Documentación de Symbiont

Lenguaje de programación nativo de IA y framework de agentes con privacidad prioritaria para desarrollo de software autónomo y consciente de políticas.

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¿Qué es Symbiont?

Symbiont representa la próxima evolución en el desarrollo de software: donde los agentes de IA y los desarrolladores humanos colaboran de manera segura, transparente y efectiva. Permite a los desarrolladores construir agentes autónomos y conscientes de políticas que pueden colaborar de forma segura con humanos, otros agentes y modelos de lenguaje grandes, mientras aplican seguridad de confianza cero, privacidad de datos y comportamiento verificable.

Características Principales

  • 🛡️ Diseño Centrado en Seguridad: Sandbox multi-nivel con Docker y gVisor
  • 📋 Programación Consciente de Políticas: Políticas de seguridad declarativas con aplicación en tiempo de ejecución
  • 🔐 Gestión de Secretos Empresariales: Integración con HashiCorp Vault y backends de archivos cifrados
  • 🔑 Auditabilidad Criptográfica: Registro completo de operaciones con firmas Ed25519
  • 🧠 Gestión Inteligente de Contexto: Sistemas de conocimiento mejorados con RAG y búsqueda vectorial
  • 🔗 Integración Segura de Herramientas: Protocolo MCP con verificación criptográfica
  • ⚡ Alto Rendimiento: Implementación nativa en Rust para cargas de trabajo de producción

Primeros Pasos

Instalación Rápida 

# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/thirdkeyai/symbiont.git
cd symbiont

# Construir contenedor symbi unificado
docker build -t symbi:latest .

# O usar contenedor pre-construido
docker pull ghcr.io/thirdkeyai/symbi:latest

# Probar el sistema
cargo test

# Probar el CLI unificado
docker run --rm symbi:latest --version
docker run --rm -v $(pwd):/workspace symbi:latest dsl parse --help
docker run --rm symbi:latest mcp --help

Tu Primer Agente 

metadata {
    version = "1.0.0"
    author = "developer"
    description = "Simple analysis agent"
}

agent analyze_data(input: DataSet) -> Result {
    capabilities = ["data_analysis"]
    
    policy secure_analysis {
        allow: read(input) if input.anonymized == true
        deny: store(input) if input.contains_pii == true
        audit: all_operations with signature
    }
    
    with memory = "ephemeral", privacy = "high" {
        if (validate_input(input)) {
            result = process_data(input);
            audit_log("analysis_completed", result.metadata);
            return result;
        } else {
            return reject("Invalid input data");
        }
    }
}

Visión General de la Arquitectura 

graph TB
    A[Capa de Gobernanza y Políticas] --> B[Motor Central de Rust]
    B --> C[Framework de Agentes]
    B --> D[Motor DSL Tree-sitter]
    B --> E[Sandbox Multi-nivel]
    E --> F[Docker - Riesgo Bajo]
    E --> G[gVisor - Riesgo Medio/Alto]
    B --> I[Rastro de Auditoría Criptográfico]
    
    subgraph "Contexto y Conocimiento"
        J[Gestor de Contexto]
        K[Base de Datos Vectorial]
        L[Motor RAG]
    end
    
    subgraph "Integraciones Seguras"
        M[Cliente MCP]
        N[Verificación de Herramientas]
        O[Motor de Políticas]
    end
    
    C --> J
    C --> M
    J --> K
    J --> L
    M --> N
    M --> O

Casos de Uso

Desarrollo e Investigación

  • Generación segura de código y pruebas automatizadas
  • Experimentos de colaboración multi-agente
  • Desarrollo de sistemas de IA conscientes del contexto

Aplicaciones Críticas de Privacidad

  • Procesamiento de datos de salud con controles de privacidad
  • Automatización de servicios financieros con capacidades de auditoría
  • Sistemas gubernamentales y de defensa con características de seguridad

Estado del Proyecto

✅ Fases Completadas

  • Fase 1-3: Infraestructura central, framework de agentes e implementación de seguridad
  • Fase 4: Sistemas de contexto y conocimiento con capacidades RAG
  • Fase 5: Integración MCP segura con verificación de herramientas
  • Fase 6: Gestión de secretos empresariales con integración HashiCorp Vault

🔮 Características Planificadas

  • Soporte RAG multi-modal (imágenes, audio, datos estructurados)
  • Síntesis de conocimiento y colaboración entre agentes
  • Capacidades de aprendizaje avanzadas con adaptación de políticas
  • Optimización de rendimiento y caché inteligente
  • Rastros de auditoría mejorados con integración blockchain

Comunidad

Próximos Pasos

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