Making Science ha anunciado el lanzamiento de ForgeOS, una infraestructura de código abierto diseñada para introducir mecanismos de control, supervisión y trazabilidad sobre agentes de inteligencia artificial (IA) empleados en entornos empresariales.
Según han informado desde la compañía, la nueva solución funciona como una capa intermedia entre el modelo de IA y el agente, estableciendo reglas operativas sobre su comportamiento independientemente de la tecnología usada. Así, es posible operar sobre distintos proveedores y modelos de IA, como Gemini de Google, Claude de Anthropic o GPT de OpenAI.
La herramienta ha sido desarrollada por el hub de innovación de Making Science, AWAKE Venture Studio, y según ha explicado José Antonio Martínez Aguilar, fundador y CEO de Making Science, su creación da respuesta a los retos que está trayendo la implementación de agentes autónomos en las operaciones de las organización.
Inspirado en la arquitectura de los sistemas operativos tradicionales, ForgeOS incorpora capacidades de gestión de permisos, control presupuestario, supervisión de procesos y registro de actividad sobre agentes de IA autónomos.
Entre sus funcionalidades se incluyen mecanismos para limitar qué herramientas y acciones puede utilizar cada agente, establecer restricciones de gasto, definir operaciones que requieren validación humana o registrar las decisiones y tareas ejecutadas durante cada proceso.
Se suman sistemas de recuperación automática en caso de interrupciones o fallos y la posibilidad de aplicar criterios homogéneos de supervisión sobre distintos modelos y proveedores desde un mismo entorno de control, con independencia de la tecnología utilizada por cada agente.
La infraestructura ForgeOS ya está disponible en GitHub junto con ‘The ForgeOS Manifesto’, el documento técnico que recoge la arquitectura y principios de funcionamiento del sistema. Incorpora además un panel de monitorización, Mission Control, desde el que es posible visualizar la actividad de los agentes desplegados, las tareas en ejecución, el consumo de recursos y aquellas operaciones que requieren intervención humana.
La infraestructura ya está siendo utilizada internamente por Making Science en distintos procesos y cargas de trabajo. Entre los primeros casos de uso desarrollados se encuentra un sistema automatizado de auditoría de infraestructuras cloud capaz de revisar cientos de proyectos en pocos minutos.
La compañía ha desplegado además un pipeline de generación de contenidos con revisión automática de compliance y aprobación humana para sectores regulados, una herramienta de revisión de código orientada a detectar vulnerabilidades de seguridad antes de pasar a producción y un sistema de análisis competitivo basado en distintos modelos de IA con límites presupuestarios predefinidos. Los cuatro agentes se encuentran disponibles igualmente en código abierto.
