Infraestructura para varios proveedores de LLM
Conecta modelos configurados, conocimiento aprobado y herramientas mediante servicios gestionados y rutas de ejecución compatibles.
Explora la infraestructura para LLMPara adoptar agentes de IA en tu organización
Planifica cómo adoptar agentes de IA en toda tu organización
Una plataforma empresarial de agentes de IA con acceso a varios proveedores de LLM, presupuestos monetarios y bibliotecas de organización y equipo. Empieza con un flujo de trabajo concreto y planifica la evaluación y la incorporación con nuestro equipo.
Construido por operadores de Axos Bank, Google, Bank of America y Comcast Voice AI
Ver la demo de la plataforma
¿Ya tienes en mente un flujo de trabajo que el equipo repite? Explora un enfoque para hacer reutilizable la experiencia del equipo. Explorar flujos de trabajo reutilizables
El problema
La IA funciona para individuos. Las organizaciones no logran escalarla.
Los LLM pueden hacer de todo. Por eso la mayoría de las organizaciones no puede hacer nada con ellos.
Theoretical capabilityEnterprise adoption
Customer Support
Sales & Marketing
Operations
Finance & Legal
Product & Engineering
HR & Recruiting
¿Por qué la brecha?
Nadie puede construir lo que necesita
Los equipos no pueden convertir su flujo específico en una herramienta. La capacidad existe. La última milla no.
Lo que funciona no escala
Toda organización tiene usuarios avanzados que ya lo resolvieron. Ese conocimiento vive en sus cabezas. No hay forma de compartirlo, convertirlo en plantilla o transferirlo.
La IA sombra llena el vacío
Cuando no hay rutas aprobadas claras, las personas eligen herramientas desconectadas y cuentas personales. Sin propiedad visible ni registros de uso, la adopción se vuelve difícil de gestionar.
Un patrón común de adopción empresarial
La brecha no es inteligencia.
Es infraestructura.
Por qué fallan las herramientas existentes
Toda plataforma de IA fuerza una concesión. AgentShelf no.
Tres categorías. Tres trampas. Una salida.
Fácil + potenteNo abierta
La trampa del lock-in
Anthropic • OpenAI • Microsoft • Salesforce
Son rápidas de adoptar, pero cambiar de modelo o entorno operativo puede exigir reconstruir alrededor de otra plataforma.
Fácil + abiertaNo potente
La trampa de la interfaz básica
Interfaces ligeras de IA
Es fácil empezar, pero resultan limitadas cuando un agente necesita herramientas, conocimiento, archivos y contexto operativo duradero.
Potente + abiertaNo fácil
La trampa de hacerlo por cuenta propia
Herramientas para desarrolladores e infraestructura personalizada
Son flexibles, pero la organización debe ensamblar y mantener el espacio de trabajo, las integraciones, las reglas de acceso y la ruta de despliegue.
AgentShelf aborda las tres con una base gestionada
Abierta
Elección sin dependencias rígidas
Mantén el propósito del agente y el contexto de su espacio de trabajo separados de un único modelo o superficie compatible.
Potente
Un espacio de trabajo para trabajo real
Cada agente individual recibe un entorno dedicado para herramientas, conocimiento, archivos y contexto operativo aprobados.
Fácil
Empieza con un agente enfocado
Comienza con un usuario, un agente individual y un espacio de trabajo dedicado, sin convertir la infraestructura personalizada en el primer paso.
Un usuario. Un agente enfocado. Un lugar dedicado para trabajar.
El espacio dedicado es donde un usuario gestiona el contexto, las herramientas, conversaciones, resultados y actividad disponible del agente.
Base de la plataforma
Una base compartida para adoptar agentes de IA
Presupuestos que define tu organización
Los administradores eligen presupuestos monetarios flexibles o estrictos para organización, equipo, usuario y widget. Las solicitudes cubiertas continúan con una advertencia o se rechazan al alcanzar el límite correspondiente.
Explora los controles de presupuestoBibliotecas de organización y equipo
Cualquier persona puede proponer agentes. Los responsables de la organización o del equipo los revisan y aprueban. Los agentes de organización están disponibles en toda la organización; los de equipo, solo para sus miembros.
Explora la biblioteca de agentesLímites y revisión humana
Mantén separados los espacios de trabajo privados de las sesiones públicas o integradas del agente, limita el acceso a cada experiencia y revisa con la persona responsable la actividad, el uso, los errores y los resultados disponibles.
Explora los límites de confianzaVideo · 0:33 · En inglés
Un agente para cada equipo: la biblioteca de agentes de AgentShelf
Descubre cómo AgentShelf convierte la experiencia individual en agentes reutilizables con propuestas, aprobación y bibliotecas de organización o equipo.
Ver la página del videoCasos de uso
Decisiones reales que tu equipo enfrenta cada semana.
Cada una solía tomar 30 minutos de búsqueda y copiar-pegar. Ahora es una conversación.
Conocimiento
Conocimiento tribal, bajo demanda
"¿Cuál es nuestro proceso para manejar compras empresariales?"
Buscar documentos compartidos→extraer secciones del playbook→citar fuentes→responder en segundos
Ventas
Preparación de reuniónes en segundos
"Tengo una llamada con Acme en 20 minutos."
Obtener contexto de la cuenta→redactar puntos de conversación→referenciar notas previas→compartir con el equipo
Soporte
Resolución de tickets desde tus documentos
"El cliente dice que su integración falló después de la actualización."
Buscar en la base de conocimiento→empatar problema conocido→redactar respuesta→escalar si hace falta
Enfoque de gobernanza
Diseñado para una adopción responsable de IA.
Mantén visibles la propiedad, el acceso configurado, la actividad y el uso mientras tu organización aplica sus propios requisitos de seguridad y cumplimiento.
Acceso configurado a modelos
Usa acceso aprobado a modelos y gestiona las instrucciones y el contexto por separado de un único proveedor donde exista soporte.
Registros de actividad y uso
Revisa la actividad disponible del agente, las interacciones y los costos con marcas de tiempo y atribución donde el reporte esté habilitado.
Propiedad y revisión claras
Mantén conectados al usuario, el agente individual, el espacio de trabajo dedicado y las políticas configuradas en una relación revisable.
Preguntas sobre la adopción de AgentShelf
AgentShelf es para organizaciones que ofrecen agentes de IA enfocados a equipos no técnicos. Cada usuario trabaja con un agente individual en su espacio de trabajo dedicado, con conocimiento, herramientas y contexto operativo aprobados.
El punto de partida previsto es una configuración guiada y sin código para un caso de uso enfocado. Los equipos técnicos pueden ampliar las integraciones compatibles cuando el flujo de trabajo lo requiera.
Comparte durante la evaluación el CRM, la fuente de conocimiento o el sistema de negocio que necesita tu flujo de trabajo, para que el equipo confirme la compatibilidad y lo que implicaría configurarlo.
La configuración del agente incluye definir su comportamiento, límites y puntos de revisión humana. Durante la evaluación, identifica qué decisiones debería revisar una persona en tu flujo de trabajo.
Tú defines el conocimiento, las herramientas y el contexto operativo aprobados para el espacio de trabajo del agente. Durante la evaluación, conversa sobre tus requisitos de retención, eliminación y ubicación de datos.
Empieza con una tarea enfocada, un usuario, un agente y su espacio de trabajo dedicado. La incorporación práctica permite definir las necesidades de configuración del espacio de trabajo, integraciones y gobernanza.
Elige un flujo de trabajo para evaluar primero.
Solicita acceso anticipado para conversar sobre un caso concreto. Si evalúas la adopción en varios equipos, contacta con ventas para hablar del encaje y la incorporación.