# Cada agente de IA y cada ejecución, en una sola consola. > Consola de administración: cada agente empieza con presupuesto, lista de acceso, guardrails y registro. Vea la flota, siga cada ejecución y pause un agente. - Canonical: https://secondstack.ai/es/platform/controltower/ - Language: Spanish (es) --- SecondStack es una plataforma de agentes de IA. Esta vista cubre ControlTower, la consola de administración para la gobernanza de agentes de IA: responsables, presupuestos, el registro de cada ejecución y el botón de pausa. ControlTower es la consola de administración para la gobernanza de agentes de IA: los administradores ven cada agente, su presupuesto y su acceso, y un registro de cada ejecución. Abajo, una sola ejecución, línea por línea. Ejemplo ilustrativo. La entrada del agente con nombre @finance-analyst en ControlTower: responsable Finanzas, presupuesto €4.96 de €50, acceso Google Sheets y Slack, última ejecución el lunes a las 07:00, completada. ## La gobernanza de los agentes de IA empieza antes de la primera ejecución. No hay nada que añadir antes de la primera ejecución: un agente nuevo ya tiene un presupuesto, una lista de acceso, sus reglas de privacidad, una lista de modelos aprobados y un registro, y se puede pausar. Cada regla, salvo la pausa, escribe una línea en el registro de la ejecución, que se muestra a continuación. - **Presupuesto**: El de quien lo financia (la persona o el equipo), o el de quien lo llama. Una ejecución sin presupuesto no empieza. - **Acceso**: Solo las herramientas y los datos que se le dieron. - **Guardrails**: Datos personales y secretos enmascarados según las reglas que usted define. - **Modelos**: A través de SecondGate, el gateway de LLM, entre los modelos que aprobó su equipo. - **Registros**: Cada ejecución en un registro que los administradores pueden leer, no modificar; las conversaciones se quedan en su propia base de datos. - **Pausa**: Su responsable o un administrador pueden pausarlo en cualquier momento. ## Siga una ejecución, línea por línea. Una ejecución corriente: el agente con nombre @finance-analyst redacta su informe de proveedores del lunes. Su registro tiene ocho líneas. Las dos que pertenecen a ControlTower, costo y registro, se abren abajo; las otras seis se abren en Agentes y Gateway. El registro de cada ejecución tiene las mismas ocho líneas: iniciado por, configuración, acceso, modelo de IA, privacidad, resultado, costo, registro. ### Cada ejecución se carga a un presupuesto del que alguien responde. Un agente con nombre se carga a quien lo financia, la persona o el equipo, o a quien lo llamó; su agente personal, a usted. Se envían alertas cuando el gasto supera un umbral que usted define. ### Rastree cualquier ejecución hasta sus fuentes y su costo. En Agent Activity, el registro de ejecuciones de ControlTower, los administradores siguen una ejecución desde cualquier canal hasta qué le pidió al modelo de IA, qué leyó, adónde fue el resultado y cuánto costó. Los administradores pueden leer el registro, pero no editarlo. Contiene lo que se ejecutó; el chat en sí se queda en su propia base de datos. ## Todos los agentes con nombre en una lista. La lista Agents de ControlTower muestra cada agente con nombre: responsable, presupuesto del mes, última ejecución y lo que aún falta en la configuración. El botón de pausa está aquí. ## Preguntas que hacen los administradores. ### ¿Qué registra ControlTower? Agent Activity registra cada ejecución: qué la inició, sus llamadas a modelos y herramientas, adónde fue el resultado y cuánto costó, con una referencia de traza y sin credenciales. Los administradores pueden leerlo, no modificarlo. Las conversaciones se quedan en su propia base de datos, y una conversación eliminada no deja ninguna copia en el registro. Los hallazgos de los guardrails también se registran; sus administradores eligen si se guarda el texto enmascarado, el original o ningún texto. ### ¿Quién decide qué modelos puede usar un agente? Sus administradores, en ControlTower. Qué modelos puede usar un equipo, una persona o un agente es una lista que ellos definen, entre los proveedores con los que usted ya tiene cuenta, como Anthropic, OpenAI, Google y modelos autoalojados, con sus propias claves. No alojamos ni revendemos modelos. ## Para seguir leyendo - [Gobernanza de LLM: un marco de trabajo práctico](https://secondstack.ai/blog/llm-governance/) - [Shadow AI: qué es y cómo detectarla](https://secondstack.ai/blog/shadow-ai-detection/) ## Vea una ejecución, de la solicitud al registro. En la llamada de demostración seguimos una ejecución tal como la ve un administrador en ControlTower: quién es responsable del agente, qué presupuesto pagó y qué guarda el registro. Reservar una demo: hello@secondstack.ai