01
Guardrails activos
Reglas y restricciones inyectadas en cada prompt. El agente no puede ignorarlas porque viajan con cada llamada al modelo: tono, dominio, acciones prohibidas y objetivos siempre presentes.
Early access · En producción
Agentes de IA que puedes auditar línea a línea
Fork open source de nano-bot, endurecido con guardrails activos, control de acceso por paths y auditoría embebida. Imágenes Docker oficiales para despliegue — próximamente.
Minerva Workbench
Arquitectura interna
Un agente autónomo, pero bajo control
Partimos de nano-bot, el agente autónomo de la Universidad de Hong Kong, y lo endurecimos con cuatro capas Minerva para que pueda operar en entornos reales sin sorpresas. Todo el código es abierto. Las imágenes Docker oficiales para despliegue llegan próximamente.
Basado en nano-bot (HKU) 100% open source · Licencia permisiva
- 01
Guardrails activos
Reglas y restricciones inyectadas en cada prompt.
- 02
Control de acceso y paths
Allow/deny list de rutas editables.
- 03
Auditabilidad total
Cada interacción se normaliza y se guarda en una base de datos SQLite embebida en el propio agente.
- 04
Interfaz de trabajo
UI integrada para modificar cualquier archivo del workspace, chatear con el agente, validar acciones intermedias y consultar la base SQLite de auditoría — todo en un solo lugar.
Cuatro capas para que el agente nunca se salga del guion
No confiamos en la buena voluntad del modelo. Lo encerramos en raíles claros y registramos cada paso.
02
Control de acceso y paths
Allow/deny list de rutas editables. Defines qué archivos puede leer, escribir o ignorar. Imposible que el agente toque algo fuera de su workspace autorizado.
03
Auditabilidad total
Cada interacción se normaliza y se guarda en una base de datos SQLite embebida en el propio agente. Trazabilidad completa: prompts, respuestas, herramientas usadas, cambios en archivos.
04
Interfaz de trabajo
UI integrada para modificar cualquier archivo del workspace, chatear con el agente, validar acciones intermedias y consultar la base SQLite de auditoría — todo en un solo lugar.
Lo que ya despliegan con Stands
Tres despliegues reales con clientes Minerva: no son demos ni laboratorio. Cada agente cubre un flujo completo: calendario y bandeja, contenido social o memoria de cliente.
En producción
Gestor de calendario y email
Secretario digital con acceso al calendario y bandeja de entrada. Prioriza y categoriza emails según si requieren acción, son de supervisión, están bloqueando algo o son solo informativos.
- Notifica al instante las acciones altamente prioritarias
- Agrupa el resto para bulk edit rápido al final del día
- Prepara borradores de respuesta listos para revisar y enviar
En producción
Marketing manager autónomo
Una vez al día busca noticias vinculadas a la empresa, extrae temas con fuentes citadas, y tras la aprobación del usuario redacta, corrige y programa contenido en todas las redes sociales.
- Temas del día con fuentes verificables
- Redacción + revisión automática de posts
- Infografías generadas y programación multi-red
En producción
Guardián de conocimiento de clientes
Memoria activa con protocolo propio y herramientas internas de Minerva. Categoriza y mantiene al día cada interacción, demo y compromiso con clientes, integrado con Google Calendar.
- Memoria activa por cliente con contexto acumulado
- Crea citas y bloqueos en Google Calendar
- Genera blogs internos para que todo el equipo esté al día
Código abierto, despliegue en tu infraestructura
Creemos que los agentes autónomos solo deberían correr si se pueden auditar. Minerva Stands es open source de principio a fin. Las imágenes Docker oficiales llegan próximamente para inspeccionar, modificar y elegir dónde corre.
Ver en GitHub- 100% open source — audita cada línea, sin cajas negras
- Imágenes Docker oficiales — próximamente (en tu cloud o en la nuestra al publicarlas)
- Sin vendor lock-in: si quieres, te lo quedas y operas tú
¿Listo para desplegar tu primer agente auditable?
Cuéntanos el proceso que quieres automatizar. En 30 minutos te decimos si Stands encaja y qué tendría sentido montar.