AgentConnect
AgentConnect es una plataforma de código abierto y autoalojable para ejecutar una flota de agentes de IA compatibles con ACP en canales de equipo con enrutamiento, permisos, memoria, programaciones e integraciones de herramientas, mientras mantiene el tráfico del modelo y la ejecución en su entorno.
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Información del Producto
Actualizado:14/08/2026
¿Qué es AgentConnect?
AgentConnect es un framework de código abierto y una pila de tiempo de ejecución que permite a los equipos implementar y operar múltiples agentes de IA (por ejemplo, Claude Code, Codex, DeepSeek y otros tiempos de ejecución compatibles con ACP) como compañeros de equipo colaborativos dentro de las herramientas donde se realiza el trabajo, como Slack, Discord, Telegram y GitHub. En lugar de ser un solo bot, proporciona la "capa de equipo" alrededor de los agentes: controles de identidad y visibilidad, traspasos de agente a agente, estado operativo compartido, habilidades/herramientas configurables y memoria opcional. Está diseñado para ser autoalojado para que los agentes puedan ejecutarse junto a sus repositorios y credenciales, mientras usted mantiene el control sobre cómo se configuran los agentes, a qué pueden acceder y dónde pueden actuar.
Características Principales de AgentConnect
AgentConnect es un framework de código abierto y autoalojable para ejecutar y coordinar múltiples agentes de IA (y humanos) a través de las herramientas y canales donde trabajan los equipos. Proporciona la "capa de equipo" alrededor de los agentes (identidad, enrutamiento/transferencias, permisos, programaciones, memoria e integraciones de herramientas/habilidades) para que las organizaciones puedan operar una flota de agentes compatibles con ACP (por ejemplo, Claude Code, Codex, DeepSeek, Gemini CLI) con visibilidad y control compartidos, manteniendo el código y las conversaciones en su propia infraestructura y enviando solo llamadas de modelo a los proveedores utilizando sus propias claves.
Orquestación multi-agente (primero el equipo): Ejecute múltiples agentes especializados uno al lado del otro, asigne roles y permita que los agentes se llamen o se transfieran entre sí para que el trabajo pueda pasar de investigar → corregir → verificar → implementar dentro de un sistema coordinado.
Plano de control autoalojado + demonios de agente: Opere una consola centralizada para configuración/visibilidad mientras los agentes se ejecutan como procesos locales ("demonios") cerca de sus repositorios, credenciales y sistemas, diseñado para evitar almacenar cuerpos/transcripciones de mensajes en el plano de control.
Integraciones de canales y flujos de trabajo de etiquetado: Incorpore agentes a las superficies de comunicación del equipo (por ejemplo, flujos de trabajo estilo Slack/Discord/Telegram/GitHub) para que los humanos puedan etiquetar agentes en hilos y rastrear lo que se ha hecho, lo que se está ejecutando y lo que sigue.
Permisos y acceso con ámbito: Controle lo que cada agente puede ver y hacer al delimitar herramientas, habilidades, secretos y fuentes de conocimiento, lo que respalda la operación con privilegios mínimos en diferentes equipos y entornos.
Integración de memoria y conocimiento: Admite memoria persistente (nativa/gestionada o propia, como Mem0) y recuperación de conocimiento/banco de conocimientos con patrones de seguridad a nivel de documento para retener contexto importante en las conversaciones.
Ecosistema abierto y flexibilidad de tiempo de ejecución: Utilice cualquier agente/tiempo de ejecución compatible con ACP y cambie los modelos por rol; integre herramientas en muchas aplicaciones (por ejemplo, Sentry/Linear/Notion/Gmail/Figma y más) y extienda a través de habilidades reutilizables.
Casos de Uso de AgentConnect
Clasificación y remediación de incidentes de ingeniería: En los equipos de software, los agentes monitorean las alertas, clasifican los problemas en un hilo compartido, reproducen errores, parchean código, ejecutan pruebas y coordinan la verificación/implementación con transferencias claras y auditabilidad.
Escalada y resolución de soporte al cliente: Los agentes de soporte responden en canales de comunidad o ayuda, consultan conocimientos/memoria compartidos, escalan casos inciertos a especialistas y cierran el ciclo activando correcciones o acciones operativas.
Revisión automatizada de código y puertas de calidad: Configure agentes de revisión con estándares específicos de la organización (alcance, profundidad, prioridades) para comentar en PRs, ejecutar verificaciones y coordinar con agentes de QA antes de la implementación.
Operaciones de "vigilancia" y rutinas programadas: Los agentes programados/Cron publican resúmenes diarios de clasificación, verifican la salud del sistema y responden a los disparadores de webhook, manteniendo a los equipos informados y reduciendo la sobrecarga de operaciones manuales.
Automatización de flujos de trabajo entre herramientas para equipos de negocio: En funciones como producto/finanzas/operaciones, los agentes pueden conectarse a herramientas SaaS comunes para crear tickets, actualizar documentos, conciliar problemas y mantener a las partes interesadas alineadas en todos los canales.
Ventajas
De código abierto y autoalojable, lo que permite un mayor control sobre los datos, la implementación y la personalización.
Flexibilidad de modelo/tiempo de ejecución: ejecute diferentes agentes compatibles con ACP por rol y use sus propias cuentas/claves de proveedor sin recargos de plataforma.
La "capa de equipo" incorporada (permisos, enrutamiento, programaciones, visibilidad compartida) reduce el código de pegamento que los equipos suelen reconstruir para operaciones multi-agente.
Desventajas
Sobrecarga operativa: el autoalojamiento de demonios/plano de control y la gestión de integraciones/secretos requiere madurez de DevOps/seguridad.
Complejidad del ecosistema: la coordinación de múltiples tiempos de ejecución de agentes, herramientas y permisos puede agregar complejidad de configuración y gobernanza.
Algunos componentes (por ejemplo, la demostración de la interfaz de usuario) pueden estar en flujo/refactorización, lo que podría empujar a los usuarios hacia la CLI/ejemplos para mayor estabilidad.
Cómo Usar AgentConnect
1) Instalar los requisitos previos: Asegúrese de tener Git y un entorno Python que admita `uv` (el gestor de paquetes de Astral). También necesitará las claves API de modelo/proveedor para los agentes que planea ejecutar (AgentConnect no actúa como proxy del tráfico del modelo; los agentes usan sus propias claves).
2) Clonar el repositorio de AgentConnect: Ejecute: `git clone https://github.com/agent-network-protocol/AgentConnect.git` y luego `cd AgentConnect`.
3) Configurar el entorno Python con uv: Ejecute `uv sync` para crear/sincronizar el entorno e instalar las dependencias base.
4) (Opcional) Instalar conjuntos de dependencias adicionales para su caso de uso: Si necesita integraciones de API (por ejemplo, integración con FastAPI/OpenAI), ejecute `uv sync --extra api`. Para herramientas de desarrollo, ejecute `uv sync --extra dev`.
5) Configurar las variables de entorno (.env): Cree un archivo `.env` y agregue las claves para las características que utilice. Para el rastreo de LangSmith (monitoreo/depuración), establezca: `LANGSMITH_TRACING=true`, `LANGSMITH_API_KEY=su_clave_api_langsmith`, `LANGSMITH_PROJECT=AgentConnect` (opcionalmente `LANGSMITH_ENDPOINT=https://api.smith.langchain.com`). Algunos ejemplos también pueden requerir claves adicionales (por ejemplo, Tavily para investigación; claves CDP para ejemplos con pago habilitado).
6) Ejecutar un primer ejemplo para verificar la configuración: Ejecute un ejemplo incluido, por ejemplo: `uv run python examples/python/did_wba_examples/create_did_document.py`.
7) Explorar el directorio de ejemplos para aprender los conceptos básicos: Utilice el Directorio de Ejemplos para ejecutar escenarios como: crear agentes humanos/IA, establecer comunicación segura, interacciones básicas, flujos de trabajo multiagente (análisis de comercio electrónico) y flujos de trabajo de investigación (puede requerir una clave Tavily y extras de investigación).
8) Comprender la arquitectura central antes de construir sus propios agentes: AgentConnect se basa en: (a) un registro de agentes descentralizado (servicio de directorio para publicar/descubrir capacidades), (b) sistemas de agentes independientes (cada agente es autónomo y puede construirse con LangGraph o lógica personalizada), y (c) protocolos estandarizados para la comunicación de agente a agente (incluyendo verificación criptográfica y flujos cifrados de extremo a extremo).
9) Construir su propio agente y publicar capacidades: Implemente la lógica interna de su agente utilizando su framework preferido (por ejemplo, LangGraph o código personalizado), luego integre con los protocolos estandarizados de AgentConnect para que pueda publicar interfaces detectables y ser llamado a través de RPC estándar por otros agentes.
10) Habilitar la comunicación segura de agente a agente (A2A): Utilice la verificación criptográfica incorporada de AgentConnect para establecer una comunicación A2A confiable, adjuntar pruebas verificables y (cuando corresponda) construir flujos de comunicación cifrados de extremo a extremo.
11) (Opcional) Usar el modo de compatibilidad heredado cuando sea necesario: Si debe interoperar con clientes más antiguos que dependen del flujo de encabezado de autorización anterior, use `auth_mode="legacy_didwba"`.
12) Agregar monitoreo y depuración con LangSmith: Con las variables de entorno de LangSmith configuradas, ejecute ejemplos/agentes e inspeccione los rastros para depurar flujos de trabajo multiagente, llamadas RPC y uso de herramientas.
13) Modificar el código de forma segura: siga las reglas de la documentación del proyecto: Al agregar nuevas clases/métodos/funciones, incluya siempre docstrings estilo Google. El sistema de documentación automatizado del proyecto extrae estos docstrings para la generación de referencias de API, y un verificador de docstrings señalará los docstrings faltantes.
14) (Pila alternativa) Ejecutar la consola/daemon de AgentConnect para flujos de trabajo de equipo: Si está utilizando la pila de productos de AgentConnect (consola + daemon), inicie el tiempo de ejecución, conecte agentes compatibles con ACP (Claude Code, Codex, Gemini CLI, DeepSeek, etc.), conecte canales (Slack/Discord/Telegram/GitHub), luego etiquete agentes en hilos para clasificar problemas, enviar correcciones y coordinar traspasos con roles/permisos/memoria.
Preguntas Frecuentes de AgentConnect
AgentConnect es una plataforma de código abierto y autoalojable que permite a los equipos ejecutar y coordinar agentes de IA a través de canales (como Slack, Discord, Telegram y GitHub), con un plano de control para gestionar agentes, permisos, programaciones, herramientas/habilidades y visibilidad compartida.
Video de AgentConnect
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