Hola comunidad dev.to. Si alguna vez has deseado automatizar más tareas operativas de Kubernetes para liberar tiempo valioso del equipo SRE, este resumen es para ti. En el video Construyendo un agente de Kubernetes con AgentUp en solo diez minutos se muestra, con gran velocidad y eficiencia, cómo crear un agente autónomo orientado a objetivos capaz de comprender, planificar y ejecutar operaciones complejas en Kubernetes usando AgentUp. Puedes ver la demostración aquí ver el video.
La clave está en el nuevo y emocionante framework AgentUp, que va más allá del simple scripting y te permite construir un agente que razona, descompone tareas y itera hasta lograr la meta marcada.
Inicio exprés con agentup init. En la demo se inicializa un agente en segundos con el comando agentup init y se toman decisiones esenciales que sientan las bases de una automatización potente. El agente iterativo es el núcleo inteligente, un agente autónomo orientado a objetivos con capacidad para planificar, descomponer tareas y ejecutar hasta alcanzar la meta; en la demo se asignan 50 iteraciones para resolver problemas complejos. Además, se configuran componentes esenciales como autenticación, gestión de estado, proveedor de IA basado en OpenAI, MCP Model Context Protocol y opciones de despliegue. Para simplificar, se usa una API key y el estado persistido a fichero.
El cerebro de AgentUp con agentup.yaml. Tras la inicialización, el archivo agentup.yaml se convierte en el punto central de configuración, un runtime declarativo que ofrece un único punto de verdad, portátil y fácil de compartir o versionar. En MCP se integra el servidor MCP de Kubernetes del equipo de containers. En AgentUp, las herramientas MCP se exponen como habilidades A2A Agent to Agent, por lo que un agente puede descubrir si otro posee las capacidades necesarias para listar pods o consultar el estado del clúster.
Seguridad robusta con scopes. Para entornos productivos destaca el enfoque de seguridad. Cada herramienta del servidor MCP de Kubernetes se asocia a un scope que actúa como permiso. En la demo se usa un comodín para simplificar con acceso admin, pero el sistema soporta jerarquías de scopes de arriba abajo para controlar con granularidad qué expone el servidor MCP al modelo. El modelo ni siquiera conoce herramientas para las que no tiene scope, y cualquier intento de usarlas será denegado. Aunque en la demo se emplea una API key fija, en escenarios reales estos scopes suelen viajar en un token firmado para validación fuerte.
El agente en acción con operaciones reales de Kubernetes. Con un entorno virtual mínimo y el agente en marcha, la demo utiliza un cliente frontal que se comunica vía métodos A2A JSON RPC y muestra las herramientas y habilidades disponibles. Se ve el potencial iterativo con una cadena de solicitudes. Primero descubrir namespaces y pods respondiendo a la pregunta cuántos namespaces hay en el clúster y cuáles concentran más pods. El agente se autentica, descubre herramientas disponibles, selecciona listado de namespaces y luego listado de pods por namespace. Descompone en tres tareas listar namespaces, contar pods por namespace y ordenar por número de pods, identificando correctamente el namespace con más pods. Después se consulta cuánto tiempo llevan en ejecución los pods del clúster del agente, reutilizando el listado de pods por namespace para extraer la información de tiempos. Finalmente se solicita eliminar un pod completado y verificar la acción. El agente llama a eliminación de pods, borra el pod indicado y confirma la eliminación con una confianza del 100 por ciento, evidenciando capacidades de escritura y el efecto de los scopes asignados.
Lo que significa para desarrolladores. Velocidad de desarrollo al configurar un agente en muy poco tiempo con una persona, un conjunto de herramientas y listo para trabajar. Operación autónoma gracias a su naturaleza iterativa y orientada a objetivos para encargarse de tareas complejas con mínima intervención humana. Capacidades seguras y descubribles mediante MCP con scopes granulares y habilidades A2A, abriendo camino a la colaboración avanzada entre agentes. La demo además anticipa escenarios de colaboración entre agentes para automatizaciones aún más potentes.
Si te interesa llevar automatización inteligente a tus clústeres de Kubernetes y optimizar flujos SRE, AgentUp es una apuesta ganadora. Explora el repositorio de AgentUp aquí ver AgentUp en GitHub y revisa un ejemplo de configuración agentup yml listo para usar en minutos en este gist descargar agentup yml de ejemplo. Qué otros agentes podrías crear usando tus servidores MCP favoritos.
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