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Primeros pasos

Quickstart

Despliega el proxy de RenLayer, registra un agente y enruta tu primera llamada a OpenAI bajo gobernanza, en aproximadamente cinco minutos.

Este quickstart lleva un tenant nuevo de cero a una llamada de agente totalmente gobernada en unos cinco minutos. Desplegarás el proxy, registrarás un agente, generarás una clave de API y enrutarás una petición de OpenAI a través de la capa de gobernanza.

Requisitos previos

  • Un tenant de RenLayer (solicita acceso desde la consola).
  • Acceso a un host capaz de ejecutar el proxy (Docker, Kubernetes o una VM Linux).
  • Una clave de API upstream del proveedor de modelo que quieras gobernar (p. ej. OpenAI).

1. Descarga y arranca el proxy

El proxy se distribuye como un único contenedor. Configura la URL de la base de datos y el endpoint de la API de plataforma, y arráncalo.

docker run -d --name renlayer-proxy \
  -e RENLAYER_DATABASE_URL="postgres://..." \
  -e RENLAYER_API_URL="https://api.renlayer.com" \
  -e RENLAYER_LISTEN_ADDR="0.0.0.0:8080" \
  -p 8080:8080 \
  ghcr.io/renlayer/proxy:latest

El proxy ya escucha en el puerto 8080 y está listo para recibir tráfico de agentes.

2. Registra un agente

En la consola, abre Agentes y crea un nuevo agente. Dale un nombre (p. ej. support-bot-v1), elige el proveedor upstream (OpenAI) y guarda. La consola devuelve un ID de agente y una clave de API asignada a ese agente.

Trata la clave de API como una credencial de servicio: guárdala en tu gestor de secretos, nunca en el código fuente.

3. Apunta tu agente al proxy

Sustituye la URL base del proveedor en el código de tu agente por la URL del proxy y usa la clave de API de RenLayer como token bearer.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://proxy.your-org.internal/v1",
    api_key="rl_live_...",  # clave de API del agente RenLayer
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hola"}],
)

El SDK de OpenAI no cambia, solo cambian base_url y api_key.

4. Verifica en la consola

Abre la página de Sesiones en la consola. En segundos deberías ver una nueva traza con el nombre del agente, el modelo, la latencia, el conteo de tokens y el cuerpo de la petición. Este es el rastro de auditoría sobre el que se construyen las políticas, el DLP y el log de auditoría.

5. Añade tu primera política

En Políticas, crea una regla que marque cualquier prompt que contenga la palabra salario. Vuelve a ejecutar el agente con un prompt que mencione salarios y refresca Sesiones: la nueva traza aparecerá marcada como FLAGGED y se mostrará en el dashboard.

A dónde ir después

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