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Herramienta de IA

agentOS Review

agentOS proporciona un sistema operativo ligero para ejecutar agentes, facilitando la orquestación, los sistemas de archivos y diversas aplicaciones sin necesidad de sandboxes o VMs.

shipped 30 jul 2026free
agentOS — product screenshot

Por qué importa

1Ofrece un nivel gratuito para la ejecución y orquestación de agentes.
2Utiliza WebAssembly para arranques en frío casi nulos (~4.8ms p50) y un bajo consumo de memoria (~22MB por agente).
3Se anuncia como una 'alternativa de sandbox 254 veces más barata' en comparación con los sandboxes tradicionales basados en contenedores.
4Soporta un diseño políglota con Rust, TypeScript y Python para diversas cargas de trabajo.

Sobre agentOS

Modelo de negocio
Open Source
Precio por uso
$0.000000073 per execution-second
Financiación
Bootstrapped
Plataformas
Linux
Público objetivo
Developers building agent-based applications

Ejemplos de costes

  • • Cost per execution-second: ~$0.000000073
API DocsGitHubOpen Source

Especificaciones

Documentación API

Ver documentación →

GitHub

Ver repositorio →

API disponible

Sí, API pública

overview

¿Qué es agentOS?

agentOS es un sistema operativo de agentes de IA desarrollado por rivet-dev que permite a desarrolladores y equipos ejecutar, orquestar y gestionar agentes de IA sin sandboxes, VMs o SaaS. Proporciona un sistema operativo ligero para ejecutar agentes, facilitando la orquestación, los sistemas de archivos y diversas aplicaciones sin necesidad de sandboxes o VMs. Construido sobre una arquitectura tipo microkernel utilizando "iii primitives" (Worker, Function, Trigger), agentOS tiene como objetivo abstraer los complejos desafíos de tiempo de ejecución para los agentes de IA.

features

Características Clave de agentOS

agentOS proporciona un conjunto completo de características diseñadas para soportar el desarrollo, despliegue y gestión de agentes de IA. Su arquitectura se basa en primitivas centrales: Worker, Function y Trigger, lo que permite un entorno políglota para varios lenguajes de programación.

  • Sistema operativo ligero para la ejecución de agentes, eliminando la necesidad de sandboxes o VMs.
  • Soporte de orquestación para sistemas multiagente, incluyendo flujos de trabajo y comunicación entre agentes.
  • Sistemas de archivos compatibles con POSIX para que los agentes interactúen con su entorno.
  • Rendimiento nativo de JavaScript, junto con soporte para Rust y Python.
  • Comprobaciones de tipo integradas para una mayor fiabilidad del código.
  • Arquitectura de sistema operativo segura con robustas capas de seguridad para agentes de IA autónomos.
  • Gestión persistente del estado del agente para tareas de larga duración.
  • Capacidades de programación para flujos de trabajo de agentes.
  • Integración con procesos de backend existentes.
  • Más de 60 herramientas integradas para operaciones de archivos, web, código y datos, con integración del marketplace SkillKit.

use cases

¿Quién Debería Usar agentOS?

agentOS está diseñado principalmente para desarrolladores y equipos enfocados en construir y desplegar agentes de IA, particularmente aquellos que requieren entornos de ejecución aislados, ligeros y rentables. Se adapta a escenarios donde los agentes necesitan realizar tareas complejas, interactuar con varios sistemas y operar de forma autónoma.

  • Desarrolladores y equipos que construyen y despliegan agentes de IA, especialmente aquellos que desarrollan localmente con Docker y despliegan en AWS.
  • Usuarios de asistentes de codificación de IA como Claude Code, Codex CLI y ChatGPT que necesitan entornos de codificación aislados.
  • Organizaciones que requieren arquitecturas de sistema operativo seguras para agentes de IA autónomos con robustas capas de seguridad.
  • Equipos que orquestan sistemas multiagente, incluyendo flujos de trabajo, sesiones multijugador y comunicación entre agentes.
  • Empresas que buscan automatización de IA para entornos de producción, ofreciendo características como gestión de recursos y automatización de flujos de trabajo.

how to use

Cómo Usar agentOS

Comenzar con agentOS implica configurar su entorno de desarrollo y utilizar su SDK para definir y desplegar agentes. La plataforma enfatiza un enfoque basado en bibliotecas, permitiendo que los agentes se ejecuten dentro de la infraestructura de backend existente.

  • 1Instale el SDK de agentOS (iii-sdk) en su entorno de desarrollo.
  • 2Defina Workers como binarios de Rust que se conectan al iii-engine a través de WebSocket.
  • 3Registre Functions (controladores con nombre) dentro de Workers, que representan capacidades específicas del agente como agent::chat o memory::search.
  • 4Vincule Functions a fuentes de eventos usando Triggers (por ejemplo, POST /v1/chat a agent::chat).
  • 5Desarrolle la lógica del agente usando Rust, TypeScript o Python, aprovechando la arquitectura políglota.
  • 6Despliegue agentes en su infraestructura de backend existente, beneficiándose de la ejecución basada en WebAssembly.

pricing

Precios y Planes de agentOS

agentOS opera bajo un modelo de negocio de código abierto, ofreciendo un nivel gratuito para sus funcionalidades principales. El precio de uso se basa en segundos de ejecución, proporcionando una solución rentable para las operaciones de los agentes.

  • Gratis: Incluye ejecución de agentes, orquestación y capacidades de sistema de archivos básicas.
  • Precios de Uso: $0.000000073 por segundo de ejecución.

Pros

  • +Provides a lightweight operating system for agents, eliminating the need for sandboxes or VMs.
  • +Offers a cost-effective solution with a free tier and low usage-based pricing ($0.000000073 per execution-second).
  • +Enables agents to self-evolve by writing, testing, and improving their own code at runtime.
  • +Includes built-in orchestration for multi-agent systems, workflows, and agent-to-agent communication.
  • +Supports POSIX-compatible filesystems and native JavaScript performance.
  • +Open-source business model fosters transparency and community contributions.

Cons

  • −Data retention is limited to 30 days after account deletion, which may be a concern for some users.
  • −Primarily focused on the execution environment, requiring integration with other tools for higher-level agent logic and data management.
  • −The concept of 'Agent OS' can be confused with other products or general architectural concepts, requiring clarification.
  • −While supporting various integrations, the depth of integration with specific enterprise systems may vary.
  • −The platform's primary target audience is developers, potentially requiring a steeper learning curve for non-technical users.

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agentOS vs Competidores

agentOS se diferencia de otros frameworks de agentes de IA al ofrecer una arquitectura minimalista, tipo microkernel, centrada en la ejecución eficiente de agentes sin la sobrecarga de los sandboxes o VMs tradicionales. Enfatiza una solución de tiempo de ejecución de nivel inferior en comparación con los frameworks que introducen abstracciones de nivel superior.

1
LangChainOn Stork

LangChain is a framework for developing applications powered by language models, offering modules for chaining components, agents, and retrieval augmented generation.

While LangChain provides robust tools for building and orchestrating agents, it focuses more on the logical flow and integration of LLMs rather than providing a lightweight 'operating system' for agent execution like agentOS. You'd manage the underlying execution environment yourself.

2
LlamaIndex (formerly GPT Index)On Stork

LlamaIndex provides a data framework for LLM applications, focusing on ingesting, structuring, and accessing private or domain-specific data to augment LLMs.

LlamaIndex excels at data management for LLM agents, which is a component of agent development, but it doesn't offer the 'operating system' or lightweight execution environment for agents that agentOS provides. You would typically use it alongside an agent orchestration framework.

3
AutoGenOn Stork

AutoGen enables the development of LLM applications using multiple agents that can converse with each other to solve tasks.

AutoGen provides a multi-agent conversation framework, which is a higher-level abstraction for agent interaction compared to agentOS's focus on the underlying execution environment. While it handles orchestration of agent communication, it doesn't offer the same 'OS-like' features for managing agent processes and filesystems directly.

4
CrewAIOn Stork

CrewAI is a framework for orchestrating role-playing, autonomous AI agents to collaborate and perform complex tasks.

CrewAI focuses on defining roles, tasks, and processes for collaborative AI agents, providing a structured way to build multi-agent systems. It offers a higher-level abstraction for agent collaboration than agentOS, which is more concerned with the foundational execution and environment management for individual agents.

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