Y Combinator —la aceleradora donde nacieron Airbnb, Reddit y Coinbase— liberó gratis el sistema de agentes de inteligencia artificial con el que dirige su propia empresa. Aquí está qué es, cómo se ve pantalla por pantalla, cómo se instala de verdad y qué te va a costar aunque el código sea gratis.
Estrellas, votos y comentarios consultados el 2 de agosto de 2026. Son números vivos: cuando leas esto van a estar más altos.
Casi todos los asistentes de IA que conoces están diseñados para una sola persona: tú abres el chat, tú le pides algo, tú te llevas la respuesta. Funcionan bien así, y se vuelven un desorden en cuanto lo intentas usar entre varios.
QM arranca del lado contrario. Cada persona de la empresa tiene su propio espacio privado, con su memoria, sus archivos y sus permisos — y al mismo tiempo todos pueden trabajar con el mismo asistente en un canal de Slack o en un proyecto compartido. En el repositorio se describe así, textual:
Y Combinator lo anunció el 31 de julio de 2026 en su cuenta oficial. Lo importante de ese anuncio no es que sea gratis: es en qué lo usan ellos.
No hace falta que instales nada para que esto te sirva. Lo que cambió es la referencia: ahora puedes ver, gratis y por dentro, cómo organiza sus agentes de IA una de las aceleradoras más exigentes del mundo. Los nombres de sus pantallas —memoria, permisos, presupuesto, auditoría— son la lista de las cosas que cualquier negocio tiene que resolver antes de dejar que una IA trabaje sola.
Es un chat, sí — pero con una barra lateral que es la mitad del punto. Cada cosa de esa barra es una capacidad que un asistente normal no tiene.
docs/screenshots/web-ui-hero.png del repositorio.
Dos conversaciones corriendo al mismo tiempo: a la izquierda un script de Python que dibuja una figura,
a la derecha una consulta al directorio público de YC. Abajo a la izquierda, la sesión sigue viva mientras
la otra trabaja.
localhost:8097 —
o sea, en la computadora de quien graba, no en un servicio de alguien más. Captura del video de Miguel Torrez, 31 jul 2026.| En pantalla | Qué es, en español |
|---|---|
| Projects | Espacios de trabajo. Pueden ser personales (solo tú los ves) o compartidos con tu equipo. Cada uno con su propia memoria y sus propios archivos. |
| Chats | Las conversaciones. Se agrupan por contexto y pueden venir de la web o de Slack — es el mismo asistente en los dos lados. |
| Files | Los archivos que le compartes. Al subirlos eliges si los ve solo el agente contigo, o también tus compañeros. |
| Crons | Tareas programadas. «Todos los lunes a las 8 revisa esto y mándame el resumen», sin que nadie lo dispare a mano. |
| Keychain | El llavero de credenciales. Es la pieza más inusual de todo el sistema — sección 03. |
| Apps | Aplicaciones internas que el agente construye y publica para la gente que tú elijas. |
| Memory | Lo que el agente recuerda. Hay memoria tuya, memoria del canal y memoria del proyecto: cada una con su propio alcance. |
| Skills | Habilidades: instrucciones guardadas que le enseñan a hacer una tarea concreta siempre igual. Se comparten y se instalan. |
La captura oficial del repositorio muestra Webhooks y Deploys donde la del video dice Apps: el proyecto se mueve rápido y las pantallas cambian de nombre entre versiones. Los conceptos son los mismos.
Memoria, archivos y tareas programadas ya las tienen casi todos. Estas dos, no.
Aquí es donde se nota que esto no lo hizo alguien para su proyecto personal. Es un panel de administración pensado para responder la pregunta que se hace cualquier dueño de negocio: ¿qué está haciendo esta cosa, y cuánto me está costando?
Se llama Judgments. No registra qué hizo el agente —para eso está la auditoría— sino por qué decidió hacerlo. Cuando tienes tres agentes trabajando solos, la pregunta difícil nunca es qué pasó: es por qué el sistema creyó que eso era lo correcto. Es la diferencia entre un registro y una explicación.
En una empresa no todos ven los mismos datos. Esa es, en la práctica, la razón número uno por la que los proyectos de IA en equipo se caen. QM lo resuelve con una pantalla dedicada: Governance.
La palanca más importante es la postura de seguridad. Se elige una para toda la organización, y los espacios más chicos solo pueden apretarla más, nunca aflojarla:
Cada acción del agente se detiene y espera aprobación de una persona. Lento a propósito.
Un clasificador revisa el contenido externo y los resultados de herramientas antes de que lleguen al modelo. Es el equilibrio por defecto entre velocidad y control.
Sin revisión de contenido y sin pausas entre acciones. El nombre no es un adorno.
En las tres posturas —incluida Dangerous— sigue activa una lista de comandos prohibidos: borrados recursivos, instrucciones destructivas a la base de datos y cosas por el estilo. Fuente: README del repositorio, sección Security and secrets.
No llega vacío. La instalación de prueba del video muestra 19 habilidades ya publicadas para toda la organización, marcadas como built-in.
Esto no es descargar una app y darle siguiente. Es un sistema de servidor: se instala con la terminal y termina corriendo en tu propia cuenta de nube. Si nunca has abierto una terminal, lo honesto es decirte que necesitas a alguien técnico al lado — o quedarte con la sección 08, que es la que te dice si vale la pena buscarlo.
Las cuatro primeras son obligatorias y salen en la
documentación oficial del proyecto: Node 24 o superior, npm, Git, Docker con Buildx y openssl
(openssl ya viene en macOS y en Linux). npm se instala junto con Node.
La versión exacta que el proyecto fija en su archivo
.node-version es 24.18.0. El paquete se publica en npm como
@yc-software/qm — no hace falta descargarlo a mano: los comandos de abajo lo bajan solos.
Hay tres destinos posibles: docker (tu propia computadora),
fly (Fly.io) y aws. La documentación es tajante en dos puntos:
recomienda Fly.io a quien no tenga preferencia, y advierte que docker
es solo para dar una vuelta de prueba, nunca para una instalación real.
Cambiar de destino después significa empezar la carpeta de cero.
docker.
¿Lo va a usar tu equipo de verdad? fly.
Este es el paso que sorprende: no bajas el código fuente. El comando arma una carpeta nueva con tu configuración, y el proyecto entero llega como dependencia.
# prueba local — cambia "miempresa" por el nombre corto de tu negocio $ npm exec --yes --package=@yc-software/qm@latest -- \ qm init . --org miempresa --target docker --model-provider anthropic $ npm install
Dos datos: quién manda, y con qué modelo va a pensar. La clave del modelo la
creas tú en la cuenta del proveedor, porque la factura es tuya. El archivo
.env se queda en tu máquina y no se sube a ningún repositorio.
# quién es administrador (tu correo de trabajo, en minúsculas) ADMIN_GRANTS=tucorreo@tuempresa.com:org_admin # la clave del proveedor que elegiste en el paso 2 ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... # topes de gasto: por persona y por toda la organización, en dólares BUDGET_USD_PER_WINDOW=25 ORG_BUDGET_USD_PER_WINDOW=100
check valida tu configuración sin conectarse a internet.
doctor revisa lo de afuera —incluida tu clave del modelo, llamando al proveedor
para comprobar que la acepta— y tampoco modifica nada.
plan te enseña qué va a hacer antes de hacerlo. up lo levanta.
check --live confirma que quedó bien, y outputs te devuelve las
direcciones para entrar: la del panel de administración y la de la aplicación web.
# revisar (no mueven nada) $ npm exec qm -- check $ npm exec qm -- doctor # levantar $ npm exec qm -- plan $ npm exec qm -- up --yes $ npm exec qm -- check --live $ npm exec qm -- outputs --json # para después: ver estado, leer registros, apagar todo $ npm exec qm -- status $ npm exec qm -- logs -f $ npm exec qm -- down
El propio qm init deja escrita, dentro de tu carpeta, una guía de despliegue
para un agente de código — un archivo con el procedimiento completo, pensado para que se lo
entregues a un asistente de programación y lo ejecute contigo. Es la manera oficial de hacerlo:
la documentación dice, textual, «entrégale esa habilidad a un agente». Si te vas por ahí, tu
trabajo es supervisar y aprobar, no teclear.
El código no cuesta. Todo lo que necesita para funcionar, sí. Estas son las cuatro cosas que conviene tener claras antes de que alguien de tu equipo lo prometa en una junta.
docker
está descrito textualmente como «solo para una vuelta de prueba local», y la documentación
pide no presentarlo nunca como el camino recomendado. Lo real corre en tu propia cuenta
de Fly.io o AWS, con sus recursos facturables.1. El consumo del modelo, facturado directo por Anthropic, OpenAI u OpenRouter, según cuánto se use. 2. La nube donde corre —Fly.io o AWS—, que incluye una base de datos y servicios encendidos las 24 horas. 3. El tiempo de quien lo mantenga. Ninguno de los tres viene incluido en la licencia MIT.
Hasta ahora, este tipo de sistema —agentes de IA repartidos por toda una empresa, con permisos, presupuesto y auditoría— era algo que se compraba caro o se construía desde cero. Ahora el plano completo está publicado, con licencia libre, y lo puedes leer aunque no lo instales. Eso es lo que se abrió: no una herramienta más, sino la referencia de cómo se hace bien.
qm init y termina corriendo en tu propia nube:
docker es solo para probarlo y la documentación recomienda Fly.io para el uso real. Sin
alguien técnico al lado, mejor no empezar.Sigue aprendiendo
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QM está hecho para una empresa que ya vive dentro de Slack y tiene quién le atienda un servidor. Si leíste la sección 09 y caíste del lado derecho —te sirve la idea, pero no el camino—, en Sotai construimos justo eso: agentes de IA a la medida de cada negocio, con sus permisos, sus límites y sus datos. Escríbenos y en cinco minutos te decimos si te conviene, o si con algo más simple te alcanza.
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Guía preparada por Sotai · Publicado 2 ago 2026 · Actualizado 7 ago 2026 · No estamos afiliados a Y Combinator