Base de conocimiento con RAG
El agente responde con tus documentos
Se cargan PDF, DOCX, TXT y Markdown, y la plataforma los indexa y los parte para búsqueda semántica. El agente recupera el fragmento pertinente y responde con él, en vez de inventar. Las bases se comparten entre agentes o se aíslan por caso.
Para quien tiene el conocimiento escrito y disperso.
Conectividad por MCP
El agente ejecuta, no solo conversa
Conexión a CRM, bases de datos, correo, almacenamiento y APIs propias mediante MCP, REST y webhooks, con seis métodos de autenticación. Es el mismo protocolo que usamos en los proyectos de streaming, así que lo que se conecte aquí no se pierde después.
Para quien necesita que el agente haga algo, no que responda.
Varios modelos, un solo lugar
El modelo se elige por caso de uso
Modelos de OpenAI, Anthropic, Google y Groq, intercambiables sin reescribir el agente. Los planes altos incluyen seguimiento de costo en tiempo real, y la edición autogestionada admite modelos propios con vLLM y Ollama.
Para quien no quiere quedar atado a un proveedor de modelos.
Despliegue y seguridad
En su nube o en la tuya
Como servicio gestionado, o autogestionado en AWS, Azure, Google Cloud y Oracle Cloud. Control de acceso por rol a nivel de empresa y de agente, protección CSRF, límites por IP y cifrado en tránsito y en reposo. GDPR compliant y SOC 2 ready.
Para quien tiene datos que no pueden salir de su infraestructura.