Cómo funciona Magnus
De la lógica de alto nivel a la ejecución de bajo nivel. Conoce el sistema que convierte LLMs impredecibles en agentes confiables.
Fase 1: el ciclo de vida
El runtime de ejecución
Cómo funciona
Ejecución controlada en cuatro pasos simples.
Razonamiento del agente
- Extracción: el LLM convierte el mensaje en datos estructurados
- Reglas de decisión: un motor determinista elige el próximo paso
- Herramientas: ejecuta acciones en tus sistemas (APIs, Jira, SAP, MCP)
- Narración: el LLM escribe la respuesta a partir del resultado
Fase 2: la arquitectura
Diseño del sistema y componentes
Cómo corre Magnus los agentes
Cada pedido se convierte en un ciclo de ejecución del agente: decidir → actuar → observar → repetir.
Capacidades del runtime
Ejecución nativa de agentes. Todo lo que necesitas para escalar operaciones con agentes.
Multi-organización real
Datos, claves y agentes aislados por organización.
Gateway de ejecución
Failover automático entre OpenAI y Google Gemini. En los planes pagos, usa tu propia clave del proveedor.
Motor de decisiones
Motor determinista que opera dentro de las reglas definidas y coordina acciones entre sistemas.
Conocimiento y contexto
Conocimiento compartido desde tus sistemas privados. Citas exactas y recuperación que tiene en cuenta el estado.
Estado persistente
El estado de la conversación vive en el servidor: la conversación de cada usuario final sigue donde quedó.
Acciones en tus sistemas
Conectores listos para Jira y SAP (sólo lectura), más tus propias APIs y servidores MCP.
Motor de resultados
Convierte el razonamiento del agente en ejecución estructurada sobre sistemas reales.
Persona en el circuito
Derivación a un operador humano cuando el agente detecta ambigüedad, con todo el contexto del estado.
Observabilidad completa
Trazas y uso de tokens por turno. Cada decisión del agente es auditable.
Qué es Magnus API
Infraestructura para operar IA, no otro wrapper de un LLM.
Qué ES
- Un motor de decisiones en el centro
- Un gateway de LLM centralizado
- Un motor de políticas y seguridad
- Una capa de memoria y contexto (RAG)
Qué NO es
- Un chatbot 'no-code' genérico
- Un simple wrapper de OpenAI
- Una base de datos vectorial aislada
- Una herramienta de diseño de interfaces
Deja de experimentar con IA. Empieza a ejecutar con control.
Construye agentes confiables hoy.