
Runtime de IA con TEE
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IronClaw es un runtime de código abierto centrado en la seguridad para agentes de IA, diseñado como una alternativa robusta a OpenClaw. Aborda la vulnerabilidad crítica de la exposición de credenciales ejecutando agentes dentro de Entornos de Ejecución Confiables (TEE) en NEAR AI Cloud. A diferencia de los frameworks estándar donde los LLM acceden directamente a claves API, IronClaw utiliza un almacén cifrado que inyecta credenciales solo en solicitudes de red autorizadas y permitidas. Al aprovechar Rust para la seguridad de memoria y el aislamiento basado en TEE, mitiga riesgos como la inyección de prompts y la exfiltración de datos. Es ideal para desarrolladores que crean agentes autónomos que requieren acceso a API de producción sensibles, servicios financieros o datos privados de usuarios.
IronClaw ejecuta agentes dentro de enclaves cifrados por hardware. Esto garantiza que, incluso si el SO anfitrión o el hipervisor están comprometidos, la memoria y el estado interno del agente permanezcan cifrados e inaccesibles para procesos externos. Esto proporciona una capa de defensa en profundidad que los entornos contenedorizados estándar no pueden igualar, aislando efectivamente la ejecución del agente de la infraestructura del proveedor de la nube.
En lugar de pasar claves sin procesar al LLM, IronClaw almacena secretos en un almacén protegido. El runtime actúa como un proxy seguro, inyectando credenciales en solicitudes HTTP salientes solo cuando la URL de destino coincide con una lista de permitidos preconfigurada. Esto evita que los ataques de inyección de prompts exfiltren claves, ya que el LLM nunca ve los valores secretos, solo el resultado de la solicitud autorizada.
El runtime central está construido en Rust, aprovechando su modelo de propiedad estricto y su verificador de préstamos para eliminar vulnerabilidades comunes de corrupción de memoria como desbordamientos de búfer o errores de uso tras liberación. Al garantizar la seguridad de memoria a nivel de lenguaje, IronClaw reduce la superficie de ataque para exploits que apuntan al entorno de ejecución del agente, proporcionando una base robusta para la automatización de alto riesgo.
IronClaw aplica un filtrado de salida estricto mediante una estructura AllowList. Al definir explícitamente con qué endpoints puede comunicarse un agente, los desarrolladores evitan la exfiltración no autorizada de datos a servidores maliciosos. El runtime valida cada solicitud contra esta lista antes de aplicar encabezados de autenticación, asegurando que incluso un agente comprometido no pueda enviar datos sensibles a un dominio de terceros no aprobado.
La plataforma utiliza `wasmparser` para validar el código del agente antes de su ejecución. Al escanear operaciones inseguras y asegurar que el bytecode cumpla con estrictos estándares de seguridad, IronClaw evita la ejecución de lógica de agente maliciosa o mal formada. Este paso de verificación automatizada ocurre durante el despliegue, asegurando que solo el código auditado y seguro pueda ejecutarse dentro del TEE.
Los desarrolladores que crean agentes para gestionar billeteras cripto o API bancarias usan IronClaw para asegurar que las claves API nunca se expongan a la ventana de contexto del LLM, evitando transferencias de fondos no autorizadas mediante inyección de prompts.
Los agentes de IA corporativos que acceden a bases de datos internas o herramientas SaaS privadas usan IronClaw para restringir el acceso a datos a endpoints específicos preaprobados, garantizando el cumplimiento de las políticas internas de seguridad y privacidad de datos.
Los ingenieros que despliegan agentes que interactúan con múltiples servicios de terceros (ej. GitHub, Jira, Slack) usan IronClaw para gestionar credenciales dispares en un almacén único y aislado, minimizando el riesgo de fuga de credenciales.
Necesitan desplegar agentes autónomos en entornos de producción sin exponer credenciales sensibles a proveedores de LLM o posibles ataques de inyección de prompts.
Requieren entornos de ejecución de alta seguridad para agentes que manejan datos financieros sensibles, donde la seguridad de memoria y el aislamiento a nivel de hardware son requisitos regulatorios.
Buscan un framework transparente, auditable y seguro para construir y desplegar agentes de IA que prioricen la privacidad del usuario y la soberanía de los datos.
Software de código abierto. El runtime es de uso gratuito; los costos de infraestructura están determinados por el modelo de despliegue de NEAR AI Cloud.