Ejecutando agentes de IA en equipo en Slack con Centaur

Los desarrolladores están adoptando rápidamente agentes CLI como Claude Code, Codex o Amp. Les pedimos que refactoricen un módulo, ejecuten pruebas o encuentren un error en los logs. Pero los resultados de este trabajo generalmente permanecen en la terminal de un ingeniero específico. Cuando surge una pregunta sobre una compilación fallida en un chat de trabajo, alguien tiene que ir a la consola y alimentar manualmente datos a la red neuronal.

El fondo de inversión Paradigm ha lanzado Centaur como código abierto. Es una plataforma que convierte agentes autónomos locales en asistentes compartidos de equipo que viven directamente en Slack o Teams.

Por qué necesitas Centaur

El principal desafío con el despliegue de agentes de IA en todo un equipo es la seguridad. Darle a un LLM acceso directo a un entorno con claves de producción es más peligroso que dejar a un interno en producción un viernes por la noche. Centaur resuelve esto mediante sandbox aislados.

Despliegas la plataforma en tu propia infraestructura. Un miembro del equipo menciona @centaur en un hilo de Slack con una tarea, y el sistema crea un contexto aislado y comienza a trabajar.

# Пример взаимодействия в Slack
@centaur можешь разобраться, почему падают тесты биллинга?

Después de eso, Centaur asigna un contenedor separado para la tarea, ejecuta un agente allí, le da acceso al código y herramientas, y entrega los resultados intermedios y finales de vuelta al hilo.

Seguridad y Arquitectura

Los ingenieros de Paradigm diseñaron un límite seguro para la ejecución autónoma de código. El sistema consiste en varios componentes:

• Rust Control Plane — maneja colas, estado de conversación, autorización y ejecución de flujos de trabajo a través de Postgres.
• Kubernetes Sandbox — cada conversación crea un isolate basado en contenedores. Viene preinstalado con Git, Python, Node.js, Bun y un conjunto básico de utilidades CLI.
• iron-proxy Network Proxy — maneja la gestión de secretos.

La parte más interesante aquí es la sustitución de credenciales sobre la marcha. Por defecto, el pod con el agente tiene NetworkPolicy bloqueado. El agente no recibe claves API reales ni tokens de servicios internos en absoluto. Su entorno contiene cadenas placeholder falsas en su lugar.

Cuando el agente hace una solicitud HTTP a una API de terceros, el tráfico pasa a través de la capa proxy. El proxy verifica el dominio de destino, encuentra el encabezado correspondiente y sustituye la clave real desde 1Password justo antes de enviar el paquete a la red externa. Incluso si el modelo se ve comprometido o genera salida con todos sus env, los secretos reales no se filtrarán.

Slack / API
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Centaur API (Rust + Postgres)
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Kubernetes Sandbox (Agent + Workspace + Shell)
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iron-proxy (Проверка доменов и инъекция реальных секретов)
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    ▼
Внешний интернет / Внутренние сервисы

Cómo extender las capacidades del agente

Centaur tiene dos formatos de extensión: Tools y Workflows de larga duración.

Tools

Las herramientas se empaquetan como paquetes regulares de Python. Pueden envolver las APIs internas de tu empresa, bases de datos o utilidades CLI.

Cuando el contenedor se inicia, la plataforma monta estos scripts como wrappers de línea de comandos. El agente los descubre al inicio a través del comando centaur-tools list y lee las instrucciones de argumentos desde --help.

La estructura de la herramienta se ve familiar:

tools/my_tool/
├── __init__.py
├── client.py
├── cli.py
├── .env.example
└── pyproject.toml

Workflows

Si una tarea toma más de dos minutos, requiere esperar eventos externos o involucra reinicios de servicios, usas workflows. Estos son funciones de Python con pasos de ejecución duraderos.

WORKFLOW_NAME = "daily_digest"

async def handler(inp, ctx):
    # Данные сохранятся, даже если сервис перезагрузится во время выполнения
    data = await ctx.step("collect", lambda: collect_digest_data(inp))
    summary = await ctx.run_agent("summarize", text=f"Сделай краткую выжимку: {data}")
    return {"summary": summary}

Este enfoque salva el día cuando un agente necesita ejecutar un conjunto de pruebas largo, esperar una respuesta de un sistema externo o dividir una tarea compleja en una cadena de subtareas independientes.

Qué puedes delegar a Centaur

En el README del proyecto, los autores destacan varios casos de uso para los que el sistema fue diseñado originalmente:

• Investigar fallos en pipelines de CI/CD.
• Generar resúmenes diarios e informes de guardia.
• Encontrar rápidamente respuestas en bases de conocimiento internas de la empresa a través de plugins personalizados.
• Analizar contexto y resumir hilos largos en Slack.
• Conectar agentes a un entorno de prueba aislado para depuración de código.

Despliegue y lanzamiento

No necesitarás levantar un clúster completo de Kubernetes solo para familiarizarte con el proyecto. Para desarrollo local o despliegue en un Mac Mini pequeño / VPS, es suficiente un k3s ligero.

La gestión del proyecto está vinculada a la utilidad just. El proceso de lanzamiento se reduce a unos pocos pasos:

# Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/paradigmxyz/centaur
cd centaur

# Устанавливаем раннер команд
brew install just

# Настраиваем переменные для Slack и 1Password в bash-сессии
export OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN=...
export SLACK_BOT_TOKEN=...
export SLACK_SIGNING_SECRET=...

# Создаём секреты в локальном K8s и запускаем стек
just bootstrap-secrets
just up

Después de que se completa la compilación, el bot comenzará a aceptar comandos en Slack o a través de la API REST.

Resumen

Paradigm ha entregado una herramienta elegante con el enfoque de seguridad correcto. En lugar de crear otra interfaz web aislada, los desarrolladores se centraron en la integración con el chat de equipo existente y la ejecución de código en sandbox aislados.

Si tu equipo ya usa activamente agentes de IA de consola y estás buscando una forma de compartir sus capacidades de manera segura entre empleados, Centaur definitivamente vale la pena probar. El proyecto se lanza bajo una licencia abierta, y el control plane basado en Rust deja una impresión agradable en términos de uso de recursos.