Alibaba lanzó una capa operativa para agentes — y reporta honestamente cada token gastado

En mi práctica, el mismo escenario se repite regularmente: un agente en Claude Code ejecuta herramienta tras herramienta, y documentos JSON masivos vuelan hacia el contexto. La mitad de los campos allí están vacíos tags, metadata: null, basura de debug. El modelo lee todo eso, y nosotros pagamos por ello. ¿Dolor familiar?

El equipo de Alibaba decidió abordar el problema sistemáticamente y liberó como código abierto ANOLISA — una capa superpuesta del lado del servidor para cargas de trabajo de agentes de IA. El nombre significa Agentic Nexus Operating Layer & Interface System Architecture, pero la esencia es más simple: es un conjunto de herramientas que no reemplaza tu shell, framework o sandbox, sino que se sitúa entre el agente y el sistema. Escrito en Rust, distribuido bajo Apache 2.0, funciona en Linux y macOS.

Qué hay realmente en la caja

El proyecto consiste en una docena de componentes, pero se agrupan en tres áreas.

Primero — el punto de entrada del agente. Aquí el rol principal pertenece a cosh-ng: una terminal que preserva el comportamiento familiar de Bash/Zsh pero añade un agente que entiende comandos en lenguaje natural. Las operaciones peligrosas se confirman antes de la ejecución. No necesitas abrir un chat separado con un bot — todo sucede en la misma ventana de terminal. También está ktuner para ajuste del kernel y un conjunto de OS Skills con experiencia en DevOps.

Segundo y, en mi opinión, lo más interesante — ahorro de contexto. Tres herramientas: Token-less comprime las respuestas de herramientas y sus esquemas antes de que lleguen al modelo, Agent Memory reutiliza contexto útil entre sesiones, y AgentSight muestra dónde van realmente los tokens.

Tercero — runtime y seguridad: Agent Sec Core aísla operaciones riesgosas, ws-ckpt almacena puntos de rollback para cambios en el workspace, Blaze gestiona los ciclos de vida de los sandbox, y SkillFS mantiene el enfoque en el Skill actual.

Token-less: compresión sin tocar el código del agente

Déjame comenzar con la característica más tangible. Token-less se sitúa entre el agente y el modelo y limpia el exceso de los esquemas y respuestas de herramientas: campos como debug y trace entran en una lista negra, metadata con valor nulo se descarta, los arrays vacíos colapsan. La compresión es reversible — los elementos del array descartados permanecen accesibles mediante el marcador <<tokenless:KEY>>, lo que significa que el agente puede recuperarlos si es necesario.

Arquitectónicamente, esto es elegante: la compresión ocurre entre el agente y el modelo, así que no necesitas cambiar el framework del agente. Conecta el adaptador — y listo. Los números del README:

| Qué se optimiza | Ahorro de tokens | Latencia | |--------------------|------------------|----------| | Respuestas de herramientas | 65.8% | 46.85 μs | | Esquemas de herramientas | 47.3% | 11.44 μs | | Pipeline completo | 62.9% | 198.91 μs |

Las latencias en decenas de microsegundos simplemente no las notarás. En una ejecución de tarea observada con Claude Code, el sistema ahorró 317K tokens, o 40.5% — aunque los propios autores reconocen honestamente que el resultado depende de la carga de trabajo.

La configuración toma minutos:

curl -fsSL https://get.agentic-os.sh | bash
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
anolisa install tokenless
anolisa adapter enable tokenless claude-code

Después de reiniciar Claude Code, puedes ejecutar una tarea intensiva en herramientas y verificar las estadísticas:

tokenless stats summary
tokenless stats list --limit 5

Un matiz que vale la pena conocer de antemano: los ahorros se aplican a las respuestas de herramientas que terminan en el contexto, no a la factura de toda la sesión. En tareas donde el agente apenas llama herramientas, no habrá ganancias.

AgentSight: un agente bajo el microscopio

El segundo hallazgo — AgentSight. En Linux, observa al agente mediante eBPF, sin tocar su código en absoluto. Ves la ruta desde la entrada del usuario a través del modelo y las llamadas a herramientas, incluyendo el uso de tokens y las ramas de sub-agentes, en una sola vista. Aquí hay una observación de un agente desde el nivel del kernel:

Para depurar pipelines de agentes, esto parece una alternativa conveniente a los registradores escritos a medida: eBPF captura todo sistemáticamente, en lugar de solo donde recordaste poner un trace.

Seguridad: el límite y el camino de regreso

Dos cosas en el bloque de runtime se destacan por separado.

Agent Sec Core puede detectar sustitución de Skills firmados. Si un Skill firmado ha cambiado, el agente lo marcará como drifted y no lo usará hasta que se reescanee; los hallazgos bloqueados después de un reescaneo se registran con estado deny. Para quienes conectan conjuntos de Skills de terceros a agentes, esto es protección contra ataques de inyección clásicos.

ws-ckpt almacena puntos de recuperación para cambios en el workspace. ¿El agente merodeó entre archivos y rompió todo? Haces rollback. Como git para experimentos de agentes en el sistema de archivos.

Para quién es esto

Si lo piensas simplemente:

• Equipos cuyos agentes ejecutan cadenas de herramientas pesadas y devoran presupuestos de tokens — comienza con Token-less, se instala en tres minutos y no requiere reescribir nada.
• Quienes trabajan en la terminal y quieren un agente justo ahí, no en una ventana de chat separada — cosh-ng.
• Ingenieros que necesitan entender exactamente qué está haciendo el agente en el sistema — AgentSight más ws-ckpt te da tanto observabilidad como una red de seguridad.

Entonces, ¿vale la pena probar?

El proyecto es joven: a la fecha de escritura, el repositorio tiene unas 610 estrellas, bastante pocos issues abiertos (161), y la comunidad actualmente vive principalmente en DingTalk, que no es el canal más conveniente para desarrolladores angloparlantes. La documentación en el sitio web de agentic-os.sh es bastante completa, con un Quick Start que cubre escenarios específicos de primera ejecución.

Comenzaría con Token-less: riesgo mínimo, ahorros tangibles, instalación simple y rollback fácil si no funciona. Cosh-ng requiere una instalación a nivel del sistema — eso es un compromiso más serio, pero para quienes viven en la terminal, la idea de un shell fusionado con un agente tiene sentido.

Licencia Apache 2.0, código en Rust, Alibaba detrás de esto. Instálalo, ejecuta tokenless stats en tus propias tareas y observa los números — te dirán mejor que cualquier revisión.