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En desarrollo

Kova — motor de ejecución persistente para agentes de IA

Motor de agentes WAL-First construido en Rust, con recuperación automática ante fallos y planificación de 3μs

3.17μsPlanificación FIFOPipeline completo en Criterion
315K ops/sRendimiento
178K LOCLíneas de códigoWorkspace de 21 crates
CeroDependencias externasSin Redis / Postgres

¿Qué es Kova?

Kova es la infraestructura central de agentes de IA de Lurus, un motor de ejecución persistente de alto rendimiento construido en Rust, que resuelve cómo los agentes pueden ejecutarse de forma fiable durante largos periodos, recuperar su estado tras un fallo y coordinar flujos de trabajo complejos. Los frameworks tradicionales (LangChain, CrewAI) se ejecutan en memoria y pierden el estado al salir el proceso; Kova adopta una arquitectura con prioridad de WAL (Write-Ahead Log)WALWrite-Ahead Log (registro de escritura anticipada). Todo cambio de estado se escribe primero en el registro y luego se ejecuta, garantizando la recuperación desde el registro tras un fallo.Más información →: cada paso de ejecución persiste un registro, de modo que incluso ante un fallo puede recuperarse con precisión hasta el punto de interrupción, sin volver a invocar al LLM, sin perder progreso y sin generar costes adicionales.

Métricas clave

Latencia del pipeline completo FIFOFIFOFirst In, First Out (cola de primero en entrar, primero en salir). La planificación de tareas de Kova usa la estrategia FIFO de forma predeterminada. de 3.17μs (benchmark de Criterion, véase docs/benchmark-report.md), rendimiento de 315K ops/s y cero dependencias de servicios externos.

Capacidades clave

Por qué elegir Kova

Persistencia WAL-First, planificación a escala de microsegundos, despliegue sin dependencias y cuatro formas de integración.

Recuperación ante fallos con WAL

Registro de escritura anticipada en cada paso + verificación CRC32; tras un fallo, reproduce desde el punto de interrupción sin volver a invocar al LLM

Latencia de planificación de 3μs

Pipeline completo FIFO con benchmark de Criterion de 3.17μs y rendimiento de 315K ops/s

Cero dependencias externas

No necesita Redis / Postgres; funciona con solo el archivo WAL local

Cuatro formas de integración

SDK de Rust / gRPC / REST / MCP, modular con 21 crates de workspace

Persistencia WAL-First

Todos los cambios de estado escriben primero en el WAL antes de ejecutarse, y ante un fallo se reproducen desde el WAL:

  1. Decisión del agente — el motor determina la siguiente acción

  2. Escritura en el WAL (CRC32) — registro persistente + suma de verificación contra la corrupción

  3. Ejecución — invocación real de la herramienta / LLM

  4. Confirmación de finalización — marca el paso como consolidado; ante un fallo, los pasos sin confirmar se reproducen automáticamente

La verificación CRC32 previene la corrupción; el búfer circular de potencia de 2 aprovecha el almacenamiento de forma eficiente; y el orden de bloqueo Buffer → Queue → Txn, garantizado de forma estricta, elimina por completo los interbloqueos.

Orquestación de agentes

ModoDescripciónCasos de uso
Agente únicoEjecuta tareas de forma independienteAutomatización simple
Flujo de trabajoEjecución ordenada en múltiples pasosPipelines de datos, flujos de aprobación
Inteligencia de enjambre (Swarm)Colaboración autónoma entre múltiples agentesInvestigación compleja, simulación de múltiples roles

Ecosistema de herramientas y multimodelo

Ecosistema de herramientas

Herramientas integradas (archivos / HTTP / base de datos / Shell), MCPMCPModel Context Protocol (protocolo de contexto de modelo). Un estándar abierto que permite a los agentes de IA invocar herramientas y fuentes de datos externas de forma unificada.Más información → (conecta cualquier servicio de herramientas compatible con MCP, véase el directorio de integraciones), A2AA2AProtocolo Agent-to-Agent que permite que varios agentes se comuniquen directamente, deleguen tareas e intercambien información. (comunicación directa entre agentes y delegación de tareas) y herramientas personalizadas (extensión mediante Rust o REST API).

Soporte multimodelo

A través de Lurus API se integran todos los principales LLM (DeepSeek para el día a día / GPT-4o para razonamiento / Claude para textos largos / Gemini para multimodal), cambiando dinámicamente en tiempo de ejecución según la tarea.


Arquitectura

Visión general de la arquitectura

Integración por REST/SDK/gRPC/MCP · planificación en Kova Core · persistencia y recuperación con WAL.

Arquitectura de ejecución de Kova
Kova REST API (Axum: 35+ endpoints, WebSocket)
 → Kova Core: Agent Engine(单/多 Agent) + Workflow(有序编排)
              → WAL + Ring Buffer(持久化状态管理 CRC32)
              子 crate: kova-llm / kova-tools / kova-mcp

Kova es un workspace de 21 crates de Rust, con 178.284 líneas de código, más de 1.565 pruebas (concurrencia con loom / proptest / chaos) y 4 objetivos de fuzz. Actualmente en prelanzamiento v0.2.0 (rumbo a 1.0.0-beta.1), con lints estrictos plenamente activados (#[deny(clippy::unwrap_used, clippy::panic, missing_docs)]).


Escenarios

Casos de uso

EscenarioLa ventaja de Kova
Agentes de larga ejecuciónPersistencia con WAL, recuperación automática tras un fallo
Flujos de trabajo complejosOrquestación de múltiples pasos, ramificación condicional, ejecución en paralelo
Colaboración entre múltiples agentesModo Swarm, comunicación directa entre agentes
Despliegue de nivel empresarialRendimiento de Rust, bajo consumo de recursos, sin pausas de GC
Integración de herramientas MCPSoporte nativo de Model Context Protocol
Escenarios sensibles a la seguridadCifrado opcional (SM4/AES), verificación de integridad del WAL con HMAC

Empieza según tu rol

  1. DesarrolladorPon en marcha un agente persistente en 5 minutoscargo add kova + 3 líneas de código
  2. ArquitectoReemplaza el Checkpointer de LangGraphUsa Kova para guardar checkpoints en tu proyecto de LangGraph

Comparativa

Comparación con otros frameworks de agentes

CapacidadLangChainCrewAIAutoGenKova
LenguajePythonPythonPythonRust
Persistencia de estadoNinguna (requiere externa)NingunaNingunaWAL-First
Recuperación ante fallosNingunaNingunaNingunaRecuperación automática
RendimientoMedioMedioMedioMuy alto
Eficiencia de memoriaBajaBajaBajaMuy alta
Soporte de MCPDe tercerosNingunoNingunoNativo
Protocolo A2ANingunoNingunoNingunoNativo
Capacidad de cifradoNingunaNingunaNingunaSM4-GCM / ChaCha20
MultiprotocoloNingunoNingunoNingunoCuatro formas de integración: SDK de Rust / gRPC / REST / MCP
Forma de despliegueProceso PythonProceso PythonProceso PythonBinario único / contenedor / biblioteca embebida

Siguientes pasos

Próximos pasos

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