Abrí el cuarto episodio del podcast cel_agents con la pregunta que suele surgir en cuanto automatizamos la construcción y las pruebas de productos financieros con IA: ¿hasta dónde pueden llegar los agentes? Para hablar de seguridad, control y gobernanza, volví a recibir a Gabriel Zaninotti, AI Software Engineer de Celcoin, que en el EP02 ya había mostrado lo que pasa del otro lado del prompt.
▶ Mira: https://www.youtube.com/watch?v=856aPbxSv94
Gabriel partió del contexto en el que operamos. En un entorno financiero muy regulado, crítico y con movimientos de dinero altos, el agente no puede tener el control de los fondos. Por eso no ve las credenciales, que se crean dentro del entorno de Celcoin y solo valen para el sandbox. Incluso ahí, la autenticación la gestiona la plataforma de cel_agents. El agente aprende a llamar las tools que necesita para desarrollar y hace todo ese trabajo sin ver ninguna credencial.
Eso deja el alcance del agente bien definido. El agente del cliente puede construir la aplicación, acreditarse, autenticarse y hacer llamadas de prueba. Tomar una acción por su cuenta no puede: incluso para ejecutar las pruebas necesita una instrucción del usuario y pasa por nuestro pipeline.
La segunda capa son los alcances. En el workspace, cada persona tiene su rol, como dueño, admin o desarrollador. Del lado del agente, la autorización del MCP también se hace por alcance, y el acceso a credenciales está entre los más sensibles. Cuando pregunté si cada recorrido tiene su propio MCP, la respuesta ayudó a mostrar el diseño: el MCP es uno solo, y lo que delimita el trabajo es el proyecto. Gabriel usó mi propio sandbox como ejemplo. Dentro de él creo los proyectos, y cuando el agente actúa en uno de ellos, sabe en qué sandbox está, en qué proyecto y con qué productos. Así no salta de un proyecto a otro ni mezcla contextos.
También quise recordar un detalle de la arquitectura. El código lo escribe el LLM del cliente, en Cursor o en Codex, y el MCP de Celcoin le entrega el contexto de nuestra infraestructura. De ahí la importancia de saber qué queda registrado de nuestro lado. Para Gabriel, la trazabilidad es una de las partes más importantes de cualquier proceso automatizado, porque el peligro está en terminar con una caja negra donde nadie ve lo que pasa, y en un proceso financiero eso pesa todavía más. En cel_agents, las pantallas muestran lo que se hizo y todas las llamadas de MCP quedan registradas en un lenguaje que hasta quien no es técnico puede leer. Por dentro, controlamos las tools que llama el LLM y las skills que usa.
Me quedo de esta conversación con una idea que está en la base de cel_agents. La IA gana espacio en la infraestructura financiera a medida que avanza con controles claros, permisos mínimos y un rastro que cualquier persona del equipo puede seguir. El último episodio de la serie mira hacia dónde nos puede llevar esta transformación, y los anteriores, con Rafael Zigart y con Gabriel, están reunidos en la página de cel_agents.