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yaalalabs/agent-kernel

Plataforma en Python para desplegar y ejecutar agentes de IA empresariales en distintos frameworks, nubes y canales de mensajería, con compatibilidad con MCP y A2A.

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¿Qué es?

Agent Kernel es una capa de plataforma para ejecutar agentes de IA creados con frameworks como OpenAI Agents SDK, LangGraph, CrewAI y Google ADK. Los desarrolladores conservan el código de sus agentes y dejan que la plataforma gestione el despliegue, la ejecución de solicitudes en cola, el almacenamiento de sesiones y las conexiones con bases de conocimiento. Así, cambiar de framework o de nube no requiere reescribir la aplicación.

El proyecto ofrece módulos de Terraform para AWS Lambda y ECS, Azure Functions y Container Apps, y GCP Cloud Run, además de un chart de Helm para Kubernetes y clústeres locales. De forma predeterminada, las solicitudes se pueden ejecutar en el mismo proceso o mediante transportes como SQS, Kafka o NATS JetStream. Las funciones de cumplimiento normativo incluyen guardrails, detección de PII, hooks previos y posteriores a la ejecución, y trazas mediante LangFuse, OpenLLMetry, Pydantic Logfire o CloudWatch.

Los agentes también se pueden conectar a canales de mensajería como Slack, WhatsApp, Teams, Telegram y Gmail, y son compatibles con los protocolos MCP, A2A y AG-UI. Entre las capacidades adicionales se incluyen la ejecución de código en un entorno aislado, los chats programados y las pausas para obtener la aprobación de una persona.

Funciones clave

  • 01Ejecuta en paralelo agentes de OpenAI Agents SDK, LangGraph, CrewAI, Google ADK, Smolagents y Pydantic AI.
  • 02Despliega el mismo código de agente en AWS, Azure, GCP o Kubernetes con los recursos de Terraform y Helm incluidos.
  • 03Conecta agentes con Slack, WhatsApp, Teams, Telegram, Gmail, Messenger, Instagram y LiveKit.
  • 04Es compatible con los protocolos MCP, A2A y AG-UI.
  • 05Ofrece guardrails, detección de PII y trazas mediante LangFuse, Logfire y CloudWatch.
  • 06Ofrece almacenes de sesiones conectables, como Redis, DynamoDB y Cosmos DB, y bases de conocimiento, como ChromaDB y Neo4j.

Casos de uso

  • Llevar a producción en la nube un agente prototipo creado con un framework, sin tener que reescribirlo.
  • Ofrecer el mismo agente a los usuarios en Slack, Teams, WhatsApp y el correo electrónico.
  • Ejecutar agentes sujetos a requisitos de cumplimiento que necesitan guardrails, trazas de auditoría y control de la residencia de datos.
  • Desplegar agentes en un clúster de Kubernetes existente o en un entorno local aislado de redes externas.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el paquete con pip (Python 3.12 a 3.13).

    pip install agentkernel
  2. 2

    Guarda el ejemplo multiagente del README como archivo Python y ejecútalo con la CLI.

Antes de usarlo

  • Requiere Python 3.12 a 3.13, por lo que no admite versiones anteriores ni posteriores.
  • El ejemplo de inicio rápido requiere configurar OpenAI Agents SDK, pero el README no explica cómo proporcionar las claves de API.
  • Muchas integraciones (despliegues en la nube, canales, entornos aislados, etc.) requieren pasos de configuración adicionales a la instalación básica.

En colecciones

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Temas

#ai-agents#mcp#a2a#multi-cloud#kubernetes#observability#guardrails#serverless#adk#aws

Preguntas frecuentes

¿Qué es agent-kernel?
Plataforma en Python para desplegar y ejecutar agentes de IA empresariales en distintos frameworks, nubes y canales de mensajería, con compatibilidad con MCP y A2A. Agent Kernel es una capa de plataforma para ejecutar agentes de IA creados con frameworks como OpenAI Agents SDK, LangGraph, CrewAI y Google ADK. Los desarrolladores conservan el código de sus agentes y dejan que la plataforma gestione el despliegue, la ejecución de solicitudes en cola, el almacenamiento de sesiones y las conexiones con bases de conocimiento. Así, cambiar de framework o de nube no requiere reescribir la aplicación.
¿agent-kernel es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
agent-kernel es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿agent-kernel sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de agent-kernel fue el 6 nov 2026.
¿Para qué puedo usar agent-kernel?
Llevar a producción en la nube un agente prototipo creado con un framework, sin tener que reescribirlo. Ofrecer el mismo agente a los usuarios en Slack, Teams, WhatsApp y el correo electrónico. Ejecutar agentes sujetos a requisitos de cumplimiento que necesitan guardrails, trazas de auditoría y control de la residencia de datos. Desplegar agentes en un clúster de Kubernetes existente o en un entorno local aislado de redes externas.
¿Cómo se instala agent-kernel?
Instala el paquete con pip (Python 3.12 a 3.13).: pip install agentkernel Guarda el ejemplo multiagente del README como archivo Python y ejecútalo con la CLI.
¿Dónde consigo agent-kernel?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/yaalalabs/agent-kernel

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

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