WSO2 publica Agent Manager para gobernar la maraña de agentes de IA
La plataforma, open source, separa la gobernanza del agente de su lógica y añade identidad verificable, controles sobre MCP y un runtime aislado nativo de Kubernetes.
WSO2 ha publicado Agent Manager, una plataforma open source con la que quiere centralizar la gobernanza de agentes de IA sin atarse a un modelo, un framework o una nube concreta. La versión general ya está disponible después de la beta que la compañía abrió en junio de 2026, y añade identidad de agente, controles sobre las interacciones con Model Context Protocol y un entorno de ejecución aislado nativo de Kubernetes.
El problema que ataca es el desorden acumulado. Las organizaciones ya levantan agentes con cualquier modelo y framework, pero la capa que gestiona identidades, permisos, comportamiento y ciclo de vida suele estar repartida en trozos que no hablan entre sí. La propuesta de WSO2 separa la gobernanza de la lógica del agente: los controles comunes se aplican igual sea cual sea el motor que haya debajo. El código está en el repositorio.
Identidad, controles y ciclo de vida
Un agente no es una aplicación al uso. Invoca herramientas, toca APIs, delega trabajo y se coordina con otros agentes, y eso abre la pregunta de quién responde por cada acción. Agent Manager ofrece un inventario central con identidad verificable, control de acceso por roles, delegación, intercambio de tokens y revocación de accesos. También permite mover agentes por desarrollo, staging y producción, y suspenderlos cuando haga falta.
La plataforma trae más de 40 controles propios, entre ellos enmascarado de datos personales y limitación de tasa, aplicables en distintos puntos del flujo: el propio agente, la capa de Model Context Protocol y la del LLM. El runtime aislado responde a la misma preocupación: si un agente va a tener acceso a ficheros, herramientas y sistemas corporativos, conviene ejecutarlo en un entorno acotado y con su actividad registrada.
Para observabilidad usa OpenTelemetry, e incorpora evaluaciones basadas en reglas y en LLM para detectar consumo de tokens fuera de lo previsto, cambios de comportamiento o caídas de calidad en las respuestas.
Independiente del framework
La plataforma dice soportar LangChain, CrewAI, Amazon Bedrock, Azure, Ballerina y agentes escritos a medida, apoyándose en estándares como OpenTelemetry, MCP y extensiones de OAuth 2. La idea de fondo es que la gobernanza no debería reconstruirse cada vez que un equipo cambia de modelo o de proveedor.
El resto del sector va en la misma dirección. AWS, Microsoft y otros están sumando identidad para identidades no humanas, autorización de herramientas, aplicación de políticas, aislamiento de ejecución, observabilidad y evaluación a sus plataformas de agentes. Un análisis reciente de Qovery sostenía que ninguna ofrece todavía la pila completa en todas las capas, y que lo probable es que las empresas combinen sistemas de identidad, motores de políticas, planos de control de infraestructura y runtimes aislados.
Dicho de otro modo: el problema se parece menos al desarrollo de IA y más a lo que ya pasó con cloud y plataformas. Las cargas usan tecnologías distintas, pero alguien tiene que poner controles comunes de identidad, seguridad, política, observabilidad y ciclo de vida. La pregunta que queda abierta no es cómo se construyen los agentes, sino cómo se identifican y se controlan cuando ya hay cientos corriendo.
