Opencontroller by lyzr
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Opencontroller by Lyzr es un plano de control que localiza cada agente de IA en nubes, portátiles y plataformas externas, y aplica identidad, política y presupuesto en cada llamada.
Acerca de Opencontroller by lyzr
About
¿Qué es Opencontroller by Lyzr?
Opencontroller es el producto de gobierno de Lyzr, una empresa de infraestructura de IA con sede en Jersey City. Ataca un problema que casi cualquier equipo de TI reconoce: los agentes nacen en cada departamento, cada uno guarda sus propias claves de API y nadie sabe cuántos corren ni cuánto cuestan. El plano de control pone un inventario, una lista de responsables y un modelo de políticas por encima de todos ellos.
Funciona como una capa dentro de la ruta de la petición. Antes de que un agente llegue a un modelo, a una herramienta MCP, a una API corporativa o a otro agente, Opencontroller comprueba quién llama, si la llamada está permitida y si queda presupuesto; después lo registra. El tráfico sigue saliendo hacia el destino que ya usas. Lyzr afirma que, en un despliegue gestionado por el cliente, los datos del plano de control, las credenciales y la telemetría no tienen que pasar por sus servidores.
El alcance es acotado a propósito. Opencontroller no construye agentes ni sustituye al proveedor de identidad, al pipeline de CI/CD o al SIEM. Cuenta con que esos sistemas sigan donde están y se conecta a ellos mediante OIDC, SAML, SCIM, MCP, A2A y OpenTelemetry. A un equipo con un solo agente en una sola nube la instalación le pesará más que el problema. El producto se justifica cuando diez o cincuenta agentes repartidos entre Bedrock, Foundry, Vertex y varios portátiles necesitan las mismas reglas.
Primeros pasos
- Pide una demo y elige un entorno para conectar, porque el descubrimiento es de solo lectura y no cambia nada en tu nube.
- Lanza un escaneo sobre cuentas de nube, clústeres de Kubernetes y portátiles de desarrollo para armar el inventario de agentes de IA.
- Asigna a cada agente del registro un responsable con nombre, una identidad y un nivel de riesgo.
- Añade evaluaciones y una puerta de release: las versiones que fallan en éxito de tarea, fundamentación o pruebas de red team no llegan a producción.
- Encamina las llamadas por Agent Gateway y LLM Gateway, y define límites de gasto, barreras y trazas para cada responsable.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Opencontroller by lyzr.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Ingenieros de plataforma y seguridad
- CIO y responsables de IA
- Equipos de cumplimiento y riesgo
Tareas
- Armar un inventario de agentes de IA
- Aplicar gobernanza de agentes de IA en cada llamada
- Llevar el control del gasto en agentes de IA
- Retirar las claves de API compartidas
Casos de uso
- Una empresa que corre agentes en tres nubes tras compras o pilotos departamentales
- Un equipo regulado que no puede sacar telemetría de su red
- Agentes de programación en portátiles
Funciones clave
Descubrimiento de solo lectura en nubes y portátiles
El primer módulo recorre cuentas de AWS, suscripciones de Azure, proyectos de Google Cloud, clústeres de Kubernetes y equipos de desarrollo, y clasifica lo que encuentra como agente registrado o en la sombra. Los escaneos no escriben nada, así que un equipo puede empezar sin tocar cargas en marcha. Lyzr habla de menos de una semana para conectar el primer entorno.
Registro de agentes con dueño e identidad
Cada agente recibe una ficha: propósito, runtime, herramientas, versiones, nivel de riesgo y una persona responsable. Al mismo tiempo obtiene identidad propia emitida por Okta u otro proveedor OIDC, con permisos como leer expedientes o reembolsar por debajo de una cifra. Las claves compartidas bajan a cero y cada credencial lleva fecha de caducidad.
Puertas de release con evaluaciones
Las evaluaciones multiturno, de red team y de regresión se ejecutan antes de que una versión llegue a producción. Una nota baja en éxito de tarea o en fundamentación bloquea el paso a staging y los casos fallidos vuelven al responsable. Los releases admiten canary, aprobación de dos personas y vuelta atrás en un paso, mientras tu CI sigue compilando.
Agent Gateway y LLM Gateway
Agent Gateway decide quién puede llamar a cada agente, sea una app pública, un servicio interno u otro agente por A2A, y aplica límites de peticiones por llamante. LLM Gateway añade claves virtuales, presupuestos de equipo, enrutado y respaldo entre proveedores de modelos: una petición limitada por rate limit puede pasar a un segundo modelo sin tocar código.
Barreras y límites de gasto
Las entradas y las salidas se revisan en ambos sentidos. Los intentos de inyección de prompt se bloquean, los datos personales y los números de tarjeta se enmascaran, y las llamadas a herramientas por encima de un umbral, como un reembolso de más de 2.500 dólares, esperan aprobación humana. Los límites por herramienta valen también para servidores MCP.
Trazas y ciclo de mejora
La observabilidad de agentes se apoya en OpenTelemetry, con tramos para la ejecución del agente, la autorización en la pasarela, las barreras, las llamadas al modelo y las llamadas a herramientas, cada uno con su coste. Los fallos se agrupan por patrón, la corrección propuesta se prueba con casos reservados y el comportamiento arreglado pasa a ser un caso de evaluación nuevo.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Se ejecuta dentro de tu red, también en instalaciones aisladas, así que credenciales y telemetría quedan bajo tu control.
- Cubre agentes hechos en otras plataformas, con adaptadores para Bedrock AgentCore, Microsoft Foundry y Gemini Enterprise, además de soporte de MCP y A2A.
- Coloca la política en la ruta de la petición: una llamada bloqueada nunca llega al modelo ni a la herramienta.
- Los diez módulos se adoptan de uno en uno, de modo que se puede empezar por el descubrimiento y añadir puertas después.
- La puesta en marcha se mide en días, y el primer escaneo de solo lectura reduce la fricción interna para arrancar.
Desventajas
- El precio arranca en 100.000 dólares al año, una cifra fuera del alcance de equipos pequeños y de proyectos con un solo agente.
- No hay registro por cuenta propia ni lista de precios pública más allá de la cifra inicial, así que toda compra pasa por ventas.
- El valor aparece cuando hay agentes en producción en más de un runtime; con un agente y una nube, la mayoría de los módulos queda sin uso.
- La operación diaria exige un responsable de plataforma que mantenga políticas, conjuntos de evaluación y fichas de agentes.
Preguntas frecuentes
Descubre agentes de IA en tus nubes y portátiles, le da a cada uno un dueño y una identidad, y aplica política, presupuesto y barreras antes de que cualquier llamada llegue a un modelo, una herramienta o una API. Registro, releases y trazas viven en la misma consola.
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