- Plataforma que le da a Claude Code la capacidad de coordinar más de 100 agentes especializados, como un rebranding del anterior Claude Flow
- Con una sola línea,
npx ruvflo init, los agentes se autoorganizan en un swarm, aprenden con cada tarea, conservan memoria entre sesiones e inician comunicación segura con agentes en otras máquinas
- Basada en memoria vectorial HNSW (AgentDB), ofrece búsquedas entre 150 y 12,500 veces más rápidas que brute-force, con el patrón de autoaprendizaje SONA para mejorar el rendimiento de forma continua
- Ofrece dos rutas de instalación: Claude Code Plugin (ligero, cero archivos en el workspace) e instalación completa por CLI (98 agentes, más de 60 comandos, 30 habilidades, servidor MCP, hooks y daemon)
- 32 plugins nativos: cubren orquestación central, memoria/RAG, inteligencia, calidad de código, seguridad, arquitectura, DevOps y dominios especializados (IoT, trading, etc.)
- La coordinación del swarm admite topologías jerárquicas, mesh y adaptativas, junto con mecanismos de consenso Raft, Byzantine y Gossip
- Múltiples proveedores de LLM: Claude, GPT, Gemini, Cohere y Ollama con smart routing y failover, evitando la dependencia exclusiva de Anthropic
- Federación de agentes: autenticación zero-trust basada en mTLS + ed25519, pipeline de detección de PII de 14 tipos para eliminar datos automáticamente y puntaje de confianza basado en comportamiento (con degradación aplicada de inmediato)
- Incluye modos de cumplimiento para HIPAA, SOC2 y GDPR
- Web UI beta (flo.ruv.io): chat multimodelo compatible con 6 modelos frontier (Qwen, Claude, Gemini, OpenAI), ejecución paralela de unas 210 herramientas MCP y posibilidad de añadir servidores MCP personalizados
- Goal Planner UI (goal.ruv.io): al describir un objetivo en lenguaje natural, el planificador GOAP A* explora el espacio de estados para generar un plan de ejecución, con monitoreo en tiempo real desde un dashboard de agentes en vivo
- Precisión de 89% en el enrutamiento inteligente de tareas, con 12 workers en segundo plano activados automáticamente (auditoría, optimización, análisis de brechas de pruebas, etc.)
- Basada en la arquitectura agéntica de Cognitum.One, impulsada por un motor en Rust
- Licencia MIT
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