WorkOS lanza auth.md: un protocolo de registro de agente abierto basado en estándares OAuth

Durante años, la autenticación en la web siguió una suposición de diseño: un ser humano se sienta detrás de un navegador. Haga clic en un botón. Llene un formulario. Verificar un correo electrónico. Copie una clave API y péguela en otro lugar.

Ese modelo no funciona cuando el usuario delega trabajo a un agente. Los agentes ya están escribiendo código, abriendo solicitudes de extracción, clasificando tickets, consultando sistemas y actualizando registros. Pero la mayoría de los productos todavía no tienen una forma real de que un agente se registre. La solución alternativa (darle a un agente una clave API sin formato o un token de sesión) produce credenciales sin alcance, difíciles de auditar por sesión e imposibles de revocar selectivamente. WorkOS propone una alternativa estructurada: auth.md, un protocolo abierto para el registro de agentes.

¿Qué es auth.md?

auth.md es un pequeño archivo Markdown que una aplicación publica en una ubicación conocida, normalmente https://service.com/auth.md. El archivo les dice a los agentes cómo registrarse en ese servicio: qué flujos son compatibles, qué alcances existen y cómo se emiten, auditan y revocan las credenciales.

Debido a que es Markdown de texto sin formato, el mismo archivo funciona como documentación para desarrolladores humanos y como un artefacto en tiempo de ejecución que los agentes pueden leer mediante programación. Un agente busca el archivo, lee las secciones estructuradas, elige el flujo correcto y se registra, sin que un humano complete un formulario.

Discovery funciona en dos saltos. La fuente de la verdad legible por máquina se encuentra en /.well-known/oauth-protected-resource (Metadatos de recursos protegidos o PRM). Promueve el recurso y apunta al servidor de autorización. Los metadatos del servidor de autorización en /.well-known/oauth-authorization-server llevan el bloque agent_auth, el objeto estructurado que indica a los agentes qué flujos son compatibles y cuáles son los valores de Register_uri, Claim_uri, revocation_uri e Identity_types_supported. El archivo auth.md es el complemento que indica a los agentes esta ruta de descubrimiento.

En cualquier 401 de la API, el servicio debe devolver un encabezado WWW-Authenticate: Bearer Resource_metadata=”…” para que los agentes puedan iniciar el descubrimiento sin leer primero la documentación.

Los dos flujos de registro

auth.md define dos flujos principales. Una aplicación puede admitir uno o ambos.

Flujo verificado por el agente: el proveedor de identidad del agente (OpenAI, Anthropic, Cursor o cualquier plataforma confiable) da fe de la identidad del usuario en el momento del registro. El agente solicita un ID-JAG específico de la audiencia a su proveedor y luego lo envía al punto final /agent/auth de la aplicación. La aplicación decodifica el encabezado ID-JAG para obtener kid y alg, busca el emisor en su lista de proveedores confiables, recupera el JWKS del proveedor, verifica la firma, valida las reclamaciones (aud, exp, iat, jti, client_id) y devuelve las credenciales de forma sincrónica. Sin OTP, sin ida y vuelta por correo electrónico, no se requiere interacción humana.

El resultado es un registro de delegación por (iss, sub, aud) que el proveedor puede revocar en cualquier momento enviando un token de cierre de sesión al revocation_uri del servicio. Las aplicaciones que ya suministran JIT a usuarios de OIDC o SAML reconocerán este patrón: tiene la misma forma con un emisor diferente. Una restricción importante: los tokens de acceso emitidos a partir de la verificación ID-JAG no deben incluir un token de actualización. El agente debe presentar un ID-JAG nuevo para ampliar el acceso.

Flujo reclamado por el usuario: esta es una ruta basada en OTP que no requiere la participación del proveedor de agentes. El agente se registra en la aplicación y el usuario vincula el registro leyendo un código único de un correo electrónico enviado al agente. Los dos puntos finales de reclamo son /agent/auth/claim (para activar el correo electrónico OTP) y /agent/auth/claim/complete (para enviar el código).

Este flujo tiene dos formas iniciales. En la variante de inicio anónimo, el agente se registra automáticamente sin identidad y recibe una credencial inmediatamente, con el alcance de reclamar previamente los permisos que define la aplicación. En cualquier momento antes de que expire el registro, el agente ejecuta la ceremonia OTP para vincular la credencial a un usuario real y actualizar los alcances. La clave API no se rota en el momento de la reclamación: los alcances se actualizan en su lugar.

En la variante de correo electrónico requerido, el agente proporciona un correo electrónico de usuario al registrarse. La credencial se retiene por completo hasta que se complete la ceremonia de la OTP. Utilícelo cuando cualquier uso previo a la reclamación sea inaceptable.

Coincidencia de usuarios y auditoría

Cuando se emiten las credenciales, el servicio debe hacer coincidir el registro con un usuario existente o proporcionar uno nuevo. El orden de resolución recomendado es: hacer coincidir primero un registro de delegación anterior para el mismo (iss, sub) par; luego haga coincidir un correo electrónico verificado; luego, proporcione JIT a un nuevo usuario según la política de la aplicación, o rechácelo si el producto requiere incorporación manual.

Para la observabilidad y la respuesta a incidentes, los documentos recomiendan registrar un conjunto estándar de eventos de auditoría: registro.creado, reclamo.requerido, otp.generado, reclamo.confirmado, registro.expirado y registro.revocado. Para los flujos ID-JAG, incluya iss, sub y agent_platform para que los operadores puedan correlacionarse con los registros del lado del proveedor.

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01 / 07 Descripción general

¿Qué es auth.md?

auth.md es un pequeño archivo Markdown que su aplicación publica en su dominio. Les dice a los agentes de IA cómo registrarse en nombre de un usuario: qué flujos se admiten, qué alcances existen y cómo se emiten, auditan y revocan las credenciales.

Debido a que es Markdown de texto sin formato, el mismo archivo funciona como documentación para desarrolladores humanos y como un artefacto en tiempo de ejecución que los agentes pueden leer mediante programación.

Protocolo abierto

No se requiere cuenta de WorkOS

Basado en OAuth

https://workos.com/auth-md

02 / 07 Descubrimiento

Cómo los agentes encuentran sus puntos finales

Discovery funciona en dos saltos. Su API devuelve un encabezado cada 401 que apunta a los metadatos de recursos protegidos. El PRM apunta al servidor de autorización, que transporta el bloque agent_auth con todas las URL de los terminales.

1

El agente accede a su API y recibe 401 No autorizado con un encabezado WWW-Authenticate que apunta a PRM

2

El agente busca /.well-known/oauth-protected-resource para obtener la URL del servidor de autorización

3

El agente busca /.well-known/oauth-authorization-server y lee el bloque agent_auth: Register_uri, Claim_uri, revocation_uri, Identity_types_supported

WWW-Authenticate: Portador Resource_metadata =”https://api.service.com/.well-known/oauth-protected-resource”

03 / 07 Flujo 1

Flujo verificado por el agente

El proveedor de identidad del agente (OpenAI, Anthropic, Cursor, etc.) da fe de la identidad del usuario mediante un ID-JAG. No se requiere interacción humana. Las credenciales se devuelven de forma sincrónica.

1

El agente solicita el consentimiento del usuario para afirmar su identidad en su servicio

2

El agente solicita un ID-JAG específico de audiencia a su proveedor

3

El agente envía el ID-JAG a su punto final /agent/auth

4

Su servicio verifica la firma con el JWKS del proveedor, valida los reclamos (aud, exp, iat, jti), coincide con el usuario y devuelve las credenciales.

5

Revocación: el proveedor envía un token de cierre de sesión a su revocación_uri. El registro de delegación es por tupla (iss, sub, aud).

Compensación: solo funciona cuando el proveedor del agente admite la acuñación de ID-JAG. Los servidores MCP y las llamadas API LLM simples normalmente no pueden hacerlo.

04 / 07 Flujo 2

Flujo reclamado por el usuario

Registro basado en OTP. No se requiere la participación del proveedor. El agente activa un código, el usuario lo lee y se reclama la cuenta. Dos formas iniciales:

Inicio anónimo

El agente se registra sin identidad La credencial se emite inmediatamente en los ámbitos previos a la reclamación El agente puede comenzar a trabajar de inmediato La ceremonia OTP se ejecuta más tarde para vincular a un usuario real Actualización de los ámbitos vigente, la clave no se rota

Correo electrónico requerido

El agente proporciona el correo electrónico del usuario en el momento del registro La aplicación envía el correo electrónico OTP inmediatamente No se emite ninguna credencial hasta que se verifique la OTP Se usa cuando cualquier acceso previo a la reclamación es inaceptable Credencial nueva emitida en /reclamo/completo

POST /agent/auth/claim: activa el correo electrónico OTP POST /agent/auth/claim/complete: envía un código de 6 dígitos

05 / 07 Credenciales

Tipos de credenciales y uso

Su servicio decide si emitir un token de acceso o una clave de API. Ambos se presentan de la misma manera en las solicitudes de API.

Autorización: Portador

01

access_token (flujo ID-JAG): no se emite ningún token de actualización. El agente debe presentar un ID-JAG nuevo para ampliar el acceso.

02

api_key (flujo anónimo o de correo electrónico): no vence de forma predeterminada. Actualización de alcances implementada después de que se completa el reclamo de OTP.

03

En cualquier 401 de una credencial que funcionaba anteriormente, el agente lo descarta y reinicia el descubrimiento desde el Paso 1.

04

Las credenciales tienen un alcance, están vinculadas a un usuario real y el proveedor o usuario las puede revocar de forma independiente.

06 / 07 Implementación

Coincidencia de usuarios, aprovisionamiento JIT y auditoría

Cuando se emiten las credenciales, su servicio resuelve a qué usuario pertenece el registro. Orden de resolución recomendado:

1

Coincidencia de registros de delegación: par (iss, sub) anterior. Identificador más fuerte, lo que el proveedor considera estable.

2

Coincidencia de correo electrónico verificada: enlace a un usuario existente con el mismo correo electrónico verificado.

3

Provisión JIT: cree un nuevo usuario según su política o rechace si se requiere la incorporación manual.

Eventos de auditoría recomendados para registrar:

registro.creado

reclamo.solicitado

reclamo.confirmado

registro.caducado

registro.revocado

07 / 07 Comience

Lista de verificación de implementación mínima

01

Publique auth.md en la raíz de su servicio con flujos, ámbitos y URL de punto final admitidos.

02

Publicar /.well-known/oauth-protected-resource con un bloque agent_auth

03

Devuelve el encabezado WWW-Authenticate en todas las respuestas 401

04

Implementar /agent/auth distribución de puntos finales en tipo: anónimo o identidad_asserción

05

Para el usuario reclamado: implemente /agent/auth/claim y /agent/auth/claim/complete con lógica OTP

06

Para agentes verificados: mantenga una lista de confianza de proveedores, verifique las firmas ID-JAG con JWKS, implemente protección de reproducción jti

Especificaciones + plantilla auth.md completa: github.com/workos/auth.md – Acceso temprano: [email protected]

Conclusiones clave

auth.md es un protocolo abierto: las aplicaciones alojan un archivo Markdown en service.com/auth.md que describe cómo los agentes se registran y obtienen credenciales específicas. Se admiten dos flujos: agente verificado (basado en ID-JAG, sincrónico, sin interacción humana) y reclamado por el usuario (basado en OTP, no se requiere integración de proveedor). El descubrimiento es de dos saltos: PRM en /.well-known/oauth-protected-resource apunta al servidor de autorización, cuyos metadatos contienen el bloque agent_auth con URL de punto final y flujos admitidos. El protocolo compone los estándares OAuth existentes (RFC 9728, ID-JAG) y no está vinculado a la infraestructura de WorkOS.

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El Apéndice A muestra que esto supera la selección aleatoria de canales bajo una poda agresiva. La formulación original asume que los impactos en la calidad del reemplazo son aproximadamente aditivos. Cada bloque candidato se puntúa dentro del padre no modificado. Eso ignora las interacciones de orden superior entre reemplazos. Iterative Puzzle alterna la compresión limitada con una breve recuperación de destilación de conocimientos. Construye una secuencia M0, M1,… MR en lugar de saltar al objetivo. Las puntuaciones se vuelven a calcular con respecto al modelo comprimido actual, no al modelo original. Se utilizaron tres etapas: El Ministerio de Educación pondera el 75% de la capacidad docente, el estado de Mamba SSM el 75%. Curado por 24 mil millones de fichas. El Ministerio de Educación pondera el 60% de la capacidad docente. Curado por 43,2 mil millones de tokens. Se activó el presupuesto de expertos encaminado al 50%, asignado de forma heterogénea. Curado por 52,8 mil millones de tokens. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 La tabla anterior compara esto con una línea base de Puzzle de un solo paso en el mismo objetivo. El procedimiento de tres pasos tiene un promedio de 69,05 en diez puntos de referencia, frente a 68,48. Las ganancias aparecen en MMLU-Pro, GPQA, HLE, AA-LCR, LiveCodeBench, SciCode y RULER-256K. IFBench-Instruction cayó 0,2 puntos y IFBench-Prompt cayó 0,5. Recuperación: destilación, RL y verbosidad La destilación de conocimientos se ejecutó con un 30 % de datos de preentrenamiento y un 70 % de datos SFT de Nemotron-3-Nano. Durante la fase de rompecabezas, KD utilizó una secuencia de 32K de longitud. Luego, Recovery entrenó a 128K y escaló a 512K. El presupuesto era de hasta 100 mil millones de tokens, con un lote global de 16 millones de tokens, en Megatron-LM. La capacitación posterior de RL adoptó la Etapa 2 del proceso Nemotron-3-Super RL, centrada en la ingeniería de software. La fase 2.1 realizó una comparación del uso de herramientas en un solo paso. La fase 2.2 pasó a la zona de pruebas RL de extremo a extremo, donde los agentes corren hasta 200 turnos. Ambas fases utilizaron una penalización de KL de 0. El equipo barrió las tasas de aprendizaje y luego promedió los pesos resultantes. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 La Figura 4 anterior muestra lo que aportó cada etapa. KD de contexto corto recupera la mayoría de las categorías a más del 97% de Nemotron-3-Super. Luego, KD de contexto largo eleva específicamente los puntos de referencia de entrada larga y de generación larga. El equipo de investigación afirma que el impacto de RL en estos experimentos fue pequeño. La verbosidad es el detalle silencioso. Después de la última iteración de Puzzle, el modelo generó el 132% del recuento de tokens de Super. Eso cayó al 99% después del proceso de recuperación total. Implementación: cuantificación y predicción de tokens múltiples Se produjeron dos recetas de cuantificación posteriores al entrenamiento: FP8 W8A8 apunta a Hopper y NVFP4 W4A4 apunta a Blackwell. Componente Línea base BF16 Punto de control FP8 Punto de control NVFP4 GEMM MoE dispersos y compartidos BF16FP8NVFP4 Mamba GEMM BF16FP8FP8 Mamba Caché SSM FP32FP32FP16 + Caché SRKV FP8FP8FP8 Enrutador FP32FP32FP32 Atención QKV/salida, proyecciones latentes MoE, LM cabezaBF16BF16BF16 Ambas recetas se calibraron en 256 muestras SFT posteriores al entrenamiento. NVFP4 utilizó la calibración máxima, no la búsqueda de sensibilidad AutoQuantize utilizada para Super. El punto de control resultante se cuantifica de forma ligeramente más agresiva y se realiza de manera similar. NVFP4 no es compatible de forma nativa con Hopper. Todavía se utiliza para el objetivo H100 de contexto 1M, porque la capacidad de HBM se vincula allí. Puzzle-75B-A9B hereda un cabezal MTP compartido de Super. Los parámetros se comparten entre los pasos de MTP, por lo que un cabezal se aplica de forma recursiva en la inferencia. La transferencia directa de la cabeza entrenada de Super dio longitudes de aceptación similares. Luego, el equipo de investigación identifica una discrepancia entre el entrenamiento y la inferencia. El entrenamiento MTP forzado por el maestro alimenta la secuencia completa de estados ocultos desplazados. En cambio, la redacción autorregresiva alimenta una combinación de modelos de destino y estados ocultos generados por MTP. Las tasas de aceptación caen en posiciones de draft más profundas. Esto se soluciona mediante una formación continua de la cabeza transferida. En SPEED-Bench con una longitud de calado 7, la longitud media de aceptación aumentó de 3,45 a 4,34. Eso es aproximadamente entre el 25% y el 30%, concentrado en puestos posteriores del draft. A diferencia de Super, el punto de control NVFP4 apenas se degrada: 4,31 frente a 4,34. Dónde ayuda la compresión y dónde duele Benchmark (BF16)SuperPuzzle-75B-A9BDeltaMMLU-Pro83.882.4-1.4AIME25 (sin herramientas)92.289.7-2.5GPQA (sin herramientas)80.578.6-1.9LiveCodeBench82.181.1-1.0SciCode (subtarea)42.340.6-1.7SWE-Bench (OpenHands)59.556.9-2.6Arena-Hard-V272.868.6-4.2AA-LCR56.856.9+0.1REGLA 1M93.992.2-1.7MMLU-ProX79.577.5-2.0 El propio resumen del artículo de investigación es que el seguimiento de instrucciones y las evaluaciones agentes son las que más pierden. Arena-Hard-V2 es el peor de los casos, con -4,2 puntos. RULER se mantiene dentro de aproximadamente 1 a 2 puntos en 256K, 512K y 1M. Tres resultados de BF16 no retroceden. AA-LCR gana 0,1, Scale AI Multi-Challenge empata en 56,6 y TauBench Telecom gana 0,4. NVFP4 cuesta poco además de la compresión. En RULER 1M, el punto de control NVFP4 obtiene una puntuación de 93,2, por encima del 92,2 de BF16. HLE es el costo de NVFP4 más claro, cayendo de 16,5 a 15,7. Los resultados del 8PM se encuentran en el Apéndice E y siguen de cerca al BF16. SWE-Bench no está incluido en el punto de control del 8PM. Casos de uso RAG de contexto ultralargo en una GPU: un servicio de análisis de documentos en un contexto de 1 millón pasa de 1 solicitud simultánea a 8. El rendimiento de decodificación agregado en esa concurrencia es aproximadamente 4 veces mayor. Asistentes de codificación interactivos: en UT >= 100 tok/s en el régimen 8K/64K, un nodo sirve 2,03 veces los tokens. Ajustado por detalle, es decir, 2,16 veces las solicitudes completadas por minuto. Canalizaciones de documentos con gran cantidad de precarga: el régimen de 50.000/2.000 gana solo 1,60 veces. La compresión ayuda menos cuando el procesamiento rápido domina la computación. Bucles SWE agentes: verifique la brecha SWE-Bench de 2,6 puntos con su combinación de tareas. La recuperación de RL apuntó a esta capacidad y solo la restauró parcialmente. Explorador de implementación ‘+esc(r