Kastor se presenta como un "Terraform para agentes de IA": una herramienta que resuelve la falta de un formato neutro, versionable y revisable para definir agentes, herramientas y prompts. Hasta ahora, los agentes se construyen de forma imperativa dentro de marcos como LangGraph o CrewAI, o se ensamblan a mano en plataformas como OpenAI Assistants o Bedrock Agents, sin una fuente de verdad común.
El proyecto ofrece una especificación tipada y declarativa en HCL —archivos con extensiones .agent, .tool y .prompt— junto con una herramienta de línea de comandos escrita en Go que ofrece dos rutas de uso. El comando "kastor build" genera proyectos ejecutables para marcos de destino, mientras que "kastor plan" y "kastor apply" permiten gestionar agentes como recursos de larga vida en plataformas alojadas, con estado, diffs y detección de drift.
La instalación se puede realizar mediante Homebrew, un script que verifica el checksum del release, "go install" con Go 1.26+, o descargando un binario desde la página de releases. Los requisitos previos incluyen Go 1.26+, Python 3.11+, una clave de API de OpenAI y otra de Tavily para el ejemplo de búsqueda web. El repositorio incluye un ejemplo meteorológico que genera un proyecto LangGraph, donde la herramienta de búsqueda se vincula a un servidor MCP de Tavily mediante un URI de especificación.
El diseño completo está documentado en SPEC.md, que es la fuente de verdad para las decisiones de diseño, mientras que CLAUDE.md recoge las convenciones de trabajo del día a día. Kastor está pensado para desarrolladores que buscan desacoplar la definición de sus agentes del marco o plataforma donde se ejecutan.