Qué hace Sgai

Sgai (se pronuncia "Sky") es una fábrica de software impulsada por IA que se ejecuta localmente en tu repositorio. En lugar de indicaciones paso a paso, defines resultados en archivos GOAL.md que describen qué se debe construir, no cómo. El sistema luego coordina múltiples agentes de IA para ejecutar el objetivo.

Características principales

Flujo de trabajo impulsado por objetivos: Define resultados en archivos GOAL.md con comprobaciones de finalización (por ejemplo, make test) que determinan cuándo el trabajo está realmente terminado
Coordinación multiagente: Descompone los objetivos en un DAG de roles (desarrollador → revisor → analista de seguridad, etc.)
Ejecución local: Todo se ejecuta localmente en tu repositorio sin envíos automáticos a GitHub
Monitoreo visual: El panel web muestra la ejecución en tiempo real del grafo de agentes
Aclaración interactiva: Los agentes hacen preguntas aclaratorias cuando es necesario antes de la ejecución
Extracción de habilidades: Extrae habilidades reutilizables y fragmentos de código de sesiones completadas

Cómo funciona

El flujo de trabajo sigue estos pasos:

Crea un objetivo: La mayoría de los usuarios crean objetivos usando el asistente integrado. Los objetivos se almacenan en GOAL.md y describen resultados, no pasos de implementación.
Los agentes planifican el trabajo: Sgai divide tu objetivo en un diagrama de flujo de trabajo de agentes coordinados con roles definidos.
Aprobar y monitorear: Los agentes hacen preguntas aclaratorias, luego trabajan de forma autónoma ejecutando tareas, ejecutando pruebas y validando la finalización.
Aprender de las sesiones: El sistema extrae habilidades reutilizables de las sesiones completadas.

Ejemplo de GOAL.md

--- flow: | "backend-developer" -> "code-reviewer" completionGateScript: make test interactive: yes ---

Construir una API REST

Crea endpoints para registro de usuarios e inicio de sesión con autenticación JWT.

POST /register valida el correo electrónico, cifra la contraseña
POST /login devuelve un token JWT
Las pruebas pasan antes de la finalización

Instalación y configuración

Configuración automatizada recomendada mediante opencode:

opencode update
opencode auth login
opencode --model anthropic/claude-opus-4-6 run "instala Sgai usando las instrucciones de https://github.com/sandgardenhq/sgai/blob/main/INSTALLATION.md"

Requisitos de instalación manual: Go, Node.js, bun, opencode. Recomendado: jj (control de versiones), tmux (gestión de sesiones), ripgrep (búsqueda de código), Graphviz (renderizado de diagramas).

Comando de instalación:

go install github.com/sandgardenhq/sgai/cmd/sgai@latest

O compila desde el código fuente:

git clone https://github.com/sandgardenhq/sgai.git
cd sgai
cd cmd/sgai/webapp && bun install && cd ../../..
make build

Ejecutando Sgai

Inicia el servidor con sgai serve y abre http://localhost:8080 para acceder al panel.

Detalles técnicos

Código abierto (Go)
Funciona con modelos de Anthropic, OpenAI o locales mediante opencode
Los cambios pasan por tu control de versiones (recomienda jj, pero Git funciona)
Demo disponible: video de 4 minutos
Ejemplo de caso de uso: "Construir un compresor de imágenes con arrastrar y soltar" → 3 agentes (desarrollador, revisor, diseñador) → Aplicación funcional con pruebas aprobadas → 45 minutos

El proyecto se describe como "todavía temprano y tosco en algunos aspectos, pero lo suficientemente funcional para compartir" y se ha utilizado internamente para prototipar pequeñas aplicaciones y herramientas internas.

📖 Lee el código fuente completo: HN AI Agents