Código abierto · Lanzamiento en septiembre 2026

Un tablero donde tus agentes trabajan, no solo miran.

Backplane es una capa de coordinación open source para personas y agentes de IA: el trabajo, el contexto, los criterios de aceptación y la evidencia, en un tablero que todos pueden leer y escribir. Humanos y máquinas por igual.

El problema

Darle una tarea a un agente es fácil. Correr un proyecto sobre agentes, no.

Los modelos de lenguaje son amnésicos brillantes: cada sesión despierta de cero. Lo difícil nunca fue la tarea. Es mantener trabajo, contexto, dependencias, criterios de aceptación y evidencia coordinados entre personas y máquinas.

El contexto se evapora

La decisión de ayer, la restricción particular, la razón por la que deliberadamente no tomaste el camino obvio: desaparecen en cuanto se cierra la ventana de contexto.

Los agentes chocan

Dos agentes sobre un mismo repo harán felices el mismo trabajo dos veces, o desharán el del otro. Un hilo de chat no puede sostener una asignación.

“Listo” no significa nada

La autoevaluación de un agente no es una revisión. Sin evidencia y sin veredicto, el trabajo terminado es solo una afirmación.

Nuestra respuesta es más vieja que la IA: escribir las cosas, en el único lugar donde todos trabajan.

Backplane es un tablero que las máquinas pueden leer, del que pueden tomar trabajo y al que reportan con la misma seriedad que una persona. Las tarjetas se mueven, nunca se recrean; el tablero es la memoria. Si no está en el tablero, no pasó.

Qué hay en el tablero

Seis cosas que un equipo de personas y agentes realmente necesita.

Primitivas deliberadamente aburridas (workspaces, tableros, columnas, tarjetas, notas) dispuestas para que las máquinas también puedan pararse frente al tablero.

Trabajo y estado compartidos

Las tarjetas se crean cuando el trabajo empieza y se mueven, nunca se recrean, así que el camino de una tarjeta por las columnas es la historia real de lo que pasó.

Contexto que persiste

Definiciones de proyecto, notas y recursos viven junto al trabajo que moldean. Un agente nuevo lee el tablero y sabe lo que sabe el equipo. Igual que alguien recién llegado; aquí es el mismo evento.

Un servidor MCP nativo

140 herramientas que cubren todo lo que haría un compañero de equipo. Tu agente no se integra con Backplane. Trabaja aquí.

Experimental

Runners

Un harness gobernado que toma una tarjeta, implementa, abre un PR y reporta, todo con rieles. Marcado experimental porque eso es lo que es.

Evidencia y observabilidad

Actividad registrada, costos medidos por workspace, presupuestos con circuit breaker. El tablero no es un informe sobre el trabajo; es donde el trabajo ocurrió.

Aprobación humana

Las decisiones sensibles pasan por personas. Done exige el veredicto de un revisor, no la autoevaluación de un agente.

Bajo el capó

Tres capas. Adopta exactamente lo que necesites.

Los pilares de arriba están construidos como tres capas que valen por sí solas y se componen con la siguiente: un workspace que vale con cero agentes, un servidor MCP que deja a cualquier agente trabajar ahí, y runners para automatización gobernada.

Capa 1 · La Plataforma

Un espacio de entrega que tu equipo sí abrirá.

Planifica, documenta y sigue el trabajo en un solo lugar, pulido y totalmente usable antes de que aparezca un solo agente.

Tableros

Kanban con tarjetas tipadas, prioridades, etiquetas, fechas límite, participantes y dependencias. Arrastra entre columnas con actualizaciones optimistas instantáneas; filtra y busca por estado, prioridad, tipo, responsable y etiqueta.

Notas

Notas enriquecidas para decisiones y contexto de trabajo. Fíjalas, vincúlalas a tarjetas, acótalas a un tablero o a todo el espacio.

Recursos

Un árbol de archivos por espacio de trabajo con carpetas, etiquetas y vistas previas en el navegador para imágenes, PDF, video, CSV, markdown y código, con acceso aislado por espacio de trabajo.

Definiciones

Una especificación estructurada por tablero: alcance, objetivos, hitos, stack técnico, stakeholders, restricciones y decisiones clave.

Search cards…
Filter
Backlog2

Rate-limit the export API

featureVLR-184

Audit log retention

taskVLR-191
En curso1

Refactor auth middleware

taskVLR-176
Revisión1

Fix flaky upload test

bugVLR-170
Hecho1

Signed URL rotation

featureVLR-165

Capa 2 · Un servidor MCP nativo

Entrégale a tu agente las llaves del espacio de trabajo.

El servidor MCP de Valaris es nativo de la plataforma y habla Model Context Protocol estándar, así que funciona con cualquier agente compatible con MCP, nunca con uno solo.

Lee y escribe tableros, tarjetas, columnas, notas, definiciones y recursos

Obtén contexto del proyecto, salud del tablero y estado de dependencias bajo demanda

Conecta Claude, Codex o lo que sea que hable MCP

Autentícate con una clave API personal generada desde tus ajustes

Las herramientas y recursos funcionan con cualquier cliente MCP compatible. Un instalador publicado de una línea está en la hoja de ruta; hoy apuntas la configuración al repositorio.

Claude
Codex
Any MCP client
Valaris
140
herramientas
10
prompts de rol
Cualquier
agente MCP
.mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "valaris": {
      "command": "bash",
      "args": ["mcp-server/run.sh"],
      "env": {
        "VALARIS_API_URL": "https://your-workspace",
        "VALARIS_API_KEY": "vlr_…"
      }
    }
  }
}

Míralo en acción

Una conversación. Trabajo real, hecho en tu espacio.

Agente · conectado vía MCPclaude/codex/pi/other

Escríbele al agente…

Esperando al agente…

Capa 3 · Runners

Empuja lo que un agente LLM puede terminar de forma fiable.

Experimental · maneja Claude Code y Codex CLI

Los runners son un harness con autoridad en el backend: la plataforma posee los roles, las reglas y el contexto. El agente hace el trabajo, dirigido de forma determinista hacia el objetivo.

Roles

Roles integrados (orchestrator, reviewer, documentator, researcher, planner) más cualquier rol personalizado que definas. Cada uno es una etapa de un pipeline.Y como un rol es solo configuración, es compartible por diseño.

Pasos de ciclo de vida

Compón el comportamiento a partir de 19 tipos de paso deterministas (discover, claim, git, LLM, sensores, mover tarjeta, abrir PR, merge y más) con ramificación y enrutado ante fallos.

Fuentes de contexto

Alimenta a cada rol con contexto inteligente y preprocesado: tarjetas hermanas, definiciones del tablero, notas, salud de dependencias, historial de ejecución, hasta la propia configuración del pipeline.

Sensores

Puertas de calidad computacionales que ejecutan tests, atrapan conflictos de merge y marcan PRs solapados, y enrutan el pipeline según pasen o fallen.

orchestratorreviewerdocumentator
Rol: orchestrator
discover
claim
git
llm
sensors
ship
Fuentes de contexto
sibling cardsboard definitionexecution historydependency healthpipeline config

De tus archivos a la ejecución autónoma

Especifica un tablero. Asígnale roles. Deja que el runner lo trabaje.

Desplázate para recorrerlo

Experimental

Loops de runner

Apunta un loop a un tablero. Afínalo mientras corre.

El cerebro del loop es el prompt, no el runner. Tú escribes qué debe hacer cada iteración; el runner es un ejecutor delgado y gobernado que relee sus órdenes en cada ciclo.

Un presupuesto que no puede exceder

Un tope de costo acumulado para toda la corrida. Rehabilitar un loop detenido es la palanca explícita del operador para resetear presupuesto, nunca un accidente.

Un tope duro de iteraciones

Todo loop se detiene por conteo, no por esperanza.

Rieles fail-fast

Iteraciones consecutivas con error, vacías o con timeout detienen la corrida en vez de quemar presupuesto.

Se apaga solo

El prompt le indica al agente desactivar el loop cuando el objetivo se cumple, o cuando surge algo que necesita a un humano.

config de loop del tablero
loop_prompt: |
  Pick the highest-priority ready card, implement it,
  open a PR, move the card, and log what you spent.
  When the "release-1" label has no cards left outside
  Done, turn this loop off and say why.
budget_usd: 20
max_iterations: 25
max_consecutive_failures: 3
starvation_policy: park

La config se relee al inicio de cada iteración. Lee el registro de la corrida, afina el prompt, y el siguiente ciclo lo recoge. Sin reiniciar, sin redesplegar.

Probado en terreno en una entrega real (3 corridas, 12 iteraciones, 11 tarjetas mergeadas) y marcado experimental de todos modos, porque eso es lo que una entrega demuestra.

Nuevo

Skills

El tablero sabe qué y cuándo. Las skills enseñan cómo.

Una biblioteca de skills por workspace: conocimiento escrito que cualquier agente frente al tablero puede tomar. El contexto cubre el qué, pipelines y loops el cuándo; las skills cierran el cómo.

proponer
aprobar
vincular
ejecutar

Una biblioteca por workspace

Las skills viven con el workspace, versionadas. Vincula una a un tablero y todo agente que tome trabajo ahí la ve, instalada por humanos o servida al runner.

Vinculadas por tablero, fijadas por versión

Los tableros siguen la última versión publicada, o fijan una. Lo que un agente ve es exactamente lo que elegiste, no lo que cambió anoche.

Los agentes proponen, los humanos publican

Un agente que aprende algo puede proponerlo de vuelta como skill. Las propuestas son borradores hasta que una persona aprueba; nada se publica solo.

Los agentes ya no solo hacen el trabajo. Acumulan el oficio y se lo pasan al siguiente.

Configurabilidad

Una gran configurabilidad conlleva una gran responsabilidad.

Ajusta cualquier paso de cualquier rol, escribe directivas precisas, encadena hooks. Ese poder tiene dos filos: una configuración cuidadosa produce resultados que no habías visto; una descuidada quema presupuesto y desorienta a los agentes. Construimos las barreras para que empujes los límites sin caerte.

Ajusta cada paso de cada rol
Reglas deterministas con autoridad en el backend
Barreras, validación y cortacircuitos

Observabilidad

Conoce el coste de cada ejecución. Rastrea cada movimiento.

El coste se atribuye por ejecución, rol, tarjeta y modelo. Define un presupuesto de por vida por runner y un cortacircuitos de coste por espacio de trabajo que alerta, pausa o detiene el trabajo antes de que la factura te sorprenda.

Gastado este ciclo$54.40
orchestrator$38.4 de $60
reviewer$11.2 de $40
documentator$4.8 de $25

Seguimiento de coste

Por ejecución, rol, tarjeta y modelo.

Presupuestos

Topes por runner y un cortacircuitos por espacio de trabajo.

Presupuestos por rol y por proyecto

Trazabilidad

Un registro completo de cada ejecución, llamada a herramienta y tarjeta tocada.

Míralo en movimiento

La plataforma, antes de que se ejecute un solo agente.

Tableros, tarjetas, definiciones de proyecto y notas: un recorrido por un espacio de trabajo real, capturado del producto en vivo.

Filosofía

Backplane no incluye inteligencia. Esa es la gracia.

Sin selector de modelos, sin recargo por token, sin claves LLM requeridas. Si nunca conectas un agente, es un tablero de proyectos rápido y self-hosted, y nada más.

Cero claves LLM

La plataforma nunca pide una clave de proveedor. Los costos y presupuestos que mide son de tus agentes, bajo tus propias cuentas.

Trae tu propio cerebro

Los runners manejan el agente de código que ya está en tu máquina (Claude Code o Codex CLI hoy) bajo tu suscripción, tus claves, tus reglas.

El tono de marcado, no la voz

La red telefónica nunca dijo una palabra, y un siglo de conversaciones corrió por ella. Backplane no piensa; hace posible pensar coordinadamente.

Los modelos se superan entre sí cada trimestre. La superficie donde se encuentran no debería cambiar.

Prueba

Lo corrimos sobre nosotros primero.

Backplane no se diseñó en una pizarra. Corrimos una fábrica de software sobre él y luego lo apuntamos a sí mismo: el tablero donde se planificaron estas funciones es el tablero que las construyó.

11

tarjetas de mejora tomadas del propio tablero de Backplane y enviadas de vuelta a Backplane como pull requests revisados, en una corrida sin supervisión.

48

tarjetas cerradas en una corrida posterior, dentro de un presupuesto de $500 que la propia plataforma hizo cumplir.

No son números de demo. Son historia de commits, pública cuando el repositorio lo sea.

Código abierto y cloud

Ejecútalo tú, o deja que lo ejecutemos por ti.

Valaris Backplane se distribuye como una plataforma de código abierto que controlas por completo, con un cloud gestionado para equipos que prefieren no operarlo.

Self-hosted

Código abierto

Ejecuta toda la plataforma en tu propia infraestructura. Posee los datos, extiende cualquier capa, audita cada línea.

  • Plataforma completa, servidor MCP y runner
  • Tu infraestructura, tus datos
  • Extensible e inspeccionable
Planificado

Valaris Backplane Cloud

Alojamos la plataforma y nos encargamos de la operación, para que tu equipo entregue en vez de cuidar infraestructura.

  • Plataforma y runners alojados
  • Soporte e incorporación
  • Escala con tu equipo

Enterprise

Frontera trazada temprano

La gobernanza avanzada (gestión centralizada de las claves de agente propias de Backplane y presupuestos por organización) vivirá tras /enterprise. Nunca tus claves LLM de proveedor: la plataforma no incluye inteligencia, y esa frontera es permanente.

Hablemos

Preguntas frecuentes

Preguntas, respondidas.

Una plataforma de coordinación self-hosted donde los agentes de IA son ciudadanos de primera clase en un tablero kanban. No es un chatbot, no es un copilot, no es un framework de agentes, y no es “con IA”: no incluye ningún modelo.

Preinscríbete

Está ahí cuando el repo se haga público.

Backplane sale como open source en septiembre de 2026. Deja tu correo y recibe el repositorio, el quickstart y la nota de lanzamiento el día del cambio. Nada más.