Deep Axiom Un runtime de IA de código abierto para el software que ya existe

Cada opción existente falla de la misma manera

Herramientas de workflows, frameworks de agentes, SDKs embebibles, frameworks de voz, marketplaces de modelos —cada uno resolvió una pieza. Ninguno lideró con "conecta el software que ya operas".

Workflow Tools

n8n / Zapier / Make

Paradigma central

Triggers por lotes, fuera de tu código

Para programadores

Construyes cada integración a mano; nada es de tiempo real ni consciente del edge por diseño.

Sistemas legacy

Pincha el sistema desde fuera —nunca toca la aplicación en ejecución.

Modelo de ejecución

Disparadores y polling (pasivo)

Batch Automation

Deep Axiom

AURA Kernel

Open Source

Paradigma central

Streams tipados, causales, en tiempo real

Para programadores ★ KEY

Escribe un skill de ~30 líneas contra el SDK; publícalo en un registro federable que otros instalan por capacidad.

Sistemas legacy

`aura connect --openapi` proyecta una API existente como skills en minutos —de solo lectura por defecto, escrituras gateadas.

Modelo de ejecución

Streaming reactivo (WebSocket, con back-pressure)

Clone it. Build it. Run it.

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Cualquier modelo, cualquier dispositivo, una sola interfaz

El kernel de Deep Axiom —construido sobre la arquitectura AURA— no sirve para desplegar un modelo de IA; es el runtime que unifica todas tus herramientas: APIs legacy, bases de datos, dispositivos edge y modelos de IA de todo tipo, en un solo sistema coherente que percibe, razona y actúa en tiempo real. Esto es posible gracias a una sola unidad atómica: el Skill. Hay cinco tipos:

Sensorial

Percibe — convierte el mundo en datos. ASR (voz a texto), OCR, cámaras, lectores de archivos, o un endpoint de solo lectura proyectado desde una API existente.

Motor

Actúa — produce efectos en el mundo. Envía un mensaje, escribe en un ERP, habla en voz alta. Toda arista hacia un skill motor puede llevar una puerta de aprobación humana — el kernel retiene el mensaje hasta que una persona dice que sí.

Cognitivo

Razona — decide, planifica, genera. Cualquier LLM tras una misma interfaz: un GGUF local vía llama.cpp sin cuenta ni nube, o cualquier API compatible con OpenAI (OpenAI, Gemini) si prefieres un modelo en la nube.

Lógico

Transforma y valida — datos a datos, de forma determinista. Parsers, validadores, puentes de formato: la plomería que convierte la salida de un skill en la entrada del siguiente.

Memoria

Recuerda — persiste y recupera contexto. Historial de conversación por sesión hoy; memoria duradera y consultable a medida que madura la arquitectura.

Cómo se compone

Con esta paleta de cinco tipos de skill, todo lo demás —desde un grafo de prueba de dos líneas hasta un pipeline multiagente con puertas— se construye sobre tres conceptos:

Skill

La unidad atómica y reutilizable.

Un Skill es algo que el sistema sabe hacer: identidad, puertos tipados, un manifiesto. Puede ser lógica, un modelo, o la proyección de un sistema que ya operas —conectado al kernel, nunca reescrito.

Graph

Skills cableados por channels tipados.

Un humano escribe un grafo en pocas líneas de JSON, o un planner genera uno a partir de un objetivo en lenguaje natural —ambos compilan a la misma representación intermedia y corren por el mismo ejecutor. Un depurador, un modelo de permisos, una vía de replay.

Session

Una ejecución viva, causal y explicable.

Cada sesión persiste un log de eventos causal append-only —cada mensaje nombra al mensaje que lo causó. `aura why` narra la causa raíz de un fallo a partir de ese log; `aura replay` convierte tráfico grabado en una suite de evaluación.

Lo que el runtime hace de verdad

Cuatro compromisos de los que se deriva todo el diseño.

Legacy primero

El primer comando útil no es "crea un proyecto" —es "conecta lo que ya tienes". Apúntalo a una especificación OpenAPI y sus operaciones se vuelven skills, de solo lectura por defecto, con las escrituras gateadas tras aprobación humana.

Tiempo real por defecto

La unidad de comunicación es un stream tipado, causal y con back-pressure, no una llamada a función. El texto fluye token a token; la misma primitiva transporta audio y eventos.

Cualquier modelo, cualquier dispositivo

LLMs, ASR, OCR, TTS, embeddings —todos tras una misma interfaz, locales o remotos. El mismo grafo lógico corre en un portátil o se reparte por una flota cambiando solo dónde se colocan los skills.

Propiedad de todos

La spec, el kernel y los SDKs son neutrales y abiertos para siempre; el registro es federable, así que ninguna parte controla la distribución. Forkear el estándar es siempre trivial —eso es lo que hace creíble la neutralidad.

Dos formas de entrar: escribir o instalar

El SDK para quienes construyen skills, el marketplace para quienes quieren usarlos sin escribir código.

El SDK

Un skill es un directorio: un manifiesto, código, dependencias. El SDK de Python gestiona la conexión, la causalidad y la idempotencia —un skill funcional son unas 30 líneas.

El Marketplace

`aura publish` firma y sube un skill a un registro federable; `aura add --capability` instala por función, no por nombre. Cualquiera puede alojar un registro —no es una plataforma que te encierra.

La seguridad es progresiva, no un añadido

Cero fricción en localhost —sin cuenta, sin firma, nada que configurar. La firma, los permisos declarados y el sandboxing se activan solo cuando publicas o federas. Toda acción que un skill puede tomar está gateada para aprobación humana por una política que vive en el código, no en un prompt.

Los principios que el diseño no negocia

Ocho compromisos que se sostienen en cada función del runtime —no eslóganes, las restricciones reales que el kernel hace cumplir.

Legacy primero

Conectar lo que ya existe es el primer comando, no una ocurrencia tardía añadida después.

Tiempo real por defecto

Todo channel es un stream tipado, causal y con back-pressure —no una llamada petición/respuesta disfrazada.

Cualquier modelo, cualquier dispositivo

Una interfaz para modelos locales y en la nube por igual; el mismo grafo corre en un portátil o en una flota.

Propiedad de todos

La spec, el kernel y los SDKs se mantienen neutrales y abiertos; el registro es federable así que ninguna parte controla la distribución.

Seguridad progresiva

Cero fricción en localhost; la firma, los permisos y el sandboxing se activan solo donde aparece el riesgo real.

Permisos basados en capacidades

Todo lo que el manifiesto de un skill no declara, no puede hacerlo. Nada se concede por defecto.

Humano en el bucle para las acciones

Toda arista hacia un skill que actúa sobre el mundo puede retenerse para aprobación —la regla de seguridad vive en el grafo, no en un prompt.

Auditabilidad causal

Cada sesión es un log causal append-only. `aura why` lo explica; `aura replay` lo convierte en una prueba de regresión.

Clónalo. Compílalo. Ejecútalo hoy.

Deep Axiom es open source y está disponible ahora —sin lista de espera, sin cuenta. Diez minutos desde un clon limpio hasta un pipeline multiagente con puertas corriendo en tu propia máquina.

Deep Axiom Status: Online

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