Soket AI, de India, publicó como código abierto LOOP, un arnés en Rust para agentes de IA que funcionan durante semanas

Laboratorio indio de investigación en IA y startup de la IndiaAI Mission que construye infraestructura agéntica.

Que en ciberseguridad, banca, finanzas y defensa, las organizaciones elijan un arnés abierto que ellas controlan en lugar de herramientas cerradas como Codex y Claude Code.

Soket AI, una startup de la IndiaAI Mission fundada por Abhishek Upperwal, construyó LOOP sobre el argumento de que «un modelo potente no puede alcanzar su máximo rendimiento por sí solo: cuanto más tiempo se ejecuta, más importa el arnés», y optó por publicar el arnés como código abierto en lugar de mantenerlo como propietario.

La versión preliminar, construida en Rust para lograr baja latencia y ejecución paralela de herramientas, se conecta a cualquier modelo mediante su URL base; los desarrolladores pueden ramificar, pausar y reanudar sesiones, preservar el historial mediante compactación de contexto, distribuir tareas entre agentes que comparten memoria y aislar el trabajo desde contenedores sin root hasta microVM. Admite habilidades y plantillas de comandos con barra y el Model Context Protocol, incluida la posibilidad de servir las propias herramientas MCP de los desarrolladores.

La categoría de codificación y ejecución agéntica está dominada por las herramientas cerradas de los propietarios de los modelos (Codex, Claude Code); una alternativa abierta constituye una brecha de posicionamiento genuina.

Las cargas de trabajo reguladas —ciberseguridad, banca, finanzas, defensa— valoran el control sobre la infraestructura y los datos, algo que el código abierto convierte en una característica del producto.

Agnóstico al modelo mediante URL base y compatible con MCP (incluido el servicio de tus propias herramientas), se apoya en los modelos que resulten ganadores.

Las cifras de eficiencia autodeclaradas (7,7 veces menos RAM, 17 veces menos CPU local) apuntan a un problema real para los desarrolladores: la huella de recursos del arnés a medida que escalan las flotas de agentes.

Cuando el valor se traslada a la capa situada por encima del modelo, un laboratorio pequeño puede competir con las propias herramientas de los propietarios de los modelos si publica esa capa como código abierto y divulga cifras de eficiencia contundentes.

En el lanzamiento del 7 de octubre de 2026, LOOP estaba disponible como versión preliminar para desarrolladores en GitHub para Linux, macOS y Windows. Soket afirmó que estaba desarrollando aislamiento (sandboxing), personas, sistemas multiagente, memoria por capas, agentes remotos, entornos de aislamiento remotos de confianza y chat grupal para agentes; la prueba comparativa abarcó únicamente el proceso del arnés y excluyó la inferencia remota.