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Entornos Virtuales para Agentes Operadores: $CODEC Mi tesis central en torno a la explosión de la IA siempre se ha centrado en el aumento de los agentes operadores. Pero para que estos agentes tengan éxito, requieren un acceso profundo al sistema, lo que les otorga efectivamente el control sobre su computadora personal y los datos confidenciales, lo que presenta serios problemas de seguridad. Ya hemos visto cómo empresas como OpenAI y otros gigantes tecnológicos manejan los datos de los usuarios. Si bien a la mayoría de la gente no le importa, a las personas que más se benefician de los agentes operadores, el 1% superior, sí lo hacen. Personalmente, no hay ninguna posibilidad de que le esté dando a una empresa como OpenAI acceso completo a mi máquina, incluso si eso significa un aumento del 10× en la productividad. Entonces, ¿por qué Codec? La arquitectura de Codec se centra en el lanzamiento de "escritorios en la nube" aislados y bajo demanda para agentes de IA. En su núcleo se encuentra un servicio de orquestación basado en Kubernetes (nombre en clave Captain) que aprovisiona máquinas virtuales ligeras (VM) dentro de pods de Kubernetes. Cada agente obtiene su propio entorno aislado a nivel de sistema operativo (una instancia completa del sistema operativo Linux) donde puede ejecutar aplicaciones, navegadores o cualquier código, completamente aislado de otros agentes y del host. Kubernetes se encarga de la programación, el escalado automático y la autorreparación de estos pods de agentes, lo que garantiza la fiabilidad y la capacidad de aumentar o reducir rápidamente muchas instancias de agentes según las demandas de carga Los entornos de ejecución de confianza (TEE) se utilizan para proteger estas máquinas virtuales, lo que significa que la máquina del agente se puede aislar criptográficamente, su memoria y ejecución se pueden proteger del sistema operativo host o del proveedor de la nube. Esto es crucial para tareas confidenciales: por ejemplo, una máquina virtual que se ejecuta en un enclave podría contener claves API o secretos de billeteras criptográficas de forma segura. Cuando un agente de IA (un "cerebro" basado en LLM) necesita realizar acciones, envía solicitudes de API al servicio Capitán, que luego inicia o administra el pod de VM del agente. El flujo de trabajo: el agente solicita una máquina, Captain (a través de Kubernetes) asigna un pod y adjunta un volumen persistente (para el disco de la VM). A continuación, el agente puede conectarse a su máquina virtual (a través de un canal seguro o una interfaz de streaming) para emitir comandos. Captain expone los puntos finales para que el agente ejecute comandos de shell, cargue o descargue archivos, recupere registros e incluso tome una instantánea de la máquina virtual para su posterior restauración. Este diseño proporciona al agente un sistema operativo completo en el que trabajar, pero con acceso controlado y auditado. Debido a que se basa en Kubernetes, Codec puede escalar automáticamente horizontalmente, si 100 agentes necesitan entornos, puede programar 100 pods en todo el clúster y controlar los errores reiniciando los pods. La VM del agente puede equiparse con varios servidores MCP (como un "puerto USB" para IA). Por ejemplo, el módulo Conductor de Codec es un contenedor que ejecuta un navegador Chrome junto con un servidor MCP de Microsoft Playwright para el control del navegador. Esto permite a un agente de IA abrir páginas web, hacer clic en enlaces, rellenar formularios y extraer contenido a través de llamadas MCP estándar, como si fuera un humano controlando el navegador. Otras integraciones de MCP podrían incluir un MCP de sistema de archivos/terminal (para permitir que un agente ejecute comandos CLI de forma segura) o MCP específicos de la aplicación (para API en la nube, bases de datos, etc.). Esencialmente, Codec proporciona los "envoltorios" de infraestructura (VM, enclaves, redes) para que los planes de agentes de alto nivel se puedan ejecutar de forma segura en software y redes reales. Casos de uso Automatización de billeteras: El códec puede incrustar billeteras o claves dentro de una máquina virtual protegida por TEE, lo que permite a un agente de IA interactuar con las redes blockchain (comerciar en DeFi, administrar criptoactivos) sin exponer claves secretas. Esta arquitectura permite a los agentes financieros en cadena ejecutar transacciones reales de forma segura, algo que sería muy peligroso en una configuración de agente típica. El eslogan de la plataforma enumera explícitamente el soporte para "billeteras" como una capacidad clave. Un agente podría, por ejemplo, ejecutar una CLI para una billetera Ethereum dentro de su enclave, firmar transacciones y enviarlas, con la seguridad de que si el agente se comporta mal, se limita a su VM y las claves nunca salen del TEE. Navegador y automatización web: Los agentes de CodecFlow pueden controlar exploradores web completos en su máquina virtual. En el ejemplo de Conductor, un agente inicia Chrome y transmite su pantalla a Twitch en tiempo real. A través de Playwright MCP, el agente puede navegar por sitios web, hacer clic en botones y extraer datos como un usuario humano. Esto es ideal para tareas como el raspado web detrás de inicios de sesión, transacciones web automatizadas o pruebas de aplicaciones web. Los frameworks tradicionales suelen basarse en llamadas a la API o en simples scripts de navegador sin cabeza; por el contrario, CodecFlow puede ejecutar un navegador real con una interfaz de usuario visible, lo que facilita el manejo de aplicaciones web complejas (por ejemplo, con desafíos pesados de JavaScript o CAPTCHA) bajo el control de la IA. Automatización de GUI en el mundo real (sistemas heredados): Debido a que cada agente tiene un sistema operativo de escritorio real, puede automatizar aplicaciones GUI heredadas o sesiones de escritorio remoto, funcionando esencialmente como la automatización robótica de procesos (RPA) pero impulsada por IA. Por ejemplo, un agente podría abrir una hoja de cálculo de Excel en su máquina virtual de Windows o interactuar con una aplicación de terminal antigua que no tiene API. El sitio de Codec menciona explícitamente la habilitación de la "automatización heredada". Esto abre la puerta al uso de la IA para operar software al que no se puede acceder a través de las API modernas, una tarea que sería muy complicada o insegura sin un entorno contenido. La integración noVNC incluida sugiere que los agentes pueden ser observados o controlados a través de VNC, lo cual es útil para monitorear una IA que maneja una GUI. Simulación de flujos de trabajo SaaS: Las empresas a menudo tienen procesos complejos que involucran múltiples aplicaciones SaaS o sistemas heredados. por ejemplo, un empleado puede tomar datos de Salesforce, combinarlos con datos de un ERP interno y luego enviar un resumen por correo electrónico a un cliente. El códec puede permitir que un agente de IA realice toda esta secuencia iniciando sesión en estas aplicaciones a través de un navegador o software cliente en su máquina virtual, al igual que lo haría un humano. Esto es como RPA, pero impulsado por un LLM que puede tomar decisiones y manejar la variabilidad. Es importante destacar que las credenciales de estas aplicaciones se pueden proporcionar a la máquina virtual de forma segura (e incluso incluirse en un TEE), por lo que el agente puede usarlas sin tener que "ver" las credenciales de texto sin formato ni exponerlas externamente. Esto podría acelerar la automatización de las tareas rutinarias de back office, al tiempo que satisface al departamento de TI que cada agente se ejecuta con el mínimo privilegio y la auditabilidad total (ya que cada acción en la máquina virtual se puede registrar o grabar). Hoja de ruta - Lanzamiento de la demo pública a finales de mes - Comparación de características con otras plataformas similares (sin competidor de web3) - Integración de TAO - Gran asociación de juegos En términos de originalidad, Codec se basa en una base de tecnologías existentes, pero las integra de una manera novedosa para el uso de agentes de IA. La idea de los entornos de ejecución aislados no es nueva (los contenedores, las máquinas virtuales y los TEE son estándar en la computación en la nube), pero aplicarlos a agentes de IA autónomos con una capa de API (MCP) sin interrupciones es extremadamente novedoso. La plataforma aprovecha los estándares y herramientas abiertos siempre que sea posible: utiliza servidores MCP como Playwright de Microsoft para el control del navegador en lugar de reinventar esa rueda, y planea admitir las micro-VM Firecracker de AWS para una virtualización más rápida. También bifurcó soluciones existentes como noVNC para escritorios de transmisión. Lo que demuestra es que el proyecto se asienta sobre los cimientos de una tecnología probada (Kubernetes, hardware de enclave, bibliotecas de código abierto), centrando su desarrollo original en la lógica de pegamento y la orquestación (la "salsa secreta" es cómo funciona todo en conjunto). La combinación de componentes de código abierto y un próximo servicio en la nube (insinuado por la mención de una utilidad de token $CODEC y acceso público a productos) significa que Codec pronto será accesible en múltiples formas (tanto como servicio como autoalojado). Equipo Moyai: 15+ años de experiencia en desarrollo, actualmente liderando el desarrollo de IA en Elixir Games. lil'km: 5+ años desarrollador de IA, actualmente trabajando con HuggingFace en el proyecto LeRobot. HuggingFace es una gran empresa de robótica y Moyai trabaja como jefe de inteligencia artificial en elixir games (respaldado por Square Enix y solanafdn. Personalmente, he hecho videollamadas a todo el equipo y me gusta mucho la energía que aportan. Mi amigo que los puso en mi radar también los conoció a todos en Token2049 y solo tenía cosas buenas que decir. Reflexiones finales Todavía queda mucho por cubrir, que guardaré para futuras actualizaciones y publicaciones en mi canal de Telegram. Durante mucho tiempo he creído que la infraestructura en la nube es el futuro para los agentes operadores. Siempre he respetado lo que Nuit está construyendo, pero Codec es el primer proyecto que me ha demostrado la convicción full-stack que estaba buscando. El equipo está formado por ingenieros de primer nivel. Han dicho abiertamente que el marketing no es su fuerte, lo que probablemente sea la razón por la que esto ha pasado desapercibido. Trabajaré estrechamente con ellos para ayudar a dar forma a la estrategia de GTM que realmente refleje la profundidad de lo que están construyendo. Con una capitalización de mercado de 4 millones de dólares y este nivel de infraestructura, se siente enormemente infravalorado. Si pueden ofrecer un producto utilizable, creo que podría marcar fácilmente el comienzo del próximo ciclo de infraestructura de IA. Como siempre, hay riesgos y, aunque he examinado al equipo en sigilo durante las últimas semanas, ningún proyecto es completamente a prueba de alfombras. ¿Objetivos de precios? Mucho más alto.