AWS presenta Pizza Bot: una bandeja de entrada de código abierto para agentes de IA en segundo plano

La herramienta, autoalojada y licenciada bajo Apache 2.0, organiza el trabajo completado y las decisiones pendientes en una interfaz tipo correo electrónico. Versiones anteriores la usaron más de 2.000 personas dentro de Amazon.

AWS ha presentado Pizza Bot, una aplicación autoalojada para tareas de inteligencia artificial que continúan ejecutándose mientras el usuario trabaja en otra cosa.

La herramienta, organiza los resultados completados y las decisiones pendientes en una bandeja de entrada con formato de correo electrónico.

Versiones anteriores del sistema fueron utilizadas por más de 2.000 personas dentro de Amazon, con aplicaciones que incluían preparación de reuniones, redacción de correos, resúmenes de Slack, registro en CRM y labores de investigación. La aplicación pública ha sido reconstruida como proyecto de código abierto.

Pizza Bot ofrece compilaciones de escritorio para macOS, Windows y Linux, así como clientes de navegador y terminal conectados a un backend local o independiente. Su código está licenciado bajo Apache 2.0.

Una bandeja de entrada para el trabajo asíncrono

La aplicación separa las tareas en tres categorías: All (el historial completo de hilos), Unread (trabajo completado pendiente de revisión) y Action (trabajo pausado a la espera de aprobación o de una respuesta).

Los usuarios pueden organizar los hilos en carpetas e inspeccionar a los trabajadores delegados en el panel Activity. Las tareas pueden iniciarse manualmente, mediante programaciones cron o a través de webhooks.

El servidor es el responsable de la programación. Tras un periodo de inactividad, los intervalos cron perdidos generan una única ejecución de recuperación en lugar de repetir cada intervalo omitido. Las ocurrencias de los disparadores se registran de forma duradera.

Cómo funciona el entorno de ejecución

La aplicación utiliza DeepAgents y LangGraph para la ejecución con estado. Un servidor API basado en Hono gestiona la ejecución en tiempo de ejecución y el almacenamiento. Los clientes de Electron y navegador comparten una interfaz React, y todos los clientes se comunican con el servidor mediante HTTP y eventos enviados por el servidor (SSE).

Los puntos de control de LangGraph conservan el estado del hilo y las pausas de aprobación; almacenes SQLite separados guardan la memoria entre hilos y los metadatos de la aplicación. Los clientes que se reconectan pueden reproducir los eventos almacenados en búfer.

Cerrar un hilo o desconectar un cliente no detiene un servidor en ejecución. Sin embargo, salir de la aplicación de escritorio detiene su servidor integrado y finaliza las ejecuciones activas.

Los puntos de control preservan el hilo, pero el paso en curso puede perderse. Se requiere un backend siempre activo para que el trabajo continúe después de que la aplicación de escritorio se cierre.

Habilidades, herramientas y controles de apro

Los autores de habilidades configuran interruptOn y allowedDecisions para exigir aprobación en herramientas específicas.

Según esa política, los usuarios pueden aprobar, editar los argumentos propuestos o rechazar una acción. Estos controles deben configurarse para las herramientas correspondientes.

Conclusiones

• Una bandeja de entrada para agentes en segundo plano: Pizza Bot organiza el historial de tareas en All, el trabajo completado en Unread y las solicitudes de aprobación o información en Action. Las tareas admiten disparadores manuales, cron y webhooks.
• Ejecución persistente con DeepAgents y LangGraph: los puntos de control preservan el estado del hilo y las pausas de aprobación. Las tareas continúan tras la desconexión del cliente mientras el backend siga en ejecución.
• Múltiples proveedores de modelos: Pizza Bot es compatible con Amazon Bedrock, Anthropic, Google Gemini, OpenAI, OpenRouter y modelos locales a través de Ollama.
• Habilidades delimitadas y aprobaciones configurables: los servidores MCP exponen herramientas, mientras que los archivos SKILL.md definen trabajadores especializados. Las políticas específicas por herramienta permiten aprobar, editar o rechazar acciones propuestas.
• Autoalojado y desplegable: código Apache 2.0, compilaciones de escritorio y opciones de backend independiente. Cada directorio de datos SQLite admite un único proceso de backend.