Redes y tiempos de ejecución sensibles al contexto: de extremo a extremo

La traza de tráfico de redes en entornos de inteligencia artificial suele sentirse como una caja negra: se abre una consola, se invoca un agente y aparece una respuesta, pero qué sucede entre medias queda muchas veces sin visibilidad. Para resolver dudas sobre rutas, seguridad, contexto y latencia es imprescindible un flujo de trabajo de extremo a extremo que permita seguir el tráfico desde que un agente hace una llamada a un LLM hasta que se obtiene la respuesta o se completa una tarea. En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en aplicaciones a medida y software a medida con soluciones de inteligencia artificial y ciberseguridad para implementar observabilidad y control en esos flujos.

Arquitectura recomendada: un framework de agentes desplegado en Kubernetes como kagent junto con un plano de datos especializado para tráfico IA como agentgateway y un plano de control tipo kgateway. Esta combinación permite inspeccionar, reenviar y securizar llamadas a modelos LLM, recopilar métricas de uso y tokens, medir latencia y aplicar políticas de seguridad y cumplimiento, todo sin comprometer la experiencia del usuario final.

Instalación y pasos clave: instalar los CRD y el namespace para kagent con helm install kagent-crds oci://ghcr.io/kagent-dev/kagent/helm/kagent-crds --namespace kagent --create-namespace; exportar la variable de entorno del proveedor AI export ANTHROPIC_API_KEY=tu_api_key; instalar kagent helm upgrade --install kagent oci://ghcr.io/kagent-dev/kagent/helm/kagent --namespace kagent --set providers.default=anthropic --set providers.anthropic.apiKey=$ANTHROPIC_API_KEY --set ui.service.type=LoadBalancer y comprobar servicios con kubectl get svc -n kagent. Para el plano de control y el proxy AI instalar los CRD del Gateway API kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/gateway-api/releases/download/v1.4.0/standard-install.yaml; instalar kgateway-crds y kgateway con agentgateway habilitado helm upgrade -i --create-namespace --namespace kgateway-system kgateway-crds oci://cr.kgateway.dev/kgateway-dev/charts/kgateway-crds --version v2.1.1 --set controller.image.pullPolicy=Always seguido de helm upgrade -i -n kgateway-system kgateway oci://cr.kgateway.dev/kgateway-dev/charts/kgateway --version v2.1.1 --set agentgateway.enabled=true --set controller.image.pullPolicy=Always y comprobar pods kubectl get pods -n kgateway-system y clases de gateway kubectl get gatewayclass.

Configuración del Gateway LLM: crear un Secret con las credenciales del proveedor en el namespace kagent; crear un Gateway que exponga agentgateway y obtenga una IP pública en clusters gestionados o usar port-forward si procede; definir un Backend que apunte al proveedor AI y al modelo deseado por ejemplo model claude-3-5-haiku-latest; y asociar una HTTPRoute que reescriba la ruta para usar el esquema OpenAI cuando el proveedor acepte ese endpoint. En kagent se define un ModelConfig que apunta al proxy agentgateway mediante baseUrl y usa la referencia al Secret para el token; después se crea un Agent que usa ese ModelConfig y opera de forma declarativa o programática según necesidad. Al ejecutar el agente se puede revisar en los logs de kgateway-system que las peticiones HTTP POST hacia el endpoint del proveedor pasan por agentgateway y que se registran metadatos como modelo solicitado, modelo consumido, tokens de entrada y salida y duración en ms.

Beneficios prácticos: visibilidad completa para auditoría y debugging, control de rutas para evitar fugas de datos, posibilidad de aplicar reglas de seguridad y rate limiting, captura de métricas de uso para optimización de costos y ajuste de modelos, y compatibilidad con despliegues empresariales que requieren cumplimiento. Estas capacidades son clave cuando se desarrolla software a medida que incorpora agentes IA, soluciones de inteligencia de negocio o integraciones con Power BI.

En Q2BSTUDIO acompañamos a las empresas desde el diseño hasta la operación de estas infraestructuras: desarrollamos aplicaciones a medida que integran agentes IA y servicios cloud con implementación segura en AWS y Azure, y añadimos servicios de ciberseguridad y pentesting para garantizar resiliencia. Si buscas potenciar la inteligencia artificial en tu organización o migrar cargas críticas a la nube, conoce nuestros servicios de inteligencia artificial y transformación cloud visitando servicios de inteligencia artificial para empresas y descubre cómo desplegar infraestructuras seguras en la nube con servicios cloud AWS y Azure. Para proyectos que requieren soluciones completas en inteligencia de negocio y visualización considera también integrar Power BI con nuestras soluciones de servicios inteligencia de negocio y automatización de procesos para obtener resultados medibles y escalables.

Resumen final: transformar el tráfico IA de una caja negra a un flujo observable y controlable requiere una estrategia de extremo a extremo que combine frameworks de agentes, gateways especializados y prácticas de seguridad. Q2BSTUDIO aporta la experiencia en software a medida, agentes IA y ciberseguridad para diseñar e implementar estas soluciones y así mejorar la trazabilidad, reducir riesgos y optimizar costes operativos.