¿Qué es OpenExecutive?

OpenExecutive es un sistema open source de SenteLabs que actua como equipo directivo virtual. Un orquestador con claude-sonnet-4-6 enruta preguntas a 8 agentes especialistas (CSO, CFO, CHRO, General Counsel, COO, CMO, CPO, Board) y sintetiza una respuesta en una sola voz ejecutiva. Backend en FastAPI, UI en Next.js 15.

¿Qué modelos de Claude usa OpenExecutive?

El orquestador y la mayoria de especialistas usan claude-sonnet-4-6. Cuatro roles de razonamiento profundo (CSO, CFO, General Counsel, Board) usan claude-opus-4-7 con extended thinking. La memoria episodica se extrae con claude-haiku-4-5 en segundo plano.

¿OpenExecutive necesita API key de Anthropic?

Si, por defecto necesita ANTHROPIC_API_KEY. Tambien soporta OpenRouter o servidores locales compatibles con OpenAI como Ollama, LM Studio o vLLM.

¿Qué licencia tiene OpenExecutive?

Apache 2.0. El codigo esta en github.com/SenteLabsAI/OpenExecutive con mas de 2.200 estrellas.

¿Cómo funciona la memoria episodica de OpenExecutive?

Tras cada respuesta, un proceso en segundo plano con claude-haiku-4-5 extrae decisiones clave, iniciativas y consejos a SQLite. La siguiente sesion abre con un bloque de decisiones pasadas para que el ejecutivo recuerde lo que recomendo anteriormente.

OpenExecutive: 8 agentes Claude como equipo directivo open source

Un equipo directivo de 8 perfiles — CSO, CFO, CHRO, General Counsel, COO, CMO, CPO y Board Communications Director — empaquetado en un sistema open source que responde con una sola voz ejecutiva coherente. OpenExecutive, desarrollado por SenteLabs, lleva esta idea al código con FastAPI + Next.js y 8 agentes Claude especializados.

Arquitectura: un orquestador, ocho especialistas

User message
    ↓
Executive Orchestrator (claude-sonnet-4-6)
    ↓ tool use → parallel specialist calls
CSO / CFO / CHRO / GC / COO / CMO / CPO / Board
    ↓ each specialist retrieves relevant context from ChromaDB
Built-in MBA knowledge + Your company documents
    ↓
Synthesized executive response

El orquestador recibe el mensaje del usuario, decide qué especialistas consultar, lanza las llamadas en paralelo y sintetiza una única respuesta. La arquitectura multi-agente nunca se expone al usuario — siempre habla con un solo ejecutivo.

Los 8 roles

Rol	Función	Modelo
Chief Strategy Officer	análisis competitivo, M&A, OKRs	claude-opus-4-7 (extended thinking)
Chief Financial Officer	modelado financiero, unit economics	claude-opus-4-7 (extended thinking)
Chief HR/People Officer	hiring, compensación, cultura	claude-sonnet-4-6
General Counsel	contratos, IP, compliance	claude-opus-4-7 (extended thinking)
Chief Operating Officer	procesos, vendors, escalado	claude-sonnet-4-6
Chief Marketing Officer	GTM, marca, PR	claude-sonnet-4-6
Chief Product Officer	roadmap, priorización	claude-sonnet-4-6
Board Communications Director	board decks, investor relations	claude-opus-4-7 (extended thinking)

Cuatro roles de razonamiento profundo usan claude-opus-4-7 con extended thinking. El resto, claude-sonnet-4-6. La memoria episodica se extrae en background con claude-haiku-4-5.

Knowledge: dos capas de RAG

Cada llamada a un especialista recupera contexto de dos fuentes:

MBA knowledge builtin: Markdown con conocimiento a nivel MBA (estrategia, finanzas, operaciones) que se carga en ChromaDB al arrancar
Company documents: tus documentos subidos, chunked y almacenados en una colección separada (company_docs)

El contexto RAG se inyecta en el turno del usuario, nunca en el system prompt cacheado. Esto es deliberado: el system prompt está estructurado para maximizar el cache hit (hasta 85% tras los primeros turnos), y meter contenido dinámico ahí rompería el caching.

Memoria episodica

Después de cada respuesta, un proceso background con claude-haiku-4-5 extrae decisiones clave, iniciativas y consejos a SQLite. La siguiente sesión abre con un bloque <past_decisions> para que el ejecutivo recuerde lo que recomendó hace un mes.

Esto no es context window — es memoria persistente entre sesiones.

Scheduler proactivo

Un job runner integrado puede proactivamente surfacear follow-ups y acciones sensibles al tiempo. Usa UPDATE … RETURNING para prevenir double-firing. Importante: el API debe correr como instancia única. Escalarlo horizontalmente requiere gating el scheduler primero.

Stack técnico

Capa	Tecnología
LLM	Anthropic Claude API
Backend	Python 3.11 + FastAPI
Vector store	ChromaDB (embedded, local)
Memoria episodica	SQLite
Web UI	Next.js 15 + Tailwind
Package manager	uv
Licencia	Apache 2.0

Integraciones

OpenExecutive incluye integraciones para Slack, Email, Telegram, Google Chat y Discord. El sistema puede proactivamente enviar alertas y follow-ups a través de estos canales, no solo responder a preguntas.

Instalación

git clone https://github.com/SenteLabsAI/OpenExecutive.git
cd OpenExecutive
uv sync
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
uv run openexecutive

También soporta OpenRouter y servidores locales (Ollama, LM Studio, vLLM) vía configuración, por si no quieres depender de la API de Anthropic.

Repo: github.com/SenteLabsAI/OpenExecutive — 2.273 estrellas, Apache 2.0. Demo en openexec-ui-dev.fly.dev.

El contexto

OpenExecutive llegó a portada de Hacker News el 27 de agosto con el título “CEO fired developers to make room for AI. Developers create open source AI CEO”. Más que un producto, es parte manifiesto: un equipo despedido shippeó en 11 semanas un sistema multi-agente que enruta preguntas de estrategia, finanzas, legal y operaciones a 8 especialistas y devuelve una respuesta coherente.

La capacidad técnica ya no es la parte difícil. Decidir qué decisiones delegará una empresa a este tipo de sistema — eso es lo que queda por resolver.