fak — quickstart: una IA local gobernada en ~10 minutos

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 lleva de cero a una IA local gobernada 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.

Todos los idiomas en el hub i18n. En español: la introducción a fak y esta guía rápida (quickstart).

La promesa

De cero a una IA local gobernada en unos 10 minutos: funciona offline, sin API key, sin factura cloud, los datos se quedan en tu máquina, y una CPU basta para modelos pequeños. No reescribes tu agente — lo envuelves. Cada tool call pasa primero por el capability floor del kernel, y el trabajo estable de las sesiones largas se reutiliza.

La ruta más rápida (un comando)

Envuelve tu agente existente con un modelo local en un solo comando:

fak guard -- claude

Esto pone a fak delante de tu agente: el modelo corre en local (nada sale de tu máquina) y cada tool call se verifica antes de ejecutarse. En la UE (España incluida) y en toda América Latina, mantener los datos en tu propia infraestructura es lo que exigen el RGPD y el Reglamento de IA de la UE — sin ninguna ruta de «reenviado por defecto a un tercer país» que tengas que analizar.

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

Antes de descargar nada, comprueba el límite de tool calls. Estos comandos no necesitan ni key, ni modelo, ni 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

El DENY es estructural: una acción que no está en la allow-list no puede ejecutarse, por más que se convenza al modelo — es fail-closed, decidido dentro del kernel en el mismo call path. En pruebas en vivo, la inyección de prompt alcanzó la baseline sin protección 5/5; fak la bloqueó 5/5.

Qué es fak

fak es un binario Go que se sitúa entre tu agente de IA y las herramientas que llama. Revisa cada tool call antes de que se ejecute y reutiliza el trabajo compartido a lo largo de una sesión larga. Resultado: el mismo bucle de agente se vuelve más seguro, más barato y más rápido, sin reescritura. 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 (DeepSeek, Mistral, 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.

Qué tan rápido es (con honestidad)

En un run medido de 50 turnos × 5 agentes, la mejora honesta frente a un stack warm-cache afinado es de ~4,1× menos trabajo. Esa es la cifra de titular. El ~60× (de unas 19 horas a unos 19 minutos) es cierto solo frente al patrón ingenuo de reenviar todo en cada turno — nunca es el titular. La ganancia por reutilización es solo en self-host y aplica a flotas con mucha lectura. En euros y en las monedas locales de la región, esto es una palanca directa de coste y margen. Cada cifra está trazada a su commit y artefacto en BENCHMARK-AUTHORITY.

Sobre el prompt cache del provider: fak mantiene el prefijo cacheado byte por byte idéntico mientras descarta los turnos viejos del medio, para que el descuento del provider sobreviva. fak garantiza la identidad byte a byte del prefijo; que el provider reutilice de hecho la caché es decisión del provider, que fak relaya en lugar de afirmar.

Instalar y hacia dónde seguir

Sin tarjeta, sin factura transfronteriza, sin entidad legal — Apache-2.0, libre, self-host. git clone más go install github.com/anthony-chaudhary/fak/cmd/fak@latest es todo el camino.

Licencia: Apache-2.0.