agenticos
Plataforma open source para construir, ejecutar y gobernar agentes IA empresariales. Incluye gestión de skills, archivos de contexto, catálogo MCP masivo, automatizaciones y auditoría completa. Auto-alojable en Docker con PostgreSQL.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 16:41 · upstream 22 sept 2026, 16:39 · release v0.0.486
Qué es agenticos
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
AgenticOS es una plataforma unificada diseñada para gestionar el ciclo de vida completo de los agentes de inteligencia artificial en una empresa. Funciona como un sistema operativo lógico que centraliza la construcción, ejecución y gobernanza de agentes, permitiendo tener control sobre qué se ejecuta, cuánto cuesta, qué recursos toca y quién autorizó cada acción.
La arquitectura se basa en componentes modulares: skills definidos en lenguaje natural, archivos de contexto persistentes (como AGENTS.md), integración con servidores MCP a escala de registro y automatizaciones programadas o por eventos. Todo ello se ejecuta sobre infraestructura propia, utilizando PostgreSQL para datos y Redis para caché, sin depender de servicios externos críticos.
La gobernanza es una prioridad: los presupuestos detienen la ejecución antes de llamar al modelo, existen trazas de auditoría detalladas y el código define las capacidades mientras que la configuración compone el entorno. Ofrece tanto interfaz web como una aplicación de escritorio opcional con un asistente visual.
- Gestión centralizada de múltiples agentes IA en entornos empresariales sin salir del propio dominio.
- Integración rápida con herramientas externas mediante el catálogo masivo de servidores MCP (Model Context Protocol).
- Automatización de flujos de trabajo complejos con sandbox Python seguro para ejecución de código generado.
- Control presupuestario estricto que previene costes inesperados al limitar llamadas a modelos antes de ejecutarlos.
- Auditoría completa de todas las interacciones, herramientas utilizadas y costes asociados a cada agente.
- Despliegue híbrido con interfaz web para gestión y aplicación de escritorio opcional para uso local.
- Licencia Apache-2.0 que permite uso libre y modificación del código fuente.
- Infraestructura auto-alojable completa con imágenes publicadas para amd64 y arm64.
- Catálogo de más de 5.802 servidores MCP indexados y verificables por nombre.
- Mecanismos de gobernanza que imponen límites de presupuesto antes de la llamada al modelo.
- Sandbox Python integrado con acceso a archivos, shell y herramientas como PyMuPDF.
- Interfaz web completa y aplicación de escritorio opcional con asistente visual.
- Requiere entorno Docker y PostgreSQL para funcionar correctamente.
- La configuración inicial puede requerir intervención manual si no se usa el script quickstart.
- Dependencia de claves API externas (OpenAI, Anthropic, etc.) que deben gestionarse por el usuario.
- Complejidad media en la arquitectura que exige recursos mínimos de 4 núcleos CPU y 8GB RAM.
- No incluye modelos de lenguaje propios, requiere conexión a proveedores externos para inferencia.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Utiliza el script quickstart.sh para despliegue rápido con Docker Compose. Las variables de entorno tienen valores por defecto en el archivo docker-compose.yml. Compatible con amd64 y arm64. Verifica la instalación ejecutando 'agenticos cmd doctor'. Para desarrollo local, clona el repositorio y usa 'make dev'.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
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