es un archivo, no un módulo. Instrucciones, un modelo, capabilities, un budget.
- Se publica como una versión, y esa versión es la que se ejecuta.
- Es exportable como YAML a tu repositorio, revisable en un pull request.
- Está gobernado: budgets que detienen un run, aprobaciones que esperan a una persona, permisos comprobados en cada punto de llamada.
- Es tuyo: tu Postgres, tu hardware, nada llamando a casa.
Siguiente¶
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El recorrido recomendado, en orden: instalación, primer agent, conceptos y después las piezas.
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Todo lo que hace la plataforma, en una sola página.
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Ajustes, comandos de la CLI, el spec del agent, los catálogos de capabilities y de permisos.
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Para quien tiene la decisión y no la instalación: quién hace qué, cuánto cuesta y qué preguntará tu revisión de seguridad.
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Por qué existe, qué no es a propósito, y las seis decisiones que lo moldean.
Stack¶
FastAPI y Pydantic v2 sobre PostgreSQL, Pydantic AI para el runtime del agent, pgvector para retrieval, Prefect para el trabajo en segundo plano y Next.js 15 para la consola.
Nada de esto llama a casa: los precios de los modelos vienen de una instantánea incluida, y las únicas llamadas salientes son las que hacen tus agents.
Licencia¶
Apache-2.0. Consulta
LICENSE.