Nvidia ha presentado su Open Agent Safety Platform, una plataforma para ejecutar y vigilar agentes de IA de forma segura. Combina OpenShell, un entorno aislado de código abierto, con Sentry, una capa de vigilancia que funciona directamente en el hardware de red de Nvidia.
Qué ha pasado
El 28 de septiembre de 2026, el mismo día en que se conocía la fuga de un agente de OpenAI, Nvidia publicó los detalles de su plataforma:
- OpenShell: un entorno de ejecución para agentes con aislamiento a nivel de núcleo del sistema. Convierte las instrucciones del operador en políticas verificables que controlan a qué archivos, red, herramientas, procesos y credenciales puede acceder cada agente. Es código abierto con licencia Apache 2.0 y está disponible en GitHub.
- Nvidia Sentry: lleva la vigilancia y el control al hardware, en los procesadores de red BlueField. Así, aunque un agente engañe al software, el tráfico sigue pasando por un punto de control independiente que puede bloquearlo en tiempo real.
La plataforma está optimizada para las CPU Vera y los procesadores BlueField-4, y los sistemas existentes con ese hardware pueden activarla mediante una actualización de software.
Por qué importa
Los agentes de IA ya no solo responden: navegan, ejecutan código y usan herramientas. Los incidentes recientes demuestran que un aislamiento solo por software puede no ser suficiente, porque el propio agente puede encontrar grietas. Que el principal fabricante de chips para IA ofrezca un estándar abierto de contención puede acelerar que empresas y laboratorios adopten controles más estrictos.
Para las empresas europeas, este tipo de herramientas encaja con las exigencias del AI Act sobre gestión de riesgos, registros y supervisión humana.
Qué puedes hacer ahora
- Si tu equipo técnico despliega agentes: revisad OpenShell en la documentación de Nvidia como referencia de aislamiento y políticas.
- Si usas agentes sin equipo técnico: aplica las reglas básicas de permisos mínimos y aprobación humana de nuestro curso sobre la IA que usa tu ordenador.
Fuentes: Nvidia Developer Blog · CBS News