Ejecución local

Agentes de IA autoalojados:
sin servidor, sin contenedor y sin nada expuesto

Autoalojar se busca por tres motivos —que los datos no salgan, que el coste no escale, no depender de un proveedor— y casi siempre se acaba montando un contenedor, una base de datos y un dominio. Hay un camino más corto: que el agente se ejecute en el equipo que ya tienes.

Linux · Windows · macOS · sin puertos abiertos

Una distinción que casi nadie hace

Modelo local y ejecución local no son lo mismo

Esta es la confusión que hace que la gente pruebe la herramienta equivocada, así que va primero. Cuando alguien dice "quiero correr un agente en local" puede querer decir dos cosas muy distintas, y sólo una de las dos suele ser la que necesita.

Modelo local significa que los pesos del modelo viven en tu máquina y la inferencia se hace ahí: Ollama, llama.cpp, vLLM. Ningún token sale a internet. Es la única configuración con garantía absoluta, y se paga en calidad: los modelos que caben en un equipo de escritorio siguen por detrás de los mejores modelos por API, y en tareas largas la diferencia se acumula.

Ejecución local significa que el agente —el bucle que lee archivos, ejecuta comandos y decide— corre en tu máquina, aunque el razonamiento lo haga un modelo remoto. Tus archivos, tus rutas, tus credenciales y tus resultados no se suben a ningún servicio; sale la llamada de inferencia y nada más.

Lienox es lo segundo, y admite lo primero si apuntas un agente a un modelo local. Para la mayoría de los casos de cumplimiento, la ejecución local ya resuelve el problema: lo que preocupa no suele ser que un modelo vea un fragmento de texto, sino que una plataforma de terceros almacene tus repositorios y tus resultados.

La pregunta que despeja todo: ¿tu requisito es que ningún token salga de la red, o que tus archivos y resultados no vivan en el servidor de otra empresa? El primero exige modelo local. El segundo se resuelve con ejecución local, y es el que tiene casi todo el mundo.

Cuándo aparece esta necesidad

Seis escenarios donde autoalojar deja de ser opcional

Si no te reconoces en ninguno, probablemente un servicio gestionado te salga mejor y esta página no sea para ti.

Código propietario

El repositorio no puede salir

Contratos con cliente, código bajo NDA, o simplemente una política interna. El agente tiene que leer los archivos sin que los archivos se suban a ningún sitio.

Datos de clientes

Datos personales de terceros

Cuando el agente toca datos de clientes, cada plataforma intermedia es un encargado de tratamiento más que documentar y auditar. Que no exista es más barato que gestionarla.

Red cerrada

Sin salida a internet

Entornos industriales, redes segmentadas, equipos de campo. Aquí sólo funciona la combinación completa: agente local y modelo local.

Coste

El medidor se comió el ahorro

Automatizaciones que empezaron baratas y ahora cuestan más de lo que ahorran, porque el precio va atado a ejecuciones o a créditos consumidos.

Acceso a lo local

El trabajo está en tu máquina

Servidores de desarrollo, bases de datos locales, herramientas internas que sólo responden en la red de la oficina. Un sandbox remoto simplemente no las alcanza.

Continuidad

No depender de un plan que cambia

Si tu proceso vive en un servicio, un cambio de precio o de política es un problema tuyo. Si vive en tu equipo, lo peor que puede pasar es que dejes de actualizar.

Auditable, no tranquilizador

Qué sale de tu máquina y qué no

Si vas a confiar en esta página para una decisión de cumplimiento, no te fíes de la tabla: comprueba el tráfico tú mismo. Cualquier proveedor que se moleste por que lo hagas te está diciendo algo.

Qué ¿Sale de tu equipo? Detalle
Contenido de tus archivos No El agente los lee en disco; no se suben a ningún servicio de Lienox
Prompts y respuestas Sólo al proveedor de IA que tú elijas Con tu propia llave, directo a su endpoint. Con modelo local, no salen en absoluto
Rutas de archivo y nombres de proyecto No Excluidos explícitamente de la telemetría
Resultados de los agentes No Se quedan en el estado local, en tu disco
Tus llaves de API No Sólo viajan al proveedor al que pertenecen, en la propia llamada
Eventos de uso anónimos Sí, por lista blanca Qué funciones se usan y con qué frecuencia. Nunca contenido. Es la única telemetría
Validación de licencia Comprobación del plan contra el servicio de licencias. No incluye nada de tu trabajo

Comprobarlo tú mismo

Cinco pasos para verificar en vez de confiar

1

Mira dónde vive el estado

Todo lo que produce Lienox se guarda en tu disco. Si un directorio local contiene el estado completo, no hay una copia en un servidor: son cosas que no pueden ser ciertas a la vez.

2

Observa el tráfico durante una tarea real

Corre un agente sobre un proyecto de verdad con un capturador de tráfico delante. Vas a ver la llamada al proveedor de IA, la validación de licencia y la telemetría. Cualquier otra cosa es una pregunta legítima.

3

Apúntalo a un modelo local

Levanta Ollama o llama.cpp y configura el agente contra ese endpoint. Si la tarea sigue funcionando, acabas de eliminar la única salida que quedaba con contenido tuyo.

4

Desconecta la red y vuelve a intentarlo

Con modelo local, un agente debería seguir trabajando sin internet. Es la prueba definitiva y tarda dos minutos: lo que funcione sin red no estaba dependiendo de nadie.

5

Revisa qué necesita estar encendido

La contrapartida honesta de ejecutar en local: las tareas programadas corren en tu equipo. Si necesitas ejecución 24/7, o dejas una máquina encendida o esa pieza concreta necesita un servicio gestionado.

Requisitos reales

Qué hardware hace falta de verdad

Con modelo por API, muy poco. El agente coordina, lee archivos y ejecuta comandos; el trabajo pesado ocurre en el proveedor. Cualquier equipo capaz de correr un navegador y un entorno de desarrollo moderno sirve. La RAM se la lleva el navegador de agentes, no el razonamiento.

Con modelo local, la cosa cambia. Ahí manda la memoria de la GPU y el tamaño del modelo. Un modelo pequeño cuantizado corre en portátiles recientes; uno grande pide una GPU dedicada con bastante VRAM. Mide con tu tarea real, no con una prueba sintética: las tareas agenticas encadenan muchas pasadas y el contexto largo penaliza más de lo que sugiere una demo.

El coste que nadie cuenta: mantener la instalación. Con una aplicación de escritorio son actualizaciones y poco más. Con una pila autoalojada completa —contenedor, base de datos, TLS, backups— es tiempo de alguien todos los meses, y es la partida que decide si el proyecto sigue vivo en seis meses.

# Instalación en local; nada que exponer a internet curl -fsSL https://get.lienox.com | bash # Modelo local opcional: cero salidas con contenido ollama serve & # apunta el agente a http://localhost:11434 desde la app

Preguntas frecuentes

Agentes de IA autoalojados

¿Cómo corro agentes de IA en local?

Hay dos capas y conviene decidir cada una por separado. La ejecución del agente en local se resuelve con una aplicación de escritorio como Lienox o con proyectos autoalojables como OpenHands. La inferencia en local se resuelve aparte, con Ollama, llama.cpp o vLLM sirviendo un modelo de pesos abiertos. Puedes tener la primera sin la segunda, y para la mayoría de los requisitos de cumplimiento con la primera basta.

¿Autoalojado significa que necesito un servidor?

Con las herramientas clásicas, sí: contenedor, base de datos y normalmente un dominio para recibir webhooks. Con una aplicación de escritorio, no: se instala y corre en el equipo que ya usas, sin puertos abiertos ni superficie pública. Lo que pierdes a cambio es la disponibilidad permanente, porque si el equipo está apagado no hay nada ejecutándose.

¿Un agente local funciona sin internet?

Sólo si el modelo también es local. Con un agente local y un modelo por API sigue haciendo falta salida a internet para la inferencia, aunque tus archivos no se muevan. Con Ollama o llama.cpp sirviendo el modelo en la misma máquina, el conjunto funciona sin red — y desconectarla es la mejor forma de comprobarlo.

¿Qué hardware necesito?

Si el modelo es remoto, cualquier equipo que aguante un navegador y un entorno de desarrollo moderno. Si el modelo es local, lo que manda es la VRAM: un modelo pequeño cuantizado va en portátiles recientes, uno grande pide GPU dedicada. Mide con tu tarea real, porque las tareas agenticas encadenan muchas pasadas con contexto largo y eso pesa mucho más que una prueba corta.

¿Es más barato autoalojar?

En licencia sí; en total, depende. Desaparece la suscripción de plataforma pero no la inferencia, que se muda al proveedor si usas API o se convierte en hardware y electricidad si usas modelo local. Y hay que sumar el tiempo de mantener la instalación, que es justo la partida que no aparece en ninguna comparativa y la que suele decidir el resultado.

¿Qué manda Lienox a la red exactamente?

Tres cosas y ninguna más: la llamada de inferencia al proveedor que tú configures con tu propia llave, la validación de tu licencia, y eventos de uso anónimos por lista blanca —qué funciones se usan y con qué frecuencia—. Nunca contenido de archivos, rutas, prompts ni resultados. Y no hace falta que nos creas: obsérvalo con un capturador de tráfico durante una tarea real.

¿Puedo dejar tareas programadas si todo corre en local?

Sí, los cron jobs de agentes disparan a la hora que definas, con la limitación evidente de que necesitan la máquina encendida. Para un informe de la mañana o una revisión nocturna con el equipo despierto, funciona. Para algo que deba responder pase lo que pase a las tres de la madrugada, o dejas una máquina dedicada encendida o esa pieza concreta pide un servicio gestionado.

Autoaloja sin montar nada

Se instala en tu equipo y corre ahí. Sin contenedor, sin base de datos y sin nada expuesto a internet.

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