La compañía desarrolló un proyecto de código abierto basado en Kubernetes que permite aislar agentes, controlar sus permisos y liberar recursos informáticos mientras permanecen inactivos. Gemini Managed Agents ya funciona sobre esta infraestructura.
Los agentes de inteligencia artificial están avanzando hacia un papel cada vez más importante dentro de las empresas. A medida que comienzan a ejecutar tareas, utilizar herramientas, escribir código y operar navegadores de manera autónoma, surge un desafío que va más allá de sus capacidades: cómo garantizar que trabajen de forma segura sin multiplicar los costos de infraestructura.
Google busca responder a ese problema con Agent Substrate, un proyecto de código abierto construido sobre Kubernetes y donado a la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), junto con su tecnología de aislamiento gVisor. La propuesta apunta a ofrecer una infraestructura capaz de ejecutar cargas de trabajo basadas en agentes con controles de seguridad y una utilización más eficiente de los recursos informáticos.
La iniciativa responde a una necesidad que, según Brandon Royal, responsable de producto de agentes de IA e infraestructura de Google Cloud, los clientes vienen planteando desde hace 18 meses: ejecutar cargas de trabajo agénticas de manera segura y eficiente sobre la infraestructura que ya utilizan.
“Cualquier agente necesita estar completamente aislado. Ya sea que acceda a herramientas, utilice una computadora o navegue por un navegador, tiene que existir algún nivel de aislamiento. Sin excepciones”, explicó Royal durante una entrevista con theCUBE Research, realizada en el marco de KubeCon + CloudNativeCon North America 2026.
El ejecutivo participó de la conversación junto con Benjamin Elder, ingeniero de software sénior de Google, quien detalló cómo funciona la arquitectura y por qué la seguridad debe estar incorporada desde el diseño.
Aislamiento, permisos y protección de credenciales
Agent Substrate parte de entornos de ejecución reforzados, conocidos como sandboxes, que se distribuyen dentro de clústeres de Kubernetes. Cada agente opera en un espacio aislado y sus comunicaciones pasan por una capa que aplica políticas de seguridad y reconoce la identidad de cada proceso.
El objetivo es que un agente no pueda acceder a ningún recurso que no tenga expresamente autorizado. Esto resulta especialmente relevante cuando los sistemas interactúan con herramientas externas, ejecutan código o utilizan navegadores para completar tareas.
Uno de los aspectos centrales del diseño es la protección de las credenciales. En lugar de entregar contraseñas, claves o tokens directamente al agente, Agent Substrate permite inyectar las credenciales durante la comunicación con los servicios externos.
“No expongan las credenciales al entorno aislado. No permitan que el agente toque las credenciales. En cambio, cuando solicita realizar una acción, pueden tomar una decisión desde fuera del entorno aislado”, explicó Elder.
El mecanismo busca reducir el riesgo de que un agente pueda acceder a información sensible o utilizar credenciales fuera de los permisos que le fueron concedidos.
Sin embargo, Google también identificó otro problema operativo: el costo de mantener activos agentes que pasan buena parte del tiempo esperando.
Cómo Google busca reducir el costo de los agentes inactivos
En los entornos empresariales, los agentes suelen formar parte de sistemas coordinados o enjambres de agentes que trabajan sobre distintas tareas. Pero no están ejecutando operaciones de manera permanente. En muchos casos, permanecen bloqueados mientras esperan una respuesta de un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) o una intervención humana.
Mantener esos procesos ocupando memoria y capacidad de CPU durante períodos prolongados puede generar un consumo innecesario de infraestructura.
Agent Substrate incorpora un mecanismo para resolverlo: cuando un agente queda inactivo, el sistema puede guardar una instantánea de su estado, liberarlo de la memoria y de la CPU, y almacenarlo fuera de línea. Cuando vuelve a ser necesario, restaura el entorno para que pueda continuar trabajando.
La lógica consiste en asignar recursos informáticos cuando realmente se necesitan, en lugar de mantenerlos reservados durante toda la espera.
“¿Deberían estar ocupando capacidad de cómputo mientras van a tomar un café? Porque pueden volver en cinco minutos, en cinco horas o en cinco días. No lo sabemos”, planteó Royal.
La optimización puede resultar importante a medida que las empresas desplieguen cantidades crecientes de agentes. En esos escenarios, la eficiencia no dependerá únicamente de cuánto cuesta ejecutar un modelo de IA, sino también de cómo se administran los recursos necesarios para sostener los procesos que ese modelo coordina.
Gemini Managed Agents ya utiliza la infraestructura
Google ya está aplicando Agent Substrate en sus propios servicios. Según Royal, Gemini Managed Agents funciona sobre esta infraestructura y aprovecha sus mecanismos de aislamiento, seguridad y eficiencia.
La iniciativa se suma a Agent Compute Engine, una plataforma que Google Cloud presentó recientemente para alojar agentes de inteligencia artificial.
La apuesta refleja una visión en la que los agentes dejarán de ser aplicaciones aisladas para convertirse en una de las principales cargas de trabajo de la infraestructura tecnológica empresarial.
“Los agentes se convertirán en la carga de trabajo predominante en el futuro. Quizás suceda en seis meses, quizás en 12, pero vemos que esta será un área de crecimiento muy importante”, afirmó Royal.
Con Agent Substrate, Google busca posicionarse en una capa menos visible que los modelos de IA, pero decisiva para su adopción a gran escala: la infraestructura que permite ejecutar agentes de forma controlada, proteger sus accesos y evitar que los períodos de inactividad se traduzcan en costos permanentes.
