kageos
Plataforma de servicios nativa para IA que transforma capacidades personales y empresariales en directorios ejecutables gobernados. Soporta agentes no supervisados, funciones tipadas y ejecución auto-hospedada con arquitectura multi-servicio en Go/Vue.
Ficha actualizada 25 sept 2026, 3:18 · upstream 25 sept 2026, 2:45 · release kageos-plugin-v0.3.0
Qué es kageos
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
kageos es una plataforma de servicios nativa para IA diseñada para individuos, equipos y empresas. Transforma capacidades personales y empresariales en directorios ejecutables gobernados que no son plantillas estáticas ni resultados únicos de prompts. Estos directorios pueden contener formularios, tablas, gráficos, documentos, funciones, código, modelos de datos, guías de ejecución, horarios, mensajes y permisos.
La plataforma utiliza un Sistema de Árbol de Servicios como sistema de coordenadas gobernado para organizar directorios, funciones, documentos, mensajes, horarios, permisos y registros de operación. Cada capacidad es tanto usable por humanos a través de una interfaz web como callable por agentes de IA mediante esquemas tipados, evitando la interpretación ambigua de modelos.
La arquitectura consta de múltiples servicios Go: api-gateway para tráfico HTTP autenticado, app-server para APIs de espacio de trabajo y metadatos del Árbol de Servicios, agent-server para sesiones de estación de trabajo y orquestación LLM, app-runtime para gestión de contenedores de aplicaciones de usuario, timer-scheduler para tareas programadas, message-server para bandeja de entrada y notificaciones, junto con componentes de almacenamiento en MySQL, MongoDB, S3/MinIO y NATS.
- Automatización no supervisada: agentes ejecutan tareas programadas que buscan, inspeccionan directorios, llaman a herramientas, ejecutan funciones y envían notificaciones sin intervención humana
- Gestión de capacidades empresariales: directorios gobernados con permisos, auditoría, versionado e instalación para equipos y organizaciones
- Integración híbrida humano-IA: formularios/tablas/gráficos accesibles tanto desde interfaz web como llamados por agentes mediante esquemas tipados
- Portabilidad de capacidades: export/import de capability.bundle.v1 para mover directorios entre namespaces y sembrar herramientas integradas
- Arquitectura multi-servicio desacoplada con componentes Go especializados (app-server, agent-server, timer-scheduler, message-server)
- Sistema de Árbol de Servicios como coordenada única para permisos, logs, trazas, mensajes, horarios y versiones
- Funciones tipadas definidas por código y metadatos SDK en lugar de interpretación de lenguaje natural
- Licencia BSL 1.1 con transición automática a Apache-2.0 tras 3 años desde el lanzamiento
- Soporte para auto-hospedaje completo con runtime Go, Vue 3, MySQL, NATS y MinIO
- Herramientas de verificación integradas (kagectl doctor/verify/status/logs) y scripts de CI en GitHub Actions
- Requiere Go 1.25+ y Node.js 20.19+/22.12+ para desarrollo y despliegue
- Funcionalidades avanzadas de estación de trabajo requieren configuración de LLM tras el inicio
- Hub público de directorios en progreso con marketplace, pruebas alojadas y bucle de publicación pendientes
- Capas futuras de flujo de trabajo (workflow graph, workflow.run, aprobaciones genéricas) reservadas pero no implementadas
- Dependencia de kagectl para bootstrap inicial y gestión del entorno local
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Despliegue en máquina única mediante kagectl y Compose. Ejecutar sudo ./install.sh --base-url app.example.com para producción. Inicialización local con go run ./cmd/kagectl bootstrap --dev que genera .kageos/dev/env/kageos.env. Verificar estado con kagectl doctor/verify/status/logs. Requiere Go 1.25+, Node.js 20.19+ y Docker/Podman Compose. Frontend proxy por defecto a http://localhost:9090.
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.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.