Managed API
Runtime vivo detrás de https://api.hrevn.com para baseline checks, generación de bundles, verificación y descarga de bundles.
HREVN
Resumen Técnico
Runtime vivo, surfaces públicas y continuidad verificable para workflows de IA
HREVN ya no es solo una hipótesis de protocolo. Ahora funciona como runtime gestionado vivo con surfaces públicas para Anthropic, Codex, Google / Genkit y OpenClaw, además de un servidor MCP público y un package npm público para la surface de Google.
Qué es HREVN
HREVN es infraestructura de workflow verificable para agentes de IA. Su función no es sustituir la capa de modelo ni la capa de orquestación, sino añadir una capa de continuidad duradera alrededor de ejecuciones relevantes: baseline diagnostics antes de pasos importantes, evidencia verificable después de la ejecución y salidas estructuradas que hacen más fiable la interrupción y la reanudación.
En la práctica, HREVN ayuda a responder tres preguntas que los logs normales y el historial de chat responden mal: qué ha ocurrido, qué sigue faltando y desde qué punto de confianza puede continuar un workflow de forma segura.
Forma actual del runtime
MCP Server
Servidor MCP público publicado en el MCP Registry y en PyPI para acceso estructurado al mismo runtime.
Surfaces públicas
Surfaces finas para Anthropic, Codex, Google / Genkit y OpenClaw, todas apuntando a la misma verdad operativa.
Por qué importa la continuidad
Los workflows de agentes fallan a menudo de forma ambigua. Una ejecución larga puede detenerse tras trabajo parcial, pero el sistema de alrededor puede seguir sin saber qué se completó, qué falló o qué comprobaciones nunca se llegaron a ejecutar. Sin una capa de continuidad verificable, los equipos reconstruyen contexto desde memoria, logs o transcripciones, repitiendo trabajo y perdiendo confianza.
HREVN aborda esto devolviendo salidas estructuradas como detección de perfil, nivel de readiness, bloques obligatorios que faltan, risk flags, siguiente paso recomendado y un remedy payload. Esa ruta de remedy importa: el runtime no solo emite un veredicto, también explica qué evidencia sigue faltando.
Governance y evidencia
HREVN no hace que un sistema sea legalmente compliant por sí solo. Lo que sí aporta es una capa de evidencia estructurada que los procesos de governance, auditoría y compliance pueden utilizar: referencias de supervisión humana, documentación de riesgos, hooks del ciclo de vida de la evidencia, referencias de documentación técnica, receipts y verificación de bundles.
Esto vuelve HREVN especialmente relevante en conversaciones de AI governance donde el reto no es solo la calidad del modelo, sino también si un sistema puede demostrar más tarde qué hizo, bajo qué autoridad y con qué controles aún pendientes.
Tres páginas para el núcleo conceptual
El overview técnico describe el sistema completo. Estas tres páginas aterrizan el mismo producto desde continuidad, evidencia y estado verificable.
Workflow continuity
El ángulo operativo: cómo seguir desde el último punto de confianza.
Audit-ready AI workflows
El ángulo de evidencia: qué outputs ayudan a revisión, auditoría y governance.
Verifiable workflow state
El ángulo de categoría: por qué HREVN habla de estado verificable y no solo de logs.
Puntos de entrada públicos
Anthropic
Surface orientada a Claude Code usando skills, runner local y ruta MCP.
Codex
Alpha técnica helper-first para estado verificable en flujos de agentes orientados a código.
Google / Genkit
Wrapper fino más package npm público para el runtime vivo de HREVN.
OpenClaw
Surface agent-first y local-first con CLI pública en PyPI y validación baseline end-to-end real.
Estado actual
HREVN está actualmente en technical alpha en todas sus surfaces públicas. Eso significa que el runtime está vivo, que los primeros caminos de prueba son reales y que un usuario técnico ya puede descubrir, instalar y ejecutar los artefactos públicos. Todavía no significa onboarding completamente productizado, packaging marketplace-grade en todas las surfaces o distribución enterprise final.