Casos de uso
reales
Los agentes IA son poderosos — pero sin control, son peligrosos. Así protege tamer.ai a equipos reales en escenarios reales.
Ver los casos ↓Protección Supply Chain
Cómo tamer.ai bloquea ataques supply chain que explotan agentes IA antes de que lleguen a tu máquina.
El problema
En febrero de 2026, el incidente hackerbot-claw reveló un nuevo vector de ataque: un servidor MCP malicioso publicado como herramienta legítima engañó a agentes IA para ejecutar comandos curl | sh, descargando y ejecutando código arbitrario en las máquinas de los desarrolladores.
El agente seguía las instrucciones de la descripción envenenada — no tenía forma de saber que el payload era malicioso. Miles de máquinas fueron comprometidas antes de que el paquete fuera reportado.
La solución tamer
curl | sh, wget | bash y patrones de ejecución encadenada en tiempo real
.github/workflows/ y .gitlab-ci.yml
.env, claves API y claves SSH, sin importar la intención del agente
Flujo de ataque — con y sin tamer
Supervisión Multi-Agente
Haz trabajar un equipo de agentes IA en paralelo — con un Master que los coordina y mantiene bajo control.
El problema
Ejecutar múltiples agentes IA en el mismo código lleva al caos: ediciones en conflicto, trabajo duplicado, prompts de aprobación bloqueando tu terminal y cero visibilidad sobre lo que cada agente hace realmente.
Sin coordinación, dos agentes pueden editar el mismo archivo simultáneamente, creando conflictos de merge que ninguno puede resolver. Terminas vigilando cada terminal en vez de entregar código.
La solución tamer
Arquitectura pipeline multi-agente
Sandbox a Nivel Kernel
Confina cada agente IA dentro de un perímetro impuesto por el kernel — aunque el agente intente escapar.
El problema
Los hooks a nivel aplicación se pueden evadir. Un agente IA con acceso shell puede lanzar un subproceso Python, abrir archivos directamente o usar llamadas al sistema que saltan completamente tus hooks de seguridad.
Tus claves ~/.ssh, credenciales ~/.aws y archivos .env están todos accesibles — el agente solo necesita conocer la ruta.
La solución tamer
Motor de Skills
Escribe un skill una vez, úsalo en cualquier agente IA — Claude Code, Cursor, Windsurf o cualquier herramienta CLI.
El problema
Cada agente IA tiene su propio formato de instrucciones: Claude Code usa CLAUDE.md, Cursor usa .cursorrules, Windsurf usa .windsurfrules. Si cambias de agente o usas varios en un pipeline, mantienes el mismo conocimiento en formatos incompatibles.
Los equipos pierden horas duplicando guías de código, checklists de revisión y workflows de debugging en archivos de configuración específicos de cada agente.
La solución tamer
tamer skill install, tamer skill list, tamer skill remove. Simple y familiar.
tamer connect vía config. Todo tu equipo recibe los mismos skills, cada vez.
¿Listo para domar tus agentes?
Tres comandos para protección completa.