fak — el Fused Agent Kernel (introducción en español)

Esta es una página de entrada localizada (entry point), no una traducción completa de la documentación. La documentación canónica está en inglés — esta página te da el núcleo, la prueba de 60 segundos y la ruta de instalación, y luego te deriva a la documentación en inglés. Aviso: esta traducción está generada automáticamente y está pendiente de revisión nativa — se agradecen correcciones por issue/PR.

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fak en una línea

fak es un binario Go que se sitúa entre tu agente de IA y sus tool calls — verifica cada tool call antes de que se ejecute, y reutiliza el trabajo estable en las sesiones largas. Resultado: el mismo bucle de agente se vuelve más seguro, más barato y más rápido, sin que cambies nada más.

No reescribes tu agente — apuntas una base URL hacia fak, y cada tool call pasa primero por el capability floor.

fak guard -- claude    # envuelve tu agente existente en un solo comando

Por qué importa para este mercado

Los datos se quedan en tu infraestructura (RGPD/GDPR). fak es self-host-first: un binario estático que se coloca delante de un modelo local (fak guard --gguf …) o del provider que elijas — fail-closed en cada backend, capability floor en default-deny, y un registro de auditoría a prueba de manipulación para cada tool call. No existe ninguna ruta de «reenviado por defecto a un tercer país» que tengas que analizar. En la UE (España incluida) esto es lo que pide el RGPD/GDPR. Detalles: Data residency & compliance.
El registro de auditoría del Reglamento de IA de la UE ya viene incluido (Artículo 12). fak escribe un journal de decisiones append-only, encadenado por hash SHA-256, verificable offline con fak audit verify — la correspondencia entre las obligaciones del Artículo 12 y el mecanismo entregado está documentada en EU AI Act Article 12 conformance. No es asesoría legal — pero sí el bloque técnico que un audit pide.
El precio del token es una palanca de margen (y de coste). fak reutiliza el trabajo compartido de las sesiones largas (el system prompt + la lista de herramientas — el KV cache del trabajo ya hecho): en un run de 50 turnos × 5 agentes, ~4,1× menos trabajo que un stack warm-cache afinado (~60× frente a un bucle ingenuo de reenvío; la cifra honesta es 4,1×). Sesiones largas más baratas por reutilización del prompt cache — lo que importa cuando eres sensible al coste, en España y en toda América Latina. Cada cifra está respaldada en BENCHMARK-AUTHORITY.
Apache-2.0, sin fricción de compra. fak es libre, open source y self-hosted — sin contrato con proveedor, sin tarjeta, sin pago transfronterizo, sin cuenta. git clone y go install son todo el camino.
Un binario estático, cero dependencias externas. Ops simples para un equipo pequeño — sin sidecar, sin authorizer aparte. Del portátil a la flota, el mismo artefacto; añades flags, no componentes.

Qué problemas resuelve fak

Las sesiones largas dejan de ser caras. El descuento de prompt-cache del provider solo se mantiene mientras el prefijo cacheado siga siendo idéntico byte por byte; fak descarta los turnos viejos y aun así mantiene el prefijo byte-idéntico — el descuento no se rompe.
Seguridad default-deny. La política de permisos se ejecuta dentro del kernel, en el mismo call path. Impedir una acción irreversible no depende de «detectar» un ataque — la palanca nunca estuvo cableada. Es fail-closed, no fail-open.
Prompt injection / resultados de herramientas envenenados. Los resultados de herramientas sospechosos entran en cuarentena para que ni siquiera lleguen al contexto del modelo — por estructura, no por un classifier.

La prueba de 60 segundos (sin key, sin modelo, sin GPU)

go build -o fak ./cmd/fak
./fak preflight --policy examples/customer-support-readonly-policy.json --tool refund_payment --args "{}"   # -> DENY (POLICY_BLOCK)
./fak preflight --policy examples/customer-support-readonly-policy.json --tool search_kb     --args "{}"   # -> ALLOW
./fak agent --offline                                                                                       # inyección detenida, tarea igualmente completada

Con tu modelo

fak no reemplaza tu modelo — lo gobierna y lo cachea. Qwen2/Qwen3 y GLM-MoE están probados bit-exact en el motor de referencia in-kernel; todo lo demás (Mistral, DeepSeek, cualquier modelo open-weights) se sirve por la interfaz compatible con OpenAI — vía Ollama / vLLM / SGLang / llama.cpp / LM Studio o cualquier API compatible con OpenAI.

Hacia dónde seguir

Licencia: Apache-2.0.

fak — el Fused Agent Kernel (introducción en español / Spanish introduction)

Página de entrada en español para fak: un binario Go que verifica cada tool call antes de ejecutarlo — el mismo bucle de agente se vuelve más seguro, más barato y más rápido; self-host compatible con RGPD y registro de auditoría alineado con el Artículo 12 del Reglamento de IA de la UE.