Agentes que se automejoran
Cada resultado de auditoría, cada corrección humana y cada fallo en producción se retroalimenta en el sistema. Un agente siempre activo convierte esa señal en recomendaciones concretas que tu equipo puede decidir implementar.
Reserva una demoMonitorización proactiva
Un agente siempre activo vigila el despliegue, señala regresiones de comportamiento y detecta anomalías en las tasas de aprobación de auditorías, con alertas calibradas sobre una ventana móvil de doce semanas en lugar de un umbral fijo fruto de una suposición.
Recomendaciones, no solo alertas
Las señales de observabilidad se convierten en recomendaciones concretas y accionables (un ajuste de prompt, un nuevo northstar o un test de regresión que fije una corrección) basadas en cómo funciona realmente la plataforma.
El bucle que ya se acumula
Una sesión fallida se convierte en un test de regresión al instante, así que el problema no puede reaparecer. Un voto a favor o en contra de cualquier comentario de auditoría se convierte en un ejemplo de calibración en el northstar que no superó. La precisión mejora con cada sesión revisada.
“Esa reparación suele costar unas 180 £.”
Quien llama pregunta por un precio
Se ejecuta en cada versión
Negativo, en Divulgación de precios
Activo a partir de la próxima auditoría
Validado frente a tráfico real
Un cambio puede dividirse entre el tráfico de producción y medirse con métricas definidas antes de cualquier despliegue amplio, de modo que un cambio de prompt o de herramienta queda probado frente a interacciones reales.
Versión 83 frente a Versión 84
6 días, 8412 sesiones en directo
FAQs
Cuatro cosas que ya están en marcha: un agente siempre activo que monitoriza el despliegue en busca de regresiones y anomalías, señales de observabilidad convertidas en recomendaciones concretas, fallos resueltos fijados como tests de regresión, y feedback humano sobre las auditorías que calibra los estándares con los que evaluarán las auditorías futuras. Los cambios se proponen y se validan; tu equipo los aplica.
No. Las recomendaciones se presentan para revisión: un ajuste de prompt, un nuevo northstar, un test de regresión. Alguien de tu equipo acepta o rechaza cada una, y nada modifica por su cuenta un workflow en producción.
Cambios de configuración, en los mismos artefactos que tu equipo ya edita: un ajuste en un prompt, un nuevo northstar que exija al agente un estándar que le faltaba, o un test de regresión que fije una corrección para que el problema no pueda volver. Las recomendaciones se basan en cómo funciona la plataforma: nodos, patrones, sintaxis de variables, en lugar de consejos genéricos.
Tests A/B entre versiones. Define control y retador, reparte tráfico real de producción entre ambos y mide tasa de resolución, tasa de transferencia y tasa de aprobación de auditorías en condiciones idénticas, de modo que un cambio se valida frente al comportamiento real antes de desplegarlo de forma amplia. Puedes leer más sobre tests A/B en nuestro blog técnico.
No. Todo lo que usa el bucle procede de tu propio despliegue, dentro de tu propia instancia aislada. Los datos de cliente nunca se usan para entrenar nuestros modelos ni los de nuestros proveedores sin consentimiento explícito, y nunca se comparten entre tenants.
