ChooChoo
ChooChoo Works, Inc. · Productividad
ChooChoo es una plataforma de gobernanza de agentes de IA para programación. Su runtime se coloca en el camino de cada sesión, puntúa el riesgo de cada acción y registra un recibo a prueba de manipulaciones para auditarlo después.
Acerca de ChooChoo
About
Qué es ChooChoo
ChooChoo es un plano de control de IA para agentes de programación, creado por ChooChoo Works, Inc. Está pensado para equipos de ingeniería, seguridad, privacidad y legal que ya usan agentes de programación con IA en producción y ahora necesitan controlar qué hacen esos agentes. El producto se presenta como una caja de señales de riesgo: un runtime que observa cada acción del agente, decide si encaja con la política y escribe un registro que después no se puede cambiar en silencio.
El problema que resuelve es la confianza. Las herramientas de observabilidad te muestran lo que hizo un agente después de los hechos. ChooChoo intenta gobernar lo que ocurre mientras ocurre. Los presupuestos, el acceso a modelos y las reglas de políticas como código se aplican en la puerta de enlace, antes de que un agente escriba una línea o toque un sistema. Ese paso de la revisión posterior a la aplicación en vivo es la promesa central del producto.
Su límite principal es el alcance. ChooChoo apunta a equipos que usan agentes de código como Claude Code, Codex, Copilot y Gemini, no al chat general de consumo. Alguien que solo quiere que un agente responda preguntas lo encontrará más pesado de lo necesario, y la CLI local gratuita no cambia eso.
Cómo empezar
- Instala la CLI, que deja el binario
choochooen tu equipo, o descarga la app de escritorio para macOS, Windows o Linux. - Apunta el runtime a los agentes de código que ya usas y deja que lea una sesión.
- Revisa la sesión grabada en el visor local para ver acciones, llamadas a herramientas y alertas de riesgo.
- Escribe reglas de políticas como código para presupuestos, acceso a modelos y herramientas permitidas.
- Activa la aplicación en la puerta de enlace para que las acciones de riesgo se bloqueen antes de ejecutarse.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de ChooChoo.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Equipos de ingeniería que usan agentes de código
- Equipos de seguridad y privacidad
- Personal legal y de cumplimiento
- Desarrolladores individuales
Tareas
- Poner límites de gasto a los agentes
- Restringir el acceso a modelos y herramientas
- Auditar una sesión de agente
- Mantener sincronizadas las configuraciones
Casos de uso
- Extender agentes de código por toda la empresa
- Pasar una revisión de seguridad
- Frenar una acción de riesgo antes de que se publique
- Incorporar una nueva herramienta de agentes
Funciones clave
Runtime en el camino con recibos a prueba de manipulaciones
El runtime se ejecuta en el camino de cada agente, no al margen. Intercepta cada acción, evalúa el riesgo y produce un recibo diseñado para ser a prueba de manipulaciones. Si alguien edita el registro más tarde, el cambio se nota. Eso es lo que hace que la salida sirva como prueba en una revisión.
Aplicación de políticas como código en la puerta de enlace
ChooChoo aplica presupuestos, acceso a modelos y reglas de política en la puerta de enlace, antes de que un agente escriba una línea. Las reglas se expresan como código, así que viven en el control de versiones y cambian como cualquier otra configuración. La propuesta es gobernar en la puerta y no en la auditoría.
Una sola puerta de enlace para todos los agentes
Los agentes de código se multiplican rápido y cada uno tiende a traer su propio registro. ChooChoo enruta cada sesión de código con IA por la misma puerta de enlace, sin importar qué agente use tu equipo. Las sesiones de Claude Code, Codex, Copilot y Gemini aterrizan en un mismo lugar, lo que mantiene coherentes reglas y registros.
Visor local y app de escritorio
Una app de escritorio gratuita para macOS, Windows y Linux funciona como visor local de sesiones de agentes. Puedes grabar, revisar y mejorar una sesión sin enviar datos a ningún sitio antes. Para un desarrollador individual, este es todo el producto, y no cuesta nada.
Detección de desviaciones con pull requests
ChooChoo genera y mantiene archivos de contexto, reglas y configuraciones de agentes. Cuando detecta una desviación entre lo configurado y lo que hace el agente, abre una pull request en vez de corregir en silencio. Los agentes mejoran con cada ciclo y las personas siguen aprobando el cambio.
CLI gratuita y runtime de pago para equipos
La CLI local es gratuita y la empresa dice que seguirá siéndolo, así que cualquier equipo puede gobernar sus agentes sin pasar por compras. Los planes de pago se centran en el runtime alojado o autoalojado que aplica las reglas y guarda registros centrales para toda una flota.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- El runtime funciona en el camino de agentes de varios fabricantes, así que la gobernanza se mantiene coherente entre Claude Code, Codex, Copilot y Gemini.
- Los recibos a prueba de manipulaciones convierten la actividad del agente en pruebas listas para auditar, no en un montón de registros en bruto.
- Las reglas de políticas como código para presupuestos y acceso a modelos se aplican antes de que una acción se ejecute, no se revisan después.
- La CLI y el visor de escritorio son gratuitos, lo que baja el coste de probar la gobernanza en una sola máquina.
Desventajas
- El producto apunta a equipos con agentes de código, así que quien quiera una herramienta de chat general lo notará sobredimensionado.
- Como la aplicación ocurre en la puerta de enlace, el valor depende de enrutar el tráfico de tus agentes por ChooChoo, y eso es configuración extra.
- El precio público del runtime para equipos no está publicado, así que hay que agendar una llamada para conocer las cifras.
- Las opciones alojada y autoalojada añaden trabajo operativo que un equipo pequeño quizá no quiera asumir.
Preguntas frecuentes
Gobierna agentes de programación con IA. Un runtime se coloca en el camino de cada sesión, comprueba cada acción contra tu política, puntúa el riesgo y escribe un recibo a prueba de manipulaciones. El objetivo es controlar lo que hacen los agentes mientras trabajan, no solo revisarlo después.
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