vocion-core
Plataforma open source para orquestación de equipos de agentes IA en producción con revisión humana integrada, arquitectura multi-tenant y soporte nativo para AWS Bedrock AgentCore Runtime.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 14:56 · upstream 22 sept 2026, 14:52 · release v2.156.0
Qué es vocion-core
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Vocion-core es el framework base para desplegar equipos de agentes IA en entornos productivos. A diferencia de frameworks genéricos, se enfoca en la capa operativa: gestión de aprobaciones, trazabilidad completa desde prompts hasta outputs, y conectores preconfigurados a sistemas empresariales (Google Ads, HubSpot, Slack). Todo el contexto del agente vive fuera del repositorio principal en un workspace gestionado por Git, permitiendo revisiones de PRs para cambios de comportamiento.
La arquitectura se basa en tres modos de trabajo: Workflows deterministas con gates de aprobación, Missions abiertas donde equipos de agentes planifican y producen artefactos bajo revisión, y Teams multi-agente con responsables humanos asignados. Los datos se almacenan en PostgreSQL con migraciones versionadas, y el sistema soporta ejecución local o en contenedores gestionados por AWS.
El plugin contract permite extender funcionalidades mediante paquetes npm independientes que exportan manifiestos tipados. Cada skill define esquemas de entrada/salida con Zod, permitiendo validación estricta. El servidor MCP expone herramientas a clientes como Claude Code o Cursor, tanto vía stdio local como HTTP multi-tenant con autenticación Bearer.
- Automatización de flujos de trabajo empresariales con gates humanos para aprobaciones críticas (ej: aprobación de campañas publicitarias antes de ejecución)
- Equipos de agentes autónomos que investigan y generan reportes en múltiples fuentes de datos con supervisión humana periódica
- Integración de sistemas legacy mediante conectores preconfigurados (Google Ads, HubSpot, Gmail) sin necesidad de desarrollo personalizado
- Implementación de políticas de seguridad con reglas de confianza que limitan acciones automáticas según niveles de confianza del modelo
- Auditoría completa de decisiones de IA con trazabilidad desde el prompt hasta el output final para cumplimiento normativo
- Revisión humana integrada en todos los flujos críticos, no como añadido posterior sino como parte del diseño arquitectónico
- Arquitectura multi-tenant con aislamiento por cliente a nivel de consulta SQL, no solo en prompts
- Plugin contract tipado que permite distribución independiente de skills y conectores mediante npm packages
- Soporte nativo para AWS Bedrock AgentCore Runtime con configuración unificada de ejecución
- Trazabilidad completa con workspace_sha que vincula outputs a prompts específicos para auditoría forense
- No soporta despliegue one-click; requiere instalación manual y configuración de variables de entorno
- Requiere PostgreSQL externo; no incluye base de datos bundled en el contenedor principal
- Autenticación Bearer para API multi-tenant sin soporte nativo para OAuth o SSO empresarial
- No publicado en npm como paquete standalone; debe clonarse y ejecutarse manualmente
- Configuración inicial compleja que requiere generación de AUTH_SECRET con OpenSSL y configuración manual de DATABASE_URL
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere PostgreSQL 16+ con migraciones aplicadas vía `npm run db:migrate`. Configurar `.env.local` con DATABASE_URL, AUTH_SECRET (generado con openssl) y credenciales de LLM. Ejecutar `npm run dev:up` para levantar Postgres, Langfuse y Temporal. El workspace debe crearse aparte del checkout principal usando `npm run workspace:scaffold`. Para producción, usar patrón de múltiples entornos documentado en la documentación oficial.
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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