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Infrastructure

El stack
completo.

Infraestructura de IA construida desde la base.
Local. Controlada. En producción.

Architecture

Three engines.
One infrastructure.

Click any engine to see how it connects.

Engines

Select an engine

Shared infrastructure

PostgreSQLData layer
QdrantVector memory
OllamaLocal LLMs
n8nOrchestration
01

No rented.

Cada componente del stack corre en hardware propio o en infraestructura que controlamos completamente. Sin lock-in a APIs de terceros para funciones críticas.

02

Not abstracted.

No usamos wrappers que ocultan lo que sucede debajo. Entendemos cada capa del stack — desde el modelo hasta el webhook de salida.

03

Owned.

Los modelos, los datos, la lógica de negocio y las integraciones pertenecen al cliente. No a un proveedor de IA que puede cambiar precios o discontinuar servicios.

Herramientas

Cada pieza tiene
un propósito.

Inference

Ollama

Corre modelos de lenguaje directamente en hardware propio — sin llamadas a APIs externas, sin datos enviados a terceros. Qwen, Mistral, LLaMA 3 y Gemma operan en nuestros servidores.

Rol →Motor de razonamiento local para todos los pipelines de análisis y generación.
Vector Store

Qdrant

Base de datos vectorial de alta velocidad. Almacena embeddings y permite búsqueda semántica sobre millones de documentos en milisegundos. La memoria a largo plazo de los agentes.

Rol →Indexación de contenido, recuperación en pipelines RAG, análisis de similitud semántica.
Orchestration

n8n

Plataforma de automatización de workflows que conecta LLMs, bases de datos, APIs externas y servicios de notificación. La columna vertebral de la orquestación de agentes.

Rol →Pipelines de datos, scheduling, integración con HubSpot, Telegram y sistemas de monitoreo.
Data Layer

PostgreSQL

La capa de persistencia estructurada. Historial de deals, logs de agentes, métricas de rendimiento y metadata de contenido. Confiable, extensible, nuestro.

Rol →Fuente de verdad para datos estructurados. Alimenta los modelos de scoring y los sistemas de reporting.
Agent Framework

LangGraph

Framework para construir agentes como grafos de estado con memoria entre pasos, bifurcaciones condicionales y capacidad de retry. La diferencia entre un bot y un agente real.

Rol →Arquitectura del motor Adaptive Security. Evalúa amenazas, decide acciones, ejecuta y reporta.
Editorial Layer

Next.js + Payload

Frontend en Next.js 16 (App Router) con Payload CMS como capa editorial. El sitio que lees es la misma infraestructura que usamos para publicar investigación y documentar los motores.

Rol →Publicación editorial, API de contenido, server-side rendering y delivery de la experiencia.

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