The AI Operations stack

Base de datos vectorial open source escrita en Rust, usada como capa de retrieval y de memoria de agentes: filtrado por metadatos, aislamiento multi-tenant y persistencia duradera. Self-hosted o tier cloud gestionado.

Motor de ejecucion durable para workflows de larga duracion: el agente corre durante horas, se para a esperar una aprobacion humana y reanuda desde el mismo historial de llamadas a herramientas tras una caida. Integracion oficial con el OpenAI Agents SDK.

Capa de gobierno para parques multi-proveedor de agentes: descubrir y registrar agentes propios y de terceros, asignarles identidad y politica, gestionar su ciclo de vida, evaluar su rendimiento y controlar coste. Anunciado el 10-sep-2026 dentro del Trusted Enterprise AI Harness; disponibilidad general no prevista antes del FY28.

Capa de verificación normativa que corre junto al trabajo del empleado o de otro agente: marca disclosures que faltan, detecta conflictos con la política interna, contrasta afirmaciones contra fuentes aprobadas y mantiene un rastro de auditoría. Se distribuye también como agente dentro de Microsoft 365 Copilot (mayo de 2026). Los agentes los construyen y prueban abogados antes del despliegue.

Plataforma de gestion del ciclo de vida de agentes: refinamiento automatico de prompts, monitorizacion continua de guardarrailes y rastros de auditoria de datos. Integra chat, voz, email y ticketing con CRM, ERP e historia clinica electronica. Pensada para sectores regulados con LLM alojados en la UE.

Plataforma unica para construir, ejecutar y gobernar agentes: agente, entorno de ejecucion, herramientas, workflows, permisos y gobierno en un mismo stack. Modelo de Organizaciones, Workspaces, Agents, Workflows y Sandboxes con roles transversales. Agnostica de modelo (OpenAI, Claude, Grok) y desplegable en SaaS, on-prem y air-gapped con bring-your-own-LLM.

Capa de operacion de la IA empresarial dentro de Genesys Cloud: descubrimiento centralizado, identidad, politica y observabilidad de los agentes. Da visibilidad de como opera la IA y mantiene decisiones y acciones dentro de los limites de negocio definidos a medida que crece la autonomia. Disponible desde el 2026-09-02.

Familia de large action models (LAM) construida para ejecucion determinista y anclada en acciones, no en generacion de texto. Genesys Cloud la usa como motor de su Agentic Virtual Agent. Tesis del proveedor: la base de la automatizacion fiable es la super-fiabilidad, no la super-inteligencia.

Plataforma que ejecuta transacciones B2B llegadas por email: lee el pedido y sus adjuntos, extrae los datos, los valida contra SAP y ejecuta las comprobaciones necesarias. Cuando hace falta una persona, la incorpora al flujo y la guia por los puntos pendientes en lugar de devolverle todo el caso.

Producto de monitorizacion de la cadena de suministro de software de los agentes de IA: verifica y vigila las skills, plug-ins, servidores MCP y add-ons que el agente usa para interactuar con internet y con los sistemas de la empresa. Nace con 50 M$ de Sequoia y Greenoaks.

Plataforma agentica de consultora con cartera de agentes por funcion (finanzas, capital humano, cadena de suministro, compras, ventas y marketing, atencion al cliente), sobre los principios Trustworthy AI y NVIDIA AI Enterprise/NeMo. Objetivos declarados por el proveedor: 25% menos de coste y 40% mas de productividad. Integraciones anunciadas con SAP Joule/BTP y Oracle Cloud Infrastructure.

Plataforma de seguridad y gobierno de las acciones de agentes de IA en tiempo de ejecucion: entiende la intencion del agente y permite, modifica o bloquea de forma determinista una accion antes de que ocurra, distinguiendo el trabajo legitimo del comportamiento manipulado, comprometido o fuera de proposito. No es filtrado de prompts ni proteccion del modelo.

Marco de Anthropic, en research preview desde el 2026-08-27, para que los agentes de IA operen dispositivos fisicos (brazos roboticos, microscopios, instrumentos cientificos) sobre cualquier equipo con interfaz programable. Se describe como un cable USB-C de la comunicacion agente-maquina; se abrira como open source tras las evaluaciones de seguridad.

Protocolo abierto que define como se comunican los agentes entre si a traves de fronteras organizativas. Donado por Google y alojado desde el 2026-08-17 por la Agentic AI Foundation de la Linux Foundation, junto al MCP de Anthropic: los dos estandares quedan bajo el mismo techo neutral.

Entornos sandbox de alta fidelidad: gemelos digitales a escala real de software empresarial (Salesforce, Workday, clientes de correo) clonando el sistema de permisos y los webhooks intactos, para entrenar y evaluar agentes a traves de varios sistemas antes de soltarlos en produccion.

Infraestructura de busqueda web independiente para modelos y agentes: indice propio de mas de 100.000 millones de documentos y APIs de busqueda y recuperacion optimizadas para consultas de baja latencia y alta frecuencia. Ya en produccion en varios laboratorios de IA y proveedores de inferencia, en entrenamiento y en runtime.

Espacio de trabajo y control plane de agentes empresariales dentro de Dataiku: biblioteca de agentes aprobados por IT, creacion self-service sin codigo, capa de orquestacion que enruta la peticion al agente adecuado y monitorizacion central para decidir que agentes escalar y cuales retirar. Ataca de frente el agent sprawl y la IA en la sombra.

AI gateway open source que se integra como proxy de una linea: enruta el trafico y expone paneles de coste, tokens y latencia sin instrumentar cada servicio. Incluye cache de respuestas por cabeceras para recortar coste de API y latencia, y experimentacion de prompts accesible a perfiles no tecnicos. Observabilidad centrada en la peticion, no en el grafo del agente.

Convenciones semanticas gen_ai.* de OpenTelemetry (proyecto CNCF): atributos de span neutrales de proveedor para llamadas a modelo, uso de tokens, pasos de agente y ejecucion de herramientas. Adoptadas por Google Cloud, AWS, Azure y Datadog; los agentes de codigo convergen en ellas. En 2026 son el estandar de portabilidad entre backends de observabilidad.

Plataforma eval-first para IA en produccion: datasets versionados, scoring automatico y humano, experimentos de prompt y modelo, y puertas de regresion en CI que bloquean despliegues. Corre sobre Brainstore, base de datos propia para consultar millones de trazas de agente. Agnostica de framework.

Automatizacion no-code visual, autoalojable, bajo licencia MIT (la mas permisiva). Encaja en equipos poco tecnicos que quieren libertad total de licencia.

Plataforma code-first (TypeScript, Python, Go, Bash, SQL) con UIs autogeneradas; autoalojable, nucleo AGPLv3. Para equipos de ingenieria que quieren tooling interno como codigo.

Plataforma de IBM para construir, desplegar y gobernar agentes de IA con AgentOps integrado (IBM Telemetry sobre OpenTelemetry): monitorizacion en tiempo real, control por politicas y trazado del ciclo de vida del agente.

Stack abierto de componentes para construir agentes (inferencia, herramientas, seguridad) que permite intercambiar inferencia self-hosted (vLLM) y remota; usado por Red Hat AI para desplegar agentes de forma portable.

Plataforma de IA en nube hibrida de Red Hat para el ciclo de vida de modelos y agentes (Model-as-a-Service, Llama Stack, identidad de agente y guardarrailes) sobre la que descansa su propuesta AgentOps.

APM/observabilidad de IBM usada para observar agentes de IA en produccion (latencias, tasas de exito, trazas) e integrada en la estrategia AgentOps junto a Concert y Apptio.

Monitorizacion especifica de agentes autonomos: session replay, tracking multi-agente jerarquico y deteccion de anomalias; soporta 400+ LLMs.

Plataforma open-source de observabilidad LLM/agente: tracing, evaluacion y analitica de produccion.

Tracing y evaluacion open-source compatible con OpenTelemetry para agentes de IA.

Capa de observabilidad y tracing de LangChain para agentes: runs/traces/threads, replay y evaluacion en produccion.

LLM de dominio de Cisco entrenado sobre décadas de conocimiento de redes (configuración, troubleshooting, CCIE); núcleo del enfoque AgenticOps aplicado a operaciones de red.

UI generativa de Cisco para operaciones de IT cross-domain (NetOps, SecOps, DevOps) en un panel colaborativo único; capacidad insignia de su enfoque AgenticOps.

Plataforma que orquesta flujos de trabajo en toda la empresa unificando sistemas legacy, herramientas y agentes de IA en un unico panel; ejecuta mas de 100.000 millones de workflows al ano.

Plataforma de agentes de IA de Salesforce para servicio y CRM; su Help Agent se despliega en minutos y solo cobra por resoluciones, con deflexion medible de volumen rutinario.

Command center unificado para gobernar, monitorizar y gestionar agentes de IA a traves de frameworks (LangGraph, CrewAI, AutoGen, Google ADK, AWS AgentCore, Agentforce); incluye evaluation studio pre-produccion.

Plataforma de agentes que completan customer journeys end-to-end en sectores regulados, con gobierno, seguridad, cumplimiento, auditabilidad y supervision humana integrados (arquitectura trust-native).

Plataforma enterprise end-to-end de Google Cloud para construir, escalar, gobernar y optimizar agentes autonomos; incluye ADK, observabilidad sobre OpenTelemetry, orquestacion y 200+ modelos.

AI Gateway con discovery, LLM/Skill Registry y Agent Personas (permisos y guardrails por rol).

Framework para orquestar equipos de agentes con roles y tareas.

Automatizacion de flujos de trabajo con nodos de IA, self-hostable.

Orquestacion de agentes con estado y control de flujo (grafos).

Framework para construir aplicaciones y agentes con LLMs.

Agentes SRE autonomos + Agent Builder no-code para triage y remediacion de incidentes.