Inteligencia de Agente IA optimizada en Tokens
AI Agent de microkernel — mismo presupuesto, tu Agent hace más y mejor.
Enrutamiento inteligente, memoria persistente, sandbox seguro, además de búsqueda y embeddings locales integrados.
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Los MetaSkills convierten el trabajo repetible de varios pasos en flujos reutilizables. Más diagnóstico Health Doctor, compresión estructurada de herramientas y un conjunto real de documentación de producto.
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Recorrido completo de descarga, arranque y configuración de OpenSquilla en Windows — CPython integrado, sin necesidad de instalar Python aparte.
Inicio rápido
Cuatro caminos para empezar — elige el que mejor te encaje
La ruta recomendada en Windows, macOS y Linux. uv instala OpenSquilla en su propio entorno aislado y gestiona su propio Python — no hace falta Python del sistema. Esta ruta instala solo releases publicados.
Instala uv
Sáltalo si uv --version ya funciona.
$ curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh $ . "$HOME/.local/bin/env"
Instala OpenSquilla
El mismo comando en cualquier plataforma.
$ uv tool install --python 3.12 "opensquilla[recommended] @ https://github.com/opensquilla/opensquilla/releases/download/v0.3.1/opensquilla-0.3.1-py3-none-any.whl"
Instala el wheel de OpenSquilla desde la URL del release; después uv descarga las dependencias declaradas por los extras elegidos. El extra recommended por defecto incluye las dependencias de runtime de SquillaRouter (ONNX Runtime, LightGBM, NumPy, tokenizers).
Configura y ejecuta
# Asistente de onboarding interactivo $ opensquilla onboard # Inicia el servidor ASGI $ opensquilla gateway run
Si opensquilla no aparece justo después de una instalación nueva de uv, abre una terminal nueva o vuelve a ejecutar la línea de PATH del paso 1.
Las URLs de wheel son versionadas por diseño — los instaladores validan la versión del nombre del archivo. El comando de arriba fija v0.3.1.
Despliega una vez, llega a todas partes 3
Configura un Agent y atiende a usuarios en múltiples canales
Cada centavo, gastado donde importa
OpenSquilla hace que tu Agent gaste menos, recuerde más y funcione más seguro.
Optimización de costos
Múltiples estrategias coordinadas para maximizar cada Token
Protocolo MetaSkills
Un meta-protocolo que le dice al Agent cómo buscar, filtrar, componer — y hasta evolucionar — skills a escala
Memoria humana
Arquitectura cognitiva de cuatro niveles — más inteligente con el uso
Sandbox de seguridad
Deja que tu Agent actúe — sin temer lo que pueda hacer
Microkernel: núcleo diminuto, ecosistema vasto
Inspirado en microkernels de SO — el motor central hace lo mínimo: orquestación y gestión de estado. Todo lo demás corre como plugin en "espacio de usuario". ¿Cambiar proveedor LLM? Implementa un Protocol. ¿Añadir herramienta? 5 líneas de código. Los crashes de plugins no afectan al núcleo; las actualizaciones del núcleo no rompen los plugins.
Mismo presupuesto, mayor densidad de inteligencia
Comparación punto por punto con frameworks Agent open source equivalentes4
| Dimensión | OpenSquilla | OpenClaw | Hermes Agent |
|---|---|---|---|
| 🏗️Arquitectura | ✅ Microkernel con separación de 5 capas, orquestador ultracompacto (~100 líneas), todas las capacidades como plugins, auto-skip + rollback en errores | ⚠️ Ecosistema de plugins maduro (decenas de extensiones), límites claros pero más capas | ❌ Bucle principal síncrono monolítico masivo (miles de líneas), toda la lógica fuertemente acoplada |
| 💰Optimización de costos | ✅ Enrutamiento ML + niveles de razonamiento + aislamiento de cache de prompts + skills bajo demanda — ahorros multi-estrategia del 60-80% | ⚠️ Modelo principal + cadena fallback fijados en config, sin selección por contenido | ⚠️ Heurísticas crudas de palabras clave + longitud, única estrategia de enrutamiento |
| 💾Sistema de memoria | ✅ Vector + palabras clave + dedup + decaimiento temporal + promoción de memoria activa + migración automática de schema | ⚠️ Tiene decaimiento / promoción / reranking de diversidad, pero le falta estructura cognitiva de 4 niveles y consolidación Memory Dream | ⚠️ Solo búsqueda por palabras clave, sin semántica vectorial, memoria semántica requiere integración externa |
| 🛡️Sandbox de seguridad | ✅ Sin dependencia de Docker — aislamiento a nivel syscall CPU/memoria/tiempo + control de red 3 niveles. Compatible con serverless | ⚠️ Docker opcional con OpenShell como alternativa ligera, más pesado que aislamiento syscall | ✅ Aprobación de comandos peligrosos + 6 entornos de ejecución (local/Docker/SSH etc) |
| 💰Seguimiento de costos | ✅ Costo real por llamada listo para usar, hooks de cuota para auto-throttling en sobreconsumo | ✅ Tabla de precios integrada, costo escrito en metadatos de sesión | ✅ Tokens entrada/salida/cache-read/cache-write/razonamiento rastreados por separado |
| 📊Observabilidad | ✅ Logs de decisión almacenan hashes (sin texto crudo, amigable a compliance), cada etapa del pipeline instrumentada | ✅ OpenTelemetry nativo (como plugin), plug-and-play con Prometheus/Grafana | ⚠️ Tabla de sesión SQLite + contador de llamadas, nivel básico |
| 🧩DX de extensión | ✅ Una clase duck-typed de pocas líneas es plugin válido — sin clase base, sin paquete SDK, sin manifest | ⚠️ Implementar interfaz en plugin-sdk + escribir archivo manifest | ⚠️ Herramientas se auto-registran al import (efectos secundarios implícitos) |
¿Quién se beneficia más de OpenSquilla?
Estos escenarios obtienen el mayor ROI
Tokens gratis, prueba sin riesgo
OpenSquilla es totalmente open source — descarga desde GitHub y autoaloja cuando quieras.
Pero ejecutar LLMs sigue costando Tokens. Te damos un crédito Token inicial para que verifiques "OpenSquilla ahorra 60-80%" sin riesgo.
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