AgentSight audita con eBPF lo que los agentes de IA hacen de verdad en tu máquina, no lo que dicen que hacen

Por Zendoric · 4 de octubre de 2026.

AgentSight es una herramienta de código abierto, publicada bajo licencia MIT en GitHub por el proyecto eunomia-bpf, que vigila a los agentes de IA —Claude Code, Gemini CLI, Kimi Code, Grok Build y otros— desde fuera del propio modelo. En vez de depender de los registros (logs) que el propio agente decide escribir, usa eBPF (extended Berkeley Packet Filter), una tecnología del kernel de Linux que permite observar en tiempo real procesos, archivos y tráfico de red sin modificar el sistema operativo ni el código de la aplicación vigilada. Según la evaluación propia del proyecto, la sobrecarga de CPU que introduce es inferior al 3% en cargas de trabajo típicas.

La pieza técnica más llamativa es cómo resuelve la captura del tráfico cifrado. Los agentes hablan con los modelos por HTTPS, protegido por TLS (Transport Layer Security, el protocolo que cifra las comunicaciones en internet). AgentSight intercepta esas llamadas directamente en la librería SSL del proceso, antes de que el contenido se cifre, por lo que puede leer en claro los prompts y las respuestas sin necesidad de un proxy ni de integrar un SDK (kit de desarrollo de software) en la aplicación del agente. Es la diferencia, según compara el propio proyecto, frente a herramientas como LangSmith, Langfuse, Phoenix o Helicone, que exigen instrumentar el código o enrutar el tráfico a través de un servicio gestionado; AgentSight, en cambio, se engancha a binarios ya existentes, incluidos los de código cerrado.

El propio proyecto documenta sus límites con honestidad. No puede rastrear agentes dentro del IDE (entorno de desarrollo integrado) Cursor por eBPF, porque es una aplicación Electron cuyo tráfico va cifrado dentro de un binario empaquetado y usa protobuf en lugar de JSON para su tráfico de API; ahí recurre a leer los archivos de sesión nativos del propio agente. Y para CLIs (interfaces de línea de comandos) como Claude Code o Node.js, que enlazan su propia librería SSL —BoringSSL u OpenSSL— de forma estática dentro del binario, necesita un paso de descubrimiento automático del ejecutable para poder engancharse.

La herramienta se organiza en varios comandos: 'top' muestra sesiones en vivo por modelo, tokens y actividad; 'record' captura una ejecución completa y requiere privilegios de administrador para activar eBPF; 'report' consulta sesiones guardadas en una base de datos SQLite; y 'vis' genera una repetición animada de una sesión de desarrollo sobre un repositorio, mostrando qué archivos leyó, escribió o borró el agente. También exporta los eventos en el formato estándar OpenTelemetry GenAI, pensado para integrarse en los sistemas de monitorización que ya usan muchas empresas. En GitHub acumula 719 estrellas y 108 forks; la publicación en Hacker News, sin embargo, apenas sumó dos puntos y ningún comentario, señal de que de momento es una herramienta de nicho dentro de un nicho.

El problema que ataca no es nuevo, pero se ha vuelto urgente a medida que los agentes dejan de ser un chat y empiezan a ejecutar comandos, escribir archivos y llamar a servicios externos por cuenta propia. En Zendoric ya hemos señalado que el riesgo operativo de la IA agéntica hoy no está tanto en el desalineamiento del modelo como en que, una vez desplegado, casi nadie sabe con precisión qué sistemas puede tocar un agente ni qué ha tocado realmente. AgentSight no resuelve ese problema de gobernanza, pero aporta la pieza que falta para intentarlo: un registro independiente, a nivel de kernel, que no puede ser desactivado ni manipulado por el propio agente que vigila.

Nuestra lectura es que este tipo de infraestructura de observabilidad va a convertirse en requisito, no en extra, según las empresas deleguen más permisos reales a los agentes. A corto plazo, el coste de adoptar IA agéntica en producción no es solo el de los tokens: es el de construir —o comprar— la capa de auditoría que permite confiar en un proceso autónomo con acceso a archivos, credenciales y redes. Es un trabajo poco vistoso, de ingeniería de sistemas pura, y por eso proyectos así rara vez generan titulares. Pero es exactamente el tipo de barandilla que hace falta en esta transición: cuanta más visibilidad tengamos sobre lo que un agente hace de verdad, más tareas de alto riesgo —desde operar infraestructuras hasta asistir en investigación científica— podremos delegarle con garantías, que es, al final, parte del camino hacia la abundancia que defendemos en el largo plazo: no se llega soltando a los agentes sin control, sino aprendiendo a verlos con la misma claridad con la que vemos cualquier otro proceso de nuestro sistema.