AMD publica PrimusClaw en código abierto: un entorno de agentes gestionados para ejecutar uno mismo, junto a sus GPU
AMD abre el código de PrimusClaw, el entorno de ejecución que hace funcionar sus propios agentes desde abril en sus clústeres de GPU Instinct: sesiones duraderas, bucle de agente sin estado y sandbox por sesión, todo sobre Kubernetes. Más de 40 000 sesiones y 100 000 horas de agente en producción, según AMD.
Hacer trabajar a un agente durante horas ya no se realiza en una terminal: Anthropic, AWS, Google, Microsoft y OpenAI alquilan ahora entornos que alojan el bucle del agente, su sandbox y su memoria de sesión. AMD propone lo contrario. El 6 de noviembre, el grupo presentó en su blog ROCm PrimusClaw, publicado en código abierto: el mismo tipo de entorno, pero instalado en el propio clúster Kubernetes del usuario, junto a sus GPU Instinct.
El cerebro, las manos y el registro
PrimusClaw divide la ejecución de un agente en tres partes. Una sesión duradera, almacenada en PostgreSQL; un bucle de agente sin estado, bautizado como Brain, que llama a los modelos y elige las herramientas; y un sandbox por sesión, las Hands, donde se ejecutan los comandos. Como cada ejecución es una fila de base de datos asignada mediante concesión, cualquier réplica puede retomarla: durante una actualización, las réplicas antiguas dejan de aceptar trabajo, escriben un punto de guardado y ceden el testigo.
En cuanto a las interfaces, la herramienta habla los estándares del momento: una API compatible con el flujo de inicio de Claude Managed Agents, A2A v1.0 y MCP en ambas direcciones, con modelos llamados a través de una pasarela compatible con Anthropic u OpenAI. Por tanto, se pueden conectar modelos comerciales o modelos abiertos alojados en local. Los sandboxes pueden solicitar GPU Instinct: este es su uso original, con agentes que optimizan kernels de cálculo o servidores de inferencia durante horas.
Seis meses de producción en AMD
Según AMD, dos despliegues internos acogieron de abril a octubre más de 40 000 sesiones, más de 100 000 horas de agente y más de 4 millones de llamadas a herramientas. Las ejecuciones son largas: 3,4 horas de mediana, llegando hasta 50,1 horas. De 2 140 ejecuciones que perdieron su sandbox por el camino, el 95,7% tuvo éxito a pesar de todo; durante tres actualizaciones de la API, el 99,5% de las ejecuciones en curso llegaron a término.
Lo que hay que activar manualmente
AMD es explícita en un aspecto: la seguridad máxima no viene configurada por defecto. Los sandboxes se ejecutan con runc, que comparte el núcleo de la máquina anfitriona. El aislamiento mediante máquinas virtuales (Kata Containers), el filtrado del tráfico saliente y los tókenes vinculados a cada sesión deben activarse antes de exponer un despliegue, y las mediciones de producción se realizaron sin Kata ni proxy de salida. Una instalación en producción también exige Primus-SaFE, la plataforma de clúster de AMD.
Nuestro análisis
PrimusClaw sirve en primer lugar a la estrategia de AMD: hacer más atractivas sus GPU proporcionando a su alrededor el software que las grandes nubes alquilan como servicio. Para un equipo que ya posee sus propios clústeres y no desea confiar prompts, resultados de herramientas y código a un servicio de terceros, se trata de una opción seria, documentada y con cifras de producción poco habituales en este ámbito. La contrapartida la asume la propia AMD: autohospedar implica cargar en solitario con el cumplimiento, la disponibilidad y el endurecimiento que normalmente se pagan a un proveedor. Por su parte, las cifras de producción proceden únicamente de AMD.
Fuentes
- AMD ROCm Blogs — PrimusClaw: An Open-Source Managed Agent Runtime for AMD Instinct GPU Clusters (6 de noviembre de 2026) Fuente primaria
- GitHub — AMD-AGI/PrimusClaw Fuente primaria
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