Introduccion: Para aplicaciones de agentes a nivel empresarial la forma mas segura de ejecutar codigo generado por agentes es usar contenedores. La containerizacion aísla el entorno de ejecucion del codigo del sistema operativo del servidor y evita riesgos directos sobre datos y configuraciones criticas. En un proyecto anterior demostramos que cuando un agente dispone de un runtime de codigo con estado puede resolver problemas complejos y realizar analisis de datos avanzados, pero en entornos corporativos Docker Desktop suele estar restringido por licencias comerciales. Por eso necesitamos una alternativa compatible que funcione con herramientas que usan el cliente Docker: aqui entra Podman.

Que es Podman: Podman es una herramienta open source desarrollada por Red Hat que gestiona contenedores y es compatible con la mayoria de comandos Docker. Funciona en Windows y Mac mediante una maquina Linux en WSL2 y puede sustituir a Docker Desktop en entornos de desarrollo empresariales sin problemas de licencia. Para empresas como Q2BSTUDIO que ofrecen soluciones de software a medida y servicios de inteligencia artificial es una opcion ideal para desarrollar agentes IA que ejecuten interpretes de codigo de forma segura.

Requisitos rapidos: Este tutorial asume Windows 11 con WSL2 instalado. Si tu empresa utiliza VPN tendras que configurar WSL2 para poder navegar desde la VM. Crea un archivo .wslconfig en tu carpeta de usuario y ajustalo segun las politicas de red de tu organizacion. Podman ejecuta su host en una maquina llamada podman-machine-default dentro de WSL2, asi que hay que inicializar esa maquina.

Instalacion basica: Descarga el instalador MSI de las Releases de Podman y ejecútalo. Luego crea la maquina podman-machine-default con privilegios de root usando el comando podman machine init --rootful = true. Es importante usar --rootful = true si tu framework de agentes usa la SDK de Docker para lanzar contenedores; mas abajo explico por que. Tras esto instala Podman Desktop y activa la compatibilidad Docker en Settings para que comandos docker compose se redirijan a podman compose y para que la mayoria de herramientas que esperan Docker sigan funcionando.

Configuracion de proxy y redes: Si en tu empresa hay un proxy a nivel sistema Podman Desktop tomara esa configuracion dentro de la VM. Recuerda que la sintaxis de bypass en Linux usa comas en lugar de puntos y comas, asi que ajusta los dominios a omitir para evitar perder acceso a internet desde podman-machine.

Mover el almacenamiento: Por defecto Podman guarda datos en %USERPROFILE%\.local\share\containers\podman. Si prefieres almacenar datos fuera del disco sistema puedes mover la carpeta a otra unidad y crear un enlace tipo junction en Windows con mklink /j. Asi conservas los datos en una ruta mas segura y facil de respaldar sin afectar la configuracion de Podman.

Construir imagenes: Para construir imagenes con Podman desde una carpeta con Dockerfile usa podman build --network = host -t nombre-imagen . El flag --network = host es util en la fase de build porque la maquina podman esta aislada de la red de Windows por defecto; asi puedes acceder a repositorios y PyPI sin problemas. Este flag solo afecta al build y no a la ejecucion de contenedores.

Compatibilidad con comandos docker: Si estas acostumbrado a docker CLI puedes crear un script llamado docker.bat en %USERPROFILE%/.local/bin que redirija la mayor parte de comandos a podman y añada automaticamente --network = host al build. De este modo el flujo de trabajo no cambia y tu equipo puede seguir utilizando comandos docker habituales mientras Podman hace el trabajo.

Uso de la Docker SDK desde una app contenida: Si tu aplicacion de agente corre dentro de un contenedor y necesita usar la Docker SDK para orquestar interpretes de codigo Python monta el socket de Podman dentro del contenedor con la opcion -v /run/podman/podman.sock:/var/run/docker.sock. Esto permite que la SDK se comunique con el engine de Podman como si fuera Docker. Recuerda que la maquina debe haberse inicializado con --rootful = true para que el socket sea accesible y compatible.

Evitar timeouts de la SDK: Al enviar codigo dinamico via SDK es habitual que el LLM tarde en generar tokens y que el siguiente llamado SDK llegue despues de un lapso. Por defecto la VM de podman establece un service_timeout corto que puede provocar errores Connection aborted o RemoteDisconnected. Solucion: entra por SSH en la maquina con podman machine ssh y edita /etc/containers/containers.conf para ajustar en la seccion engine service_timeout = 0 indicando que no expire. En entornos de desarrollo esta modificacion evita interrupciones en ejecuciones largas.

Acelerar el cierre de contenedores: Durante el desarrollo conviene reducir el tiempo que Podman espera para detener un contenedor. En el mismo archivo de configuracion ajusta stop_timeout = 2 para que los contenedores respondan rapidamente a ordenes de stop y tu ciclo de desarrollo sea mas fluido.

Por que todo esto importa: Incidentes como la perdida de datos ocurrida con ciertas versiones de asistentes hicieron evidente la necesidad de ejecutar codigo generado por agentes en entornos aislados. Ademas, los interpretes de codigo con estado mejoran notablemente la capacidad de los agentes IA para realizar analisis de datos y tareas complejas. En Q2BSTUDIO aplicamos estas buenas practicas cuando desarrollamos soluciones de software a medida y proyectos de inteligencia artificial para empresas, combinando seguridad y escalabilidad.

Servicios y experiencia: Si buscas desarrollar agentes IA, integrar analitica avanzada o migrar servicios a la nube podemos ayudarte. En nuestros proyectos integramos soluciones cloud en plataformas como AWS y Azure y optimizamos despliegues con contenedores para entornos de produccion y desarrollo. Conoce nuestra oferta en servicios de inteligencia artificial para empresas y descubre como adaptamos infraestructuras en la nube en servicios cloud AWS y Azure.

Conclusión: Podman Desktop es una alternativa robusta y compatible con Docker para entornos corporativos donde Docker Desktop no es viable por licencias. Siguiendo estos pasos podras crear un entorno de desarrollo containerizado seguro para agentes IA con interpretes de codigo, mejorando controles de seguridad y reduciendo riesgos operativos. En Q2BSTUDIO somos expertos en crear aplicaciones a medida, soluciones de ciberseguridad, inteligencia de negocio y proyectos IA que aprovechan practicas como esta para ofrecer resultados fiables y escalables.