Preguntas frecuentes

No. El hosting gestionado en app.openlegion.ai no requiere programación — regístrate, elige una plantilla, agrega tu clave API de LLM y tus agentes estarán activos en minutos. La versión autoalojada requiere Python 3.10+ y Docker. En cualquier caso, las plantillas de equipo integradas (Dev Team, Sales Pipeline, Content Studio) funcionan de inmediato sin configuración.

Cada suscripción de pago incluye un paquete de bienvenida de créditos LLM que nunca caducan — úsalos desde el primer día sin necesidad de claves API. También puedes traer tus propias claves de Anthropic, OpenAI, Google o cualquiera de los más de 100 proveedores soportados y pagarles directamente con cero markup sobre el uso del modelo.

Cualquier tarea que un humano realice en una computadora con navegador o terminal. Los agentes pueden navegar e interactuar con cualquier sitio web, iniciar sesión en aplicaciones web, completar formularios, extraer datos de cualquier página, enviar correos y mensajes, gestionar archivos y carpetas, escribir y ejecutar código, procesar documentos, publicar en plataformas sociales, monitorear páginas en busca de cambios y ejecutar automatizaciones personalizadas — todo 24/7 sin supervisión. Los despliegues comunes incluyen pipelines de contacto de ventas, investigación competitiva, calificación de leads, flujos de trabajo de desarrollo, procesamiento de facturas, producción de contenido y automatización de tareas internas.

OpenLegion es un runtime multi-agente con aislamiento por contenedor, de grado producción, que despliega flotas de agentes autónomos en contenedores Docker aislados. Cada agente tiene su propio presupuesto, permisos y bóveda de credenciales — con defensa en profundidad mediante aislamiento por contenedor, proxy de bóveda, ACLs por agente y ejecución acotada. Solo requiere Python, Docker y una clave API. Sin Redis, sin Kubernetes, sin LangChain. Licenciado bajo PolyForm Perimeter License 1.0.1 (source-available).

OpenLegion aísla cada agente por contenedor, hace proxy de todas las credenciales a través de una bóveda y aplica presupuestos por agente — la mayoría de los frameworks no lo hacen. CrewAI y frameworks similares ejecutan agentes en procesos compartidos sin aislamiento, sin controles de costos y con claves API guardadas en archivos de configuración. OpenLegion usa un modelo de flota (no CEO agent) con coordinación por blackboard y handoff estructurado — sin LLM en el plano de control decidiendo el enrutamiento de tareas.

Más de 100 proveedores de LLM a través de LiteLLM. Esto incluye Anthropic (Claude), OpenAI (GPT), Google (Gemini), Mistral, Moonshot y cualquier API compatible con OpenAI. Puedes asignar diferentes modelos a diferentes agentes en la misma flota — sin dependencia de proveedor.

A través del proxy de bóveda — los agentes nunca ven las claves API. Las claves se guardan en el proceso del mesh en el host del mesh. Cuando un agente llama a un LLM, la solicitud pasa por un proxy de bóveda que inyecta la credencial a nivel de red, rastrea el uso de tokens y aplica los límites de presupuesto. Incluso un agente totalmente comprometido no puede acceder a tus claves API.

No. OpenLegion se ejecuta en una sola máquina sin servicios externos. Solo necesitas Python 3.10+, Docker y una clave API de LLM — sin Redis, sin Kubernetes, sin LangChain, sin bases de datos externas.

Sí — OpenLegion está diseñado para despliegue en producción. Incluye soporte on-premises, un modelo de flota con coordinación blackboard + pub/sub + handoff, gobernanza de costos por agente, una matriz de permisos por agente, aislamiento de credenciales vía proxy de bóveda y una base de código auditable de ~77.000 líneas con más de 5.800 tests. Los controles de defensa en profundidad están habilitados por defecto.

Sí. El engine se ejecuta en una sola máquina con Python + Docker, sin servicios externos requeridos. Para inferencia totalmente local, apunta el proveedor LLM a Ollama; para modelos alojados (Anthropic, OpenAI, Google, etc.) el proxy del mesh se conecta al proveedor que configures. El host del mesh, los agentes, la bóveda y el panel de control se ejecutan todos en la misma máquina.

Un framework de agentes de IA es la capa de runtime y biblioteca para desplegar, coordinar y gobernar agentes autónomos de IA en producción. A diferencia de las bibliotecas SDK puras que solo proporcionan primitivas de lógica de agentes, un framework como OpenLegion gestiona el aislamiento por contenedor, la custodia de credenciales, los controles de costos por agente, la observabilidad y el despliegue — para que los equipos puedan enviar agentes sin construir DevOps desde cero.

Un framework es una biblioteca de código y runtime para construir y ejecutar la lógica de agentes — herramientas, prompts, memoria, coordinación. El alojamiento gestionado añade una capa operativa por encima: aprovisionamiento dedicado de VPS, panel, facturación y proxy de créditos. OpenLegion es ambos: un framework Python (runtime multi-agente con aislamiento por contenedor) para escribir y ejecutar agentes, y un servicio opcional de alojamiento gestionado para equipos que no quieren administrar infraestructura.

OpenLegion usa un modelo de flota — blackboard + pub/sub + handoff (no CEO agent). Los agentes se coordinan a través de un blackboard respaldado por SQLite con compare-and-set atómico, un bus de eventos pub/sub y un protocolo de handoff estructurado. Cada agente tiene sus propios permisos, presupuesto y conjunto de herramientas. Los usuarios hablan directamente con los agentes; no hay un LLM en el plano de control decidiendo el enrutamiento de tareas.

La seguridad de agentes de IA aborda las amenazas únicas que introducen los agentes autónomos: fuga de credenciales, prompt injection, abuso de recursos y exfiltración de datos. La defensa en profundidad de OpenLegion — aislamiento por contenedor, proxy de bóveda de credenciales, matriz de permisos por agente, sanitización de entradas, protección SSRF y endurecimiento Unicode/path-traversal — mitiga cada amenaza de forma independiente, de modo que una brecha en una capa no compromete las demás.