Cliente 9 · Startup de automatización de atención al cliente
Núcleo AI
El cliente final: agentes concurrentes, memoria e IA integrada.
El norte de este cliente
Que Núcleo AI procese miles de tickets de soporte con trabajo en paralelo, agentes coordinados, memoria persistente y decisiones de LLM con reglas de seguridad.
Entrega final: Un mini-pipeline de tickets: puntuación en paralelo, un agente agregador, memoria del resumen y una decisión con LLM que cae a una regla determinista cuando no hay modelo.
Núcleo AI es una startup que automatiza la atención al cliente de otras empresas. Reciben miles de tickets por día y necesitan lo que Synsema hace mejor que nadie: procesar en paralelo, coordinar agentes concurrentes, recordar entre ejecuciones y usar el LLM como parte del lenguaje — todo con el modelo de seguridad de capacidades. Es el último cliente: acá se junta todo lo que aprendiste.
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Pasos
- Teoría · Vera Trabajo en paralelo: parallel_map +10 xp
- Juego · ¿Qué imprime? · Nadia ¿Qué imprime? — parallel_map ★★★
- Misión · Tomás Puntuar el lote de la mañana ★★★
- Teoría · Vera Agentes: spawn, blackboard y señales +10 xp
- Juego · ¿Qué imprime? · Nadia ¿Qué imprime? — señales ★★★
- Misión · Tomás Dúo de agentes: medir y resumir ★★★
- Teoría · Vera Memoria persistente: remember y recall +10 xp
- Misión · Tomás La bitácora del agente de soporte ★★★
- Teoría · Vera El LLM como primitiva: decide, generate y llm_available +10 xp
- Juego · ¿Qué imprime? · Nadia ¿Qué imprime? — decide sin modelo ★★★
- Misión · Tomás Las reglas del dueño mandan ★★★
- Teoría · Vera Todo junto: un lenguaje agent-native +10 xp
- Entrega al cliente · Tomás Entrega: el pipeline de Núcleo AI ★★★ ◆ 3