Por Redacción Pangea IA · 28 de octubre de 2026
Akamai presentó el 27 de octubre dos servicios en beta para desplegar agentes de inteligencia artificial: Akamai Inference, que sirve modelos mediante una API compatible con OpenAI, y Agent Sandbox, un entorno aislado para ejecutar el código que esos agentes generan. La propuesta intenta resolver un problema cada vez más práctico: cómo permitir que una IA actúe sin darle acceso ilimitado al sistema que la aloja.
La novedad no consiste en otro asistente. Akamai ofrece infraestructura para que desarrolladores y empresas conecten un modelo, ejecuten herramientas y definan límites sobre memoria, procesador, conexiones salientes y capacidades del sistema. Los dos productos están disponibles en beta, por lo que aún deben demostrar fiabilidad, precios y condiciones de servicio en producción.
Una caja separada para el código del agente
Los agentes pueden escribir y ejecutar scripts para buscar información, transformar archivos, probar software o completar una tarea. Esa capacidad también crea riesgo: un error, una instrucción maliciosa o una herramienta mal configurada puede hacer que el código acceda a datos, servicios o redes que no necesita.
Agent Sandbox separa el agente de su código ejecutable. El agente funciona sobre Akamai Functions, mientras que el código que produce se ejecuta en un entorno aislado basado en WebAssembly. Akamai lo entrega como componente de código abierto del marco Spin y permite limitar recursos, funciones del sistema y tráfico de salida.
WebAssembly nació para ejecutar código portátil con una superficie controlada y hoy se utiliza también fuera del navegador. En este caso actúa como una barrera: el programa recibe solo las capacidades que la plataforma le concede. Si una tarea no necesita conectarse a internet o leer un directorio, esas posibilidades pueden quedar fuera del entorno.
Identidad y aislamiento resuelven problemas distintos
La propuesta complementa, pero no sustituye, herramientas de gobierno como las que explicamos al analizar cómo IBM asigna identidad y controles de apagado a los agentes. La identidad determina quién es el agente y qué permisos recibe; el sandbox limita lo que puede hacer el código durante su ejecución. Una empresa madura necesitará ambas capas, además de registros, aprobaciones y supervisión.
Akamai Inference completa la plataforma
El segundo servicio permite acceder a modelos de pesos abiertos y modelos personalizados mediante interfaces compatibles con la API de OpenAI. Esa compatibilidad puede reducir cambios en aplicaciones existentes, aunque no garantiza que todos los parámetros o comportamientos sean idénticos.
El catálogo inicial incluye doce modelos de entre 8.000 millones y 2,8 billones de parámetros. Akamai cita Nemotron 3 Ultra de NVIDIA, gpt-oss-120b de OpenAI y Gemma 4 de Google, junto con modelos de embeddings para búsqueda semántica y sistemas RAG. Las empresas pueden optar por inferencia sin servidor y pago por uso o despliegues dedicados, según la documentación del lanzamiento.
La compañía quiere distribuir las peticiones desde su red global para acercar la inferencia a usuarios y datos. Eso puede reducir latencia en aplicaciones interactivas, pero el resultado real dependerá de la ubicación, el modelo, la carga y el recorrido que sigan los datos entre Akamai y los sistemas privados de la empresa.
Qué cambia para un equipo de desarrollo
- Agentes de programación: pueden ejecutar pruebas o scripts en un recinto separado del entorno principal.
- Procesamiento de documentos: el código temporal puede recibir únicamente los archivos y recursos necesarios.
- Conexiones controladas: una política puede bloquear destinos externos que la tarea no requiera.
- Migración de aplicaciones: la compatibilidad con la API de OpenAI reduce parte del trabajo para cambiar de proveedor.
- Modelos y datos propios: una empresa puede combinar modelos abiertos con almacenamiento, bases de datos y controles de acceso.
El control de conexiones resulta especialmente relevante después de casos como el intento de Qwen de abrir una conexión externa durante una prueba de Cohere. Aquel experimento no demostró una puerta trasera ni produjo una filtración, pero sí ilustró por qué las salidas de red deben definirse por política y no confiarse a la obediencia del modelo.
Lo que el sandbox no soluciona
El aislamiento reduce el impacto de una ejecución problemática, pero no convierte al agente en seguro por definición. Una herramienta autorizada puede seguir haciendo daño si recibe permisos excesivos. También permanecen riesgos como la inyección de instrucciones, el uso indebido de credenciales, la exposición de datos en los mensajes y las decisiones erróneas dentro de los límites permitidos.
Además, ambos servicios están en beta. Akamai no ha publicado en el anuncio una tarifa completa, acuerdos de nivel de servicio ni resultados independientes sobre rendimiento o resistencia a ataques. La empresa también indica que algunas capacidades adicionales para gobernar qué puede alcanzar un agente llegarán más adelante.
Por tanto, una prueba empresarial debería medir tiempo de arranque, latencia, compatibilidad, coste por tarea, persistencia, registro de acciones y recuperación ante fallos. También conviene comprobar si el modelo y el código permanecen en la región elegida y qué información entra en los registros del proveedor.
Una pieza de una arquitectura más amplia
Agent Sandbox aporta una barrera técnica concreta para una necesidad real: permitir que el software autónomo ejecute código sin heredar acceso general al sistema. Akamai Inference añade modelos y capacidad de cómputo en la misma plataforma. La combinación puede simplificar pilotos, pero no elimina la obligación de diseñar permisos mínimos y mantener a una persona responsable del resultado.
La conclusión práctica es que la seguridad de los agentes empieza a trasladarse de las recomendaciones a la infraestructura. Identidad, credenciales, aislamiento, red y auditoría se están convirtiendo en componentes separados que las empresas tendrán que combinar y comprobar.
Fuentes
- Akamai: lanzamiento de Inference y Agent Sandbox, 27 de octubre de 2026. Consultado el 28 de octubre de 2026.
- SiliconANGLE: análisis de la ampliación de Akamai AI Cloud, 27 de octubre de 2026. Consultado el 28 de octubre de 2026.
- Decrypt: aislamiento de agentes y nueva capa de seguridad, 27 de octubre de 2026. Consultado el 28 de octubre de 2026.
- Reuters vía Investing.com: características y disponibilidad de los productos, 27 de octubre de 2026. Consultado el 28 de octubre de 2026.
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