Brex construyó un vigilante de red para sus agentes de IA porque asumió que ya estaban comprometidos

Puntos clave

• Brex lanzó OpenClaw, un agente de codificación de IA de código abierto, en enero de 2025, después de que los modelos de codificación alcanzaran un nuevo nivel de madurez en diciembre de 2024.
• El equipo de seguridad de Brex inicialmente rechazó el despliegue de agentes de IA internamente porque los agentes podrían ejecutar código libremente en la red corporativa.
• Brex construyó CrabTrap, un proxy de red de código abierto, para monitorear el tráfico saliente de agentes de IA en lugar de intentar restringir lo que los agentes podrían hacer.
• Solo aproximadamente el 2% de las solicitudes de agentes enfrentan una revisión lenta basada en IA; las acciones rutinarias pasan a través de reglas preaprobadas instantáneas.
• El CEO de Brex, Pedro Franceschi, estimó una probabilidad del 70% de que la herramienta fuera descartada en seis meses, pero dijo que la experiencia obtenida valía la inversión.

Pedro Franceschi, CEO de Brex, tenía un problema. Su empresa había construido un agente de IA, una pieza de software que puede llevar a cabo tareas de múltiples pasos por sí sola, llamado OpenClaw. Quería ponerlo a trabajar dentro de Brex. Su equipo de seguridad dijo que no.

"De ninguna manera. ¿Cómo podríamos confiar en un agente haciendo estas cosas?" fue cómo Franceschi describió la reacción, hablando en VB Transform 2026 e informado por primera vez por VentureBeat. La preocupación era real: OpenClaw podía escribir y ejecutar su propio código, lo que significaba que teóricamente podía hacer casi cualquier cosa en la red corporativa.

Por qué restringir lo que el agente hace no era la respuesta

Restringir las herramientas del agente mata la misma capacidad que lo hace útil. Franceschi dijo que NemoClaw de Nvidia adopta ese enfoque, y cree que neutraliza las habilidades de codificación que dan valor a los agentes. Quítale la capacidad de escribir y ejecutar código y habrás quitado el punto.

Así que Brex invirtió el problema. En lugar de vigilar lo que OpenClaw podía hacer dentro de su contenedor (un entorno de software independiente, como una sala sellada), la empresa decidió vigilar la puerta. Nuestra historia del 5 de agosto "Cómo los agentes de IA podrían violar tu red sin controles adecuados" señaló exactamente esta brecha una semana antes de que Brex hiciera público su solución.

Lo que CrabTrap realmente hace

CrabTrap se sitúa entre el agente e internet. Cada vez que el agente intenta enviar o recibir datos, CrabTrap verifica la solicitud.

Para acciones rutinarias de bajo riesgo, un conjunto de reglas preaprobadas decide instantáneamente. Un agente de reclutamiento que ve un perfil de LinkedIn pasa sin demora.

Para acciones de mayor riesgo como enviar un correo electrónico, la solicitud va a un juez de LLM. Un LLM, o modelo de lenguaje grande, es la tecnología de IA que impulsa chatbots como ChatGPT. Aquí lee la solicitud de red y decide si se ajusta al propósito aprobado del agente. Debido a que los LLM han sido entrenados en miles de millones de páginas web y solicitudes de red, ya entienden cómo se ve el tráfico normal, y Franceschi dijo que esa capacidad de juicio emerge sin instrucciones pesadas.

La verificación de IA lenta toca solo aproximadamente el 2% de las solicitudes. Todo lo demás es casi instantáneo.

¿Qué sucede cuando el agente golpea una pared?

Cuando el juez de LLM bloquea una acción, CrabTrap envía un mensaje a un gerente humano en Slack, explicando qué estaba intentando hacer el agente y sugiriendo un cambio de regla que lo permitiría la próxima vez. El gerente hace clic sí o no. Las reglas se actualizan.

Brex probó el sistema con un reclutador virtual llamado Jim, construido sobre OpenClaw. Jim busca candidatos, califica solicitantes y envía correos electrónicos. Si Jim intenta algo fuera de su política aprobada, un humano decide si expandir esa política. "Cuando un empleado golpea una pared, escala a su gerente," dijo Franceschi. Cree que el marco de empleado virtual, completo con presencia en Slack y dirección de correo electrónico, es más útil que la palabra "agente".

Brex no tenía herramienta comercial que satisficiera a su equipo de seguridad, así que construyó CrabTrap. Franceschi fue candid en que un producto comercial probablemente lo hará redundante. Lo que importaba, dijo, era los meses de experiencia real desplegando agentes de forma segura.

El juicio llano aquí: la admisión honesta de Brex de que probablemente está construyendo algo desechable es lo más útil que un equipo de seguridad en cualquier empresa puede escuchar en este momento. La mayoría de los proveedores no dirán eso.

Observa esto: Si tu empresa está evaluando agentes de IA, pregunta específicamente a los proveedores cómo se monitorea la actividad de red saliente. Las restricciones de herramientas por sí solas pueden no satisfacer a tu equipo de seguridad, y ese es un instinto razonable que vale la pena tomar en serio.