Integre un agente de Ai en cualquier aplicación — en una sola tarde.
Un único SDK para frontend y backend: React, Vue, Next, Svelte en el cliente; Python, Node, Go, Java — en el servidor. El agente ya viene construido — con memoria entre sesiones, herramientas, RAG y OCR sobre sus documentos, streaming de respuestas y llamadas a sus API. La lógica la configura un gestor en el constructor no-code, y el desarrollador la conecta con 5 líneas de código. On-prem o en la nube, 152-ФЗ y auditoría de solicitudes — desde el primer momento.
- ◉ React · Vue · Next · Svelte
- ◉ Python · Node · Go · Java
- ⌬ Constructor de lógica no-code
- ⛨ 152-ФЗ · on-prem
Integrar Ai «como todos» supone 6 meses y un equipo de 5 personas.
Se necesita frontend, backend, colas, base de datos vectorial, pipeline de RAG, monitorización, facturación de tokens. El negocio espera la funcionalidad, los desarrolladores se ahogan en infraestructura y los gestores, en tickets.
Cada chatbot = un nuevo microservicio
Streams, retry, memory, vector store, cachés, límites — todo se escribe desde cero para cada caso. Un año después: 4 copias inoperativas de lo mismo.
El gestor no puede modificar el prompt
Cualquier ajuste del tono, añadir una herramienta o un documento nuevo a la base implica ciclo de release, pruebas y despliegue. Experimentar resulta imposible.
Lógica duplicada en ambos lados
En el frontend, streaming hacia la UI; en el backend, el mismo agente para los jobs. Se mantienen en paralelo y divergen al cabo de un mes.
Widget listo en el frontend o runtime de agentes en el backend.
El mismo agente funciona donde le convenga. ¿Quiere un chat en el área de cliente? Use el componente React. ¿Necesita automatizar un proceso? Llámelo desde Python en tres líneas.
Nativo en el frontend
React · Vue · Next · Svelte · Vanilla JS
Componente React listo con chat, streaming, visualización de llamadas a tools y resultados inline. Personalizable mediante temas — su diseño, no un «widget de soporte técnico».
- → Streaming, markdown, code highlight
- → Voz a texto, archivos, imágenes
- → Inline tool-results: gráfico, tabla, ficha
- → Modo headless: use el hook y diseñe su propia UI
Nativo en el backend
Python · Node · Go · Java · Kotlin
El mismo agente como biblioteca. Llámelo desde un worker, un cron o un endpoint REST. Reciba una respuesta estructurada, JSON-mode y funciones tipadas.
- → Batch asíncrono: 10 000 documentos con un solo comando
- → Agentes webhook: reacción a eventos
- → Tool-call y function-calling con sus propias funciones
- → Idempotencia, retry, dead-letter desde el primer momento
Más de 12 capacidades de AiST listas para usar. Nada que montar.
Cada agente ya sabe leer documentos, buscar en sus datos, reconocer voz y llamar a sus API. Se activa con una casilla en el constructor.
Memoria de diálogos
A corto y largo plazo, a nivel de usuario o de equipo.
RAG sobre sus datos
Conecte bases de datos, documentos, Confluence — el agente busca y cita.
OCR de documentos
PDF, escaneado, foto — extrae texto, tablas, datos identificativos, sellos.
ASR / voz
Reconocimiento de voz en tiempo real, diarización de hablantes.
Tool calling
Llamadas a sus funciones, API REST, GraphQL, bases de datos.
JSON-mode
JSON garantizado válido según esquema — listo para la BD.
Web search
Búsqueda en internet o en la intranet con citas.
Code execution
Ejecución de Python en un sandbox — cálculos, gráficos, parsing.
Image / Vision
Reconocimiento de imágenes, generación a partir de descripciones.
Multi-step planning
El agente planifica, ejecuta y verifica — self-correction.
Sub-agents
Un agente «router» delega tareas a agentes especializados.
Guardrails
Filtros de PII, censoring, on-topic, protección contra prompt-injection.
La lógica la configura el gestor. Sin desarrollador. Sin despliegues.
Prompt, herramientas, fuentes de datos, pruebas — todo en un panel visual. Cambia la redacción, pulsa «Guardar» — y producción se actualiza. Rollback con un solo botón.
El gestor describe la tarea con palabras
«El bot debe ayudar al equipo comercial a responder preguntas frecuentes y calcular el descuento según nuestra matriz».
Activa las herramientas necesarias
RAG sobre contratos, búsqueda en el CRM, calculadora de descuentos. Casillas de verificación — no código.
Prueba con ejemplos reales
Carga 50 preguntas típicas, revisa las respuestas y ajusta el prompt. Versionado como en Git.
Publica — y producción queda actualizada
En 5 segundos la nueva versión está en el panel y en el backend. Rollback con un botón. A/B con tráfico real.
Casos reales de integración de Ai en aplicaciones de negocio.
No un «asistente en la esquina de la pantalla», sino una función del producto: acelerar, automatizar, vender.
Asistente de Ai para el gestor en la ficha de la operación
Análisis de la correspondencia, propuesta del siguiente paso, autocompletado de campos. −38% de tiempo en tareas rutinarias.
Búsqueda interna en los documentos de la empresa
El empleado pregunta en lenguaje natural y recibe una respuesta con enlace a la fuente original. Confluence, Wiki, unidad compartida.
Función de Ai en un producto SaaS
Resúmenes automáticos, generación de contenido, análisis. Agente white-label con su diseño, sin equipo propio de Ai.
Procesamiento automático de documentos entrantes
Contrato → reconocimiento → verificación de datos → comparación con la plantilla → registro en la BD. 0 introducción manual.
Asistente de voz en la primera línea
Atiende la llamada, la clasifica, responde o la enruta. ASR + TTS + integración con el CRM.
Generación de contenido conforme a la guía de marca
Descripciones de productos, publicaciones, campañas de email en el tone-of-voice de la marca. Con sus datos de producto.
Lo que conviene saber antes de la integración.
¿Cuánto tarda la primera integración?
Un chat en el frontend — una tarde: SDK + un componente. Un agente completo con sus tools y datos — 1–2 semanas junto con nuestro arquitecto de soluciones.
¿De verdad puede un gestor configurar el agente por sí mismo?
Sí. Prompt, elección del modelo, conjunto de tools, fuentes de datos, pruebas — a través del panel visual. El desarrollador solo hace falta cuando se necesita un tool personalizado nuevo.
¿Qué modelos están disponibles?
Más de 50 a través de AiST Gateway: GPT-4, Claude, Gemini, GigaChat, YandexGPT, Llama, su propio self-host. Cambie de modelo en la configuración — sin código.
¿Y la ley 152-ФЗ y los entornos cerrados?
La API puede instalarse on-prem como parte de AiST Ai BOX. Todos los agentes, datos y claves permanecen en su CPD. Nada sale al exterior.
¿Cómo se calcula el coste?
Por tokens de LLM (margen del 8–12% sobre el proveedor) + cuota fija por el runtime de agentes. Facturación transparente, presupuestos por equipos.
¿Y si mi caso de uso no es estándar?
API headless: extraiga cualquier pieza — LLM, RAG, OCR, planner — como servicio independiente. Monte su propio agente pieza a pieza.
Sandbox en 1 minuto. El presupuesto inicial corre a cargo de AiST.
Le enviaremos una clave de API, acceso al constructor de agentes y crédito para pruebas. Le mostraremos cómo integrarlo en una tarde.