Introducción rápida a Forge Beta

Ejecuta tu primer workflow de AI Agent en 5 minutos. Este artículo acompaña la invitación Beta: al registrarte recibes un dataset / rubric / workflow de ejemplo; sigue los 5 pasos de principio a fin y sabrás cómo es Forge.

Alcance de la Beta

Actualmente es una prueba interna por invitación, con 10-15 usuarios tempranos. Para enviar comentarios de la prueba, consulta al final de este artículo §5 Qué hacer si tienes problemas.

§1 Conoce Forge en 30 segundos

Banco de trabajo de AI Agent: diseña / ejecuta / evalúa workflows de Agent desde el navegador, con reanudación automática tras fallos y sin gastar tokens de LLM por duplicado.

Ejecución persistente WAL-first

En la base, Kova (motor de ejecución persistente en Rust, con recuperación ante fallos: no son checkpoints, cada LLM Directive se escribe en disco).

Cero dependencias externas

El runtime es un único binario + un único archivo WAL, sin necesidad de Kafka / Redis / Cassandra.

Gateway compatible con OpenAI

El LLM pasa por el gateway newapi y puede cambiar entre OpenAI / Anthropic / DeepSeek / Tongyi / GLM.

Auditable en cada paso

Cada paso y cada firma de aprobación manual se escriben en disco, cumpliendo con la EU AI Act + GB/T (innovación tecnológica autóctona).

§2 Ejecuta tu primer workflow

Requisitos previos

Haber recibido la invitación Beta y haber completado el registro e inicio de sesión en forge.lurus.cn.

Abre /workflows/runs y haz clic en "Iniciar nuevo run".
Elige el seed classify_then_route_v1, escribe en chino en el campo de entrada (por ejemplo 今天上海天气怎么样) y haz clic en Start.
La página redirige a /workflows/runs/[id] y las tarjetas del timeline se actualizan en tiempo real (los cuatro pasos passthrough → llm_call → branch → leaf). Tiempo esperado < 30 segundos (cuando newapi.lurus.cn está en línea).

El LLM es lento / falla

Cuando el LLM agota el tiempo de espera / falla, el run pasa al estado failed y muestra el error: esto es la recuperación ante fallos del WAL de Kova en acción; después puedes hacer resume sin repetir los pasos anteriores.

§3 Nodo de aprobación intermedia (HITL)

Cuando el workflow incluye un step await_input (como la plantilla "solicitar aprobación antes de una operación de alto riesgo"):

Al llegar a ese paso se pausa y el estado pasa a AwaitingInput.
En /approvals verás una fila pendiente de revisión (el título es el prompt de ese step).
Haz clic en "Review", elige Approve / Reject / Edit y envía; el workflow se reanuda automáticamente.

La decisión de aprobación se escribe en el WAL y es trazable de forma permanente; al refrescar / cerrar la pestaña no se pierde el estado.

mermaid

sequenceDiagram
    participant U as 你 (操作员)
    participant F as Forge UI
    participant K as Kova 引擎
    participant W as WAL 文件

    U->>F: 启动 workflow
    F->>K: POST /workflows/start
    K->>W: 写 WorkflowStart (event=37)
    loop 每步
        K->>W: 写 StepCheckpoint
    end
    K->>W: 写 WorkflowAwaitInput (event=38)
    K-->>F: 状态 = AwaitingInput
    F-->>U: /approvals 出现一行待审
    U->>F: 点 Approve
    F->>K: POST /workflows/:id/resume
    K->>W: 写 WorkflowInputReceived (event=39)
    K->>W: 继续 StepCheckpoint
    K-->>F: 状态 = Completed

§4 Puntúa (Eval) un run

Abre /eval → pestaña Rubrics, elige el Sample rubric (PII) del seed o crea uno propio.
Cambia a Runs y asocia el workflow_id que acabas de ejecutar.
Haz clic en Score; el scorer se ejecuta en segundo plano y verás la puntuación + explicación de cada criterion.

Tipos de scorer disponibles

Tipo	Uso	Configuración
`pii_regex`	Detectar si la salida del LLM filtra DNI / número de teléfono / correo	Escribir un pattern de expresión regular
`json_schema`	Verificar que la salida cumple un JSON schema (escenarios de generación estructurada)	Pegar el JSON schema
`llm_as_judge`	Dejar que otro LLM puntúe la salida del LLM principal	Escribir el judge prompt + elegir model + temperature
`semantic_similarity`	(WIP, no disponible por ahora: el servicio de embedding aún se está montando)	—

§5 Qué hacer si tienes problemas

¿El workflow se queda en Running sin avanzar?

Lo más probable es que el gateway del LLM haya agotado el tiempo de espera (30 s). Mira cuál es el último paso de las tarjetas del timeline en /workflows/runs/[id]; si es llm_call, espera o cancela el run y vuelve a intentarlo.

¿403 You do not have permission?

Estás intentando operar la approval de otra persona. Solo la persona que la inició o alguien del mismo tenant_id puede decidir; contacta con quien la inició.

¿404 Approval not found?

La approval ya fue cancelada o está en estado final. Confírmalo con quien la inició; los estados finales no se pueden modificar.

¿/workflows/runs se queda en loading?

kova_proxy no puede conectarse a kova-rest. Revisa /api/health y comprueba si la segunda sección kova_rest está ok.

¿El chino se muestra con caracteres corruptos / sin traducir?

Falta una clave de i18n. Envía comentarios + captura de pantalla (consulta §6 Comentarios).

§6 Comentarios

Si encuentras un bug, quieres una nueva funcionalidad o deseas charlar 30 minutos con nosotros sobre tu caso de uso:

Formulario de Typeform

Incrustado al final de la página /settings: se completa en 30 segundos, lo más rápido para usuarios externos.

Discord

El enlace de invitación está en el footer; es la opción preferida para usuarios con perfil de desarrollador.

Correo

forge-beta@lurus.cn, con SLA de respuesta en 24 h.

Durante la Beta, todos los comentarios pasan directamente al roadmap. Esperamos que lo uses.

A continuación

Página de presentación de Forge — su posición en la plataforma Lurus Documentación del motor Kova — detalles del motor de ejecución persistente subyacente Forge Roadmap — lo que viene a continuación

Última actualización: 2026-05-12 | Playbook complementario de invitación Beta: 2b-bs-forge/docs/beta-invite-playbook.md

Introducción rápida a Forge Beta ​

§1 Conoce Forge en 30 segundos ​

§2 Ejecuta tu primer workflow ​

§3 Nodo de aprobación intermedia (HITL) ​

§4 Puntúa (Eval) un run ​

§5 Qué hacer si tienes problemas ​

§6 Comentarios ​