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AI GovernanceIn design / early development

Software Fabric

Architect & Developer

PythonFastAPIDockerOllamaOpenAIAnthropicPostgreSQL

Problema

Las herramientas de codificación con IA actuales carecen de governance. Mezclan planificación, codificación y revisión en un único flujo de razonamiento sin separación de roles, sin gates obligatorios y sin auditabilidad. El resultado es drift de refactoring, violaciones de alcance, cambios alucinados y mala trazabilidad.

Solución

Software Fabric es un sistema de orquestación impulsado por governance para agentes de codificación con IA. Transforma el desarrollo basado en LLM de codificación basada en chat a un proceso de ingeniería industrializado, trazable y repetible.

Principios de diseño central:

  • CI es autoridad — los gates deciden corrección, no el modelo
  • Los roles están separados incluso cuando se usa el mismo modelo (Planner / Implementer / Reviewer)
  • Artefactos sobre memoria de conversación — cada ejecución produce outputs inmutables
  • La política precede a la autonomía — se aplican allowlists, presupuestos de diff y límites de iteración
  • El control de costos está integrado — modelos locales para planificación y revisión, remoto solo bajo demanda

Componentes del sistema:

  • fabric-api — endpoints REST, gestión de ciclo de vida de trabajos
  • fabric-worker — bucle de orquestación, llamadas de proveedor, lógica de reintentos
  • fabric-runner — sandbox Docker para aplicación de parches y ejecución de gates
  • fabric-policy — aplicación de allowlist, validación de presupuesto de diff, límites de iteración
  • Capa de proveedores — local (Ollama), OpenAI, Anthropic

Arquitectura

Cada trabajo se mueve a través de una máquina de estado definida: CREATED → PLANNED → IMPLEMENTING → VERIFYING → REVIEWING → READY_TO_RELEASE → RELEASED / FAILED. Los gates obligatorios (pytest, ruff, mypy, pip-audit) bloquean la progresión en caso de fallo. Todos los cambios producen artefactos estructurados: SPEC.md, DIFF.patch, VERIFY.log, REVIEW.md, results.json.

Resultado

Un sistema que hace que la producción de software asistida por IA sea auditable y controlable — no limitando qué puede hacer la IA, sino estructurando cómo opera bajo supervisión arquitectónica humana.