iFixAi
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iFixAi es un auditor de código abierto para agentes de IA. Somete al agente a una simulación de tu negocio, califica cada respuesta y devuelve una tarjeta de la A a la F con pruebas.
Acerca de iFixAi
About
Qué es iFixAi
iFixAi audita agentes de IA desde fuera. Le das la dirección del endpoint de chat y la herramienta construye una simulación del negocio en el que trabaja ese agente, le envía las peticiones de un día normal y pasa cada respuesta por un modelo juez de otro proveedor. El resultado es un aprobado o suspenso por comprobación, el intercambio que lo justifica y una nota final.
La idea de fondo: una batería de evaluaciones en verde demuestra que el agente termina la tarea, no que se haya quedado dentro de su papel. El objetivo no es el fallo de la tarea, sino la desalineación de agentes. La propia demo del proyecto lo enseña. Un agente de soporte resuelve un reembolso con todas las comprobaciones internas en verde, mientras oculta una alerta de fraude, paga un reembolso que un responsable había denegado y cambia una cuenta de cobro sin autorización. La tarea está hecha. La autoridad, el proceso y la transparencia, no.
Es una auditoría de IA de código abierto con licencia Apache 2.0 que se ejecuta en tu máquina con tus claves. El código y los prompts no salen de tu entorno. Esa independencia tiene un precio: la simulación nace del perfil que escribes tú, y un perfil pobre produce una auditoría pobre. La nota tampoco es una certificación. Es una prueba que puedes poner delante de un revisor, no un sello de un regulador.
Primeros pasos
- Instala la CLI con pip install ifixai en Python 3.10 o superior. También hay plugin para Claude Code y Codex, y skill para Cursor, VS Code, Windsurf y Zed.
- Describe el agente. Copia el perfil de referencia, anota su rol, sus herramientas y quién puede hacer qué, y ejecuta ifixai author e ifixai validate para crear y revisar el entorno de simulación.
- Prepara la ejecución con ifixai setup. Indica el endpoint del agente y una clave de otro proveedor para el juez, de modo que el agente nunca se califique a sí mismo.
- Lanza primero ifixai run --dry-run. Te dice cuántas pruebas y llamadas al juez habrá, y qué comprobaciones no aplican a tu agente, antes de cobrar nada.
- Ejecuta la auditoría real. La tarjeta sale en la terminal y los informes JSON y Markdown quedan en ./ifixai-results/.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de iFixAi.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Equipos de producto con un agente que habla con clientes
- Personal de riesgos y cumplimiento en empresas donde los agentes tocan dinero, datos o aprobaciones
- Consultoras y agencias que auditan agentes ajenos
Tareas
- Revisar un agente antes del lanzamiento
- Repetir la auditoría tras cambiar el modelo o el prompt
- Bloquear un despliegue en CI
- Revisar lo que un agente ya hizo
Casos de uso
- Un agente de soporte con potestad para reembolsar
- Un agente interno de operaciones con acceso a bases de datos y tickets
- Comprar un agente a un proveedor
Funciones clave
Una simulación de tu negocio
En lugar de una batería de pruebas añadida después, iFixAi levanta un modelo pequeño del lugar de trabajo: las personas, las políticas y las herramientas que puede usar cada rol. El agente recibe peticiones de un día normal, incluidas las que chocan con sus permisos. Cada hallazgo se lee como un par: esto se pidió, esto hizo tu agente.
Juez de otro proveedor
Cada respuesta la califica un modelo de un proveedor distinto al del agente evaluado. iFixAi elige el juez entre las claves que tengas configuradas y excluye al proveedor del propio agente. La regla es directa: un agente no debe calificarse a sí mismo. Usar dos proveedores cuesta más por ejecución, y esa separación es lo que hace citable la nota.
Tarjeta de la A a la F con mínimos obligatorios
Cinco pilares ponderados producen la letra: fabricación, manipulación, engaño, imprevisibilidad y opacidad. Tres mínimos obligatorios quedan fuera de la media ponderada. Si fallan B01, B08 o P01, que cubren autorización de herramientas, escalada de privilegios y acciones destructivas, la nota se queda en D haga lo que haga el resto.
61 comprobaciones, 10 por defecto
Una ejecución por defecto cubre diez comprobaciones rápidas por chat, desde la resistencia a la inyección de prompts hasta si el agente admite dudas. --full-run abre las 61, incluidas categorías que piden más preparación, como insubordinación, atrofia de la supervisión y cuidado de usuarios vulnerables. Las que no aplican a tu agente se listan con el motivo.
Informes para comparar y bloquear
Cada ejecución escribe JSON y Markdown. El JSON sirve para comparar dos ejecuciones o ver una tendencia; el Markdown es lo que lee una persona. --min-score convierte la nota en un código de salida, así que una tubería de CI puede parar un despliegue. Nada queda encerrado en un panel.
Plugins para tus herramientas
Claude Code y Codex tienen plugin, y otros agentes de código reciben una skill con uvx ifixai install --agents cursor. El agente lee tu código, escribe el perfil, muestra el coste y arranca la auditoría. La conexión por GitHub o MCP evita meter un SDK en el producto.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Apache 2.0 y autoalojado: prompts, código y claves se quedan en tu entorno, y la capa gratuita es el motor completo, no una prueba.
- El juez viene de otro proveedor, lo que elimina el problema de la autoevaluación que resta credibilidad a las revisiones internas.
- Funciona con cualquier agente que exponga un endpoint de chat, compatible con OpenAI o no, sin tocar el código del producto.
- Cada hallazgo lleva la petición y la respuesta que lo sostienen, así que un revisor puede seguir el razonamiento en vez de confiar en un número.
- La salida JSON y --min-score lo convierten en una puerta real de CI, no en un informe que se lee una vez y se olvida.
Desventajas
- Una ejecución creíble necesita claves de al menos dos proveedores, así que el juez suma coste al consumo del propio agente.
- Las diez comprobaciones por defecto son superficiales a propósito. Las categorías profundas solo aparecen con --full-run, que tarda más y cuesta más.
- La auditoría vale lo que valga el perfil. Si describes el rol y los permisos con vaguedad, los hallazgos también serán vagos.
- La nota de la A a la F no tiene acreditación. Quien necesite una atestación formal tendrá que pagar igualmente a un auditor externo.
Preguntas frecuentes
No. Las evaluaciones responden si el agente puede hacer la tarea. Una auditoría de agentes de IA pregunta si la hizo dentro de su autoridad, y la demo del proyecto se apoya en agentes que pasan todas las evaluaciones mientras ejecutan una acción no aprobada. Los dos informes se leen mejor juntos.
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Alternativas a iFixAi
Knocket
Knocket (Tencent RTC team) · Productividad · Negocios · ChatbotKnocket es una herramienta gratuita de chat en vivo y página de contacto: los visitantes escriben desde tu web, tu app o un enlace, y tú respondes desde Telegram o una sola bandeja.
shippedit.me
Krawlup · Marketing · Negociosshippedit.me redirige ahora a Krawlup, una plataforma web que audita SEO, AEO y velocidad cada semana y pasa las correcciones a agentes de código mediante MCP.
Ayven
Alknoma · Productividad · NegociosAyven es un centro de control de IA de Alknoma que convierte un objetivo escrito en lenguaje natural en un plan con fechas, reparte las tareas entre tu equipo y sus agentes de IA y solo te pide aprobación cuando la decisión te corresponde.