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scaleapi/agentenv-framework

SDK y CLI de Python para crear, desplegar y ejecutar entornos de RL agéntico en contenedores y las tareas que evalúan a los agentes.

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¿Qué es?

AgentEnv Framework es un SDK y CLI de Python para crear entornos en los que pueden actuar agentes de IA, junto con las tareas que evalúan lo que hacen. Cada entorno es un servidor en un contenedor que se comunica mediante el protocolo abierto agentenv-framework-protocol. El framework convierte los entornos en imágenes versionadas, los despliega detrás de una puerta de enlace, conecta un agente con ellos y ejecuta el verificador que evalúa el resultado.

Los comandos principales son agent-env run hello, que ejecuta una tarea integrada sin Docker ni configuración de modelos, y agent-env up, que abre un explorador para los entornos locales. De forma predeterminada, los entornos y los agentes se ejecutan como contenedores en el daemon local de Docker; también se documentan otros proveedores de sandbox. Los almacenes locales funcionan desde el inicio, mientras que los backends de almacenamiento de AWS y GCP son extras opcionales. Las tareas se pueden exponer como entornos OpenEnv, y los plugins pueden añadir tipos de entorno, proveedores, pasos de tareas y almacenes.

Funciones clave

  • 01Convierte los entornos en imágenes de contenedor versionadas y los despliega detrás de una puerta de enlace.
  • 02Conecta agentes con entornos y evalúa sus acciones mediante verificadores de tareas.
  • 03Se instala con pip o uv y ejecuta una tarea hello integrada sin configuración adicional.
  • 04Admite almacenes locales de forma predeterminada, con extras opcionales para backends de AWS y GCP.
  • 05Permite que los plugins instalados añadan tipos de entorno, proveedores de sandbox, pasos de tareas y almacenes.
  • 06Expone tareas como entornos OpenEnv que cualquier cliente OpenEnv puede reiniciar y recorrer paso a paso.

Casos de uso

  • Crear entornos de aprendizaje por refuerzo en los que los agentes usan herramientas y un verificador los evalúa.
  • Evaluar agentes LLM en tareas de varios pasos dentro de contenedores aislados.
  • Añadir tipos de entorno o proveedores de sandbox personalizados mediante un paquete de plugin.
  • Ejecutar tareas de agentes en una zona horaria específica con programación según la hora local.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el comando agent-env como una herramienta de uv

    uv tool install agentenv-framework
  2. 2

    Ejecuta la tarea integrada hello (no necesita Docker, modelo ni configuración)

    agent-env run hello

Antes de usarlo

  • Para ejecutar entornos localmente, es necesario que haya un daemon de Docker en ejecución.
  • Se requiere Python 3.11.4 o posterior.
  • El proyecto está en la versión 0.9.x y no tiene una política de compatibilidad o retirada documentada, por lo que puede haber cambios incompatibles.

En colecciones

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Temas

#reinforcement-learning#agent-evaluation#llm-agents#sandbox#docker#mcp#a2a#agentic-ai#ai-agents#llm-evaluation

Preguntas frecuentes

¿Qué es agentenv-framework?
SDK y CLI de Python para crear, desplegar y ejecutar entornos de RL agéntico en contenedores y las tareas que evalúan a los agentes. AgentEnv Framework es un SDK y CLI de Python para crear entornos en los que pueden actuar agentes de IA, junto con las tareas que evalúan lo que hacen. Cada entorno es un servidor en un contenedor que se comunica mediante el protocolo abierto agentenv-framework-protocol. El framework convierte los entornos en imágenes versionadas, los despliega detrás de una puerta de enlace, conecta un agente con ellos y ejecuta el verificador que evalúa el resultado.
¿agentenv-framework es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
agentenv-framework es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿agentenv-framework sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de agentenv-framework fue el 6 nov 2026.
¿Para qué puedo usar agentenv-framework?
Crear entornos de aprendizaje por refuerzo en los que los agentes usan herramientas y un verificador los evalúa. Evaluar agentes LLM en tareas de varios pasos dentro de contenedores aislados. Añadir tipos de entorno o proveedores de sandbox personalizados mediante un paquete de plugin. Ejecutar tareas de agentes en una zona horaria específica con programación según la hora local.
¿Cómo se instala agentenv-framework?
Instala el comando agent-env como una herramienta de uv: uv tool install agentenv-framework Ejecuta la tarea integrada hello (no necesita Docker, modelo ni configuración): agent-env run hello
¿Dónde consigo agentenv-framework?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/scaleapi/agentenv-framework

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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