WorkerLane

Agentes colaboradores independientes del harness para cualquier runtime de agentes. Un solo paquete que integra agentes de equipo, aprobaciones, memoria, trazas y contratos de traspaso en cualquier harness que ya uses.

Parte de Talocode — herramientas abiertas en las que la gente confía, con potencia alojada detrás de ellas.

Qué es

Los agentes de IA son excelentes ejecutando tareas. La parte difícil es todo lo que los rodea: quién puede ejecutar qué, qué se aprueba, qué ocurrió en la última sesión y poder demostrarlo después. WorkerLane agrupa esas piezas en un solo paquete que funciona con cualquier harness de agentes — sin lealtad a ninguna marca de runtime, sin tener que elegir bando.

• Colaboradores de IA — crea agentes con nombre y rol, encola tareas y protege el trabajo destructivo detrás de aprobaciones

• Traspasos agente-humano — valida y repara cargas útiles paso a paso contra contratos de esquema para que las ejecuciones nunca se desvíen silenciosamente

• Registro de datos completo, de tu propiedad — registra spans con coste y estado, más una memoria duradera que persiste entre sesiones. Todo se almacena localmente en ~/.workerlane a menos que optes por la vía alojada

• Uso de ordenador — ejecuta screenlane mcp (@talocode/screenlane) junto a workerlane mcp para añadir herramientas de captura de pantalla, dictado y comandos al mismo harness

• Funciona con cualquier harness — expón todo el paquete como herramientas MCP y conecta cualquier agente compatible con MCP

Related MCP server: bot-relay-mcp

Por qué existe

El catálogo es sólido pero está fragmentado: agentes, trazas, memoria y traspasos se distribuyen por separado. WorkerLane elimina el ensamblaje. Una instalación, una superficie, todas las piezas conectadas. Está posicionado como una capa de capacidades por encima del harness, justo donde vive el valor compuesto.

Instalación

npm install -g @talocode/workerlane

o

pip install talocode-workerlane

No necesitas Office, ni runtime, ni nube. El motor local se ejecuta íntegramente en tu máquina.

Inicio rápido (CLI)

# start the MCP server — connect any harness to it
workerlane mcp

# create a coworker
workerlane agent create --name "qa-bot" --role "reviews every PR before merge"

# queue a task, gated behind an approval
workerlane agent run --agent <ID> --task "audit the auth flow" --approve

# save and recall memory across sessions
workerlane memory remember --text "deploy is Fridays, freeze after 4pm" --tags ops,deploy
workerlane memory recall --query "deploy"

# start a trace run
workerlane trace start --name "release-check"

Inicio rápido (MCP — cualquier harness)

{
  "mcp": {
    "workerlane": {
      "type": "local",
      "command": ["workerlane", "mcp"]
    }
  }
}

Una vez conectado, estas herramientas están disponibles para cualquier agente compatible con MCP:

Uso de ordenador (servidor hermano): instala @talocode/screenlane y añade una segunda entrada MCP:

{
  "mcp": {
    "screenlane": {
      "type": "local",
      "command": ["screenlane", "mcp"]
    }
  }
}

Expone screenlane_capture, screenlane_dictate, screenlane_command, screenlane_send y screenlane_doctor al mismo harness. La automatización de navegador alojada está disponible a través de Agent Browser en Talocode Cloud (/v1/agent-browser/*).

SDK

import { createAgent, createAgentRun, approveAgentRun, validateHandoff, remember, recall, createTraceRun, startTraceSpan } from '@talocode/workerlane'

const bot = createAgent({ name: 'qa-bot', role: 'reviews every PR before merge' })

const run = createAgentRun({ agentId: bot.id, task: 'audit the auth flow', requireApproval: true })
// → a human approves it before it runs
approveAgentRun(run.id, true)

const r = validateHandoff({
  value: { intent: 'ship', confidence: 0.9 },
  schema: { type: 'object', required: ['intent', 'confidence'], properties: { intent: { type: 'string' }, confidence: { type: 'number' } } },
})

remember('deploy is Fridays, freeze after 4pm', ['ops', 'deploy'])
const facts = recall('deploy')

const trace = createTraceRun('release-check')
const span = startTraceSpan(trace.id, 'verify', 'tool')

Datos y propiedad

• Todo es local primero. El estado vive en ~/.workerlane/ (se puede sobrescribir con WORKERLANE_DIR).

• agents.json — registro de agentes + rastro de auditoría de ejecuciones con decisiones de aprobación

• memory.json — memoria duradera

• traces.json — recibos de spans con coste y estado

• Exporta o elimina estos archivos en cualquier momento — los datos son tuyos.

Vía alojada

Para equipos que quieren potencia gestionada, WorkerLane está disponible en Talocode Cloud bajo /v1/workerlane/* con facturación de Stacklane. El motor local siempre es gratuito.

Paquetes relacionados

• @talocode/worklane · pip install talocode-worklane

• @talocode/memorylane · pip install talocode-memorylane

• @talocode/handofflane

• @talocode/tracelane

• @talocode/agent-browser (uso de ordenador alojado)

Ecosistema Talocode

Más: github.com/talocode · talocode.site · docs.talocode.site

Licencia

MIT © Talocode