Un stack de agentes que funciona con cualquier modelo, y que le pertenece
BrainOutput es una plataforma de IA privada y agnóstica de LLM: un chat para su equipo, un orquestador y un stack de agentes reales por debajo, y un enrutamiento de modelos que envía cada tarea al modelo adecuado —local, privado o en la nube— según una política que usted controla. Sin dependencia de los agentes propietarios de ningún proveedor.
El problema: todo stack de agentes propietario es un alquiler sobre su propio futuro
Construya sus flujos de trabajo sobre los agentes de un proveedor y heredará su hoja de ruta, sus precios y sus retiradas de funciones. Cambie de modelo y la capa de agentes se rompe; quédese, y sus procesos —y el contexto de su código— vivirán en la infraestructura de otro.
Para una empresa tecnológica, lo que está en juego se duplica: los datos que pasan por esos agentes son su código fuente y los datos de sus clientes.
Lo que BrainOutput aporta a su equipo
Un orquestador real, no un chatbot con plugins
Los proyectos largos se ejecutan en un orquestador que asigna trabajo a agentes, hace revisar los cambios arriesgados y lo registra todo en un tablero; el mismo stack que usamos para construir el propio BrainOutput.
Agnóstica de LLM por diseño
Cualquier modelo tras una sola interfaz: modelos open-weight locales, sus propios endpoints privados o modelos en la nube con sus propias claves (BYOK). El enrutamiento por confidencialidad envía el trabajo sensible a modelos privados y deja que el resto vaya donde sea más barato o más potente, solo cuando su política lo permite.
Autoalojada, con el código dentro del perímetro
La plataforma funciona en su hardware o en su nube privada. Repositorios, tickets y datos de clientes permanecen dentro de su perímetro; no hay ningún servicio de agentes de un proveedor hacia el que pueda filtrarse el contexto.
Privacidad: su código y su contexto se quedan en su perímetro
El trabajo sensible —código, documentación interna, datos de clientes— lo responden modelos que funcionan en una infraestructura que usted controla. Los modelos en la nube solo reciben lo que su política clasifica explícitamente como no sensible.
Como el stack es agnóstico de LLM, cambiar de proveedor es un cambio de configuración, no una migración: sus flujos de trabajo y sus datos nunca se mueven.
Cómo se integra en su stack
Los agentes trabajan sobre sus repositorios y tableros con sus credenciales y sus reglas de revisión; cada acción queda registrada, de modo que sus ingenieros mantienen la misma supervisión que sobre un colaborador humano.
Construimos BrainOutput con BrainOutput —el mismo orquestador, los mismos agentes y el mismo stack de revisión que entregamos— y podemos mostrárselo funcionando en nuestra propia producción antes de que adopte nada.
Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencia de un agente de código propietario?
En dos cosas. Es agnóstico de LLM: la capa de agentes funciona con cualquier modelo —open-weight local, endpoints privados o en la nube con sus propias claves—, así que ningún cambio de proveedor rompe sus flujos de trabajo. Y es autoalojado: el orquestador, los agentes y su contexto funcionan en una infraestructura que usted controla.
¿Podemos seguir usando modelos en la nube donde son más potentes?
Sí, con sus propias claves (BYOK) y solo donde su política de enrutamiento lo permita. El trabajo sensible va a sus modelos privados; el no sensible puede ir a un modelo en la nube más barato o más potente. Usted define la política.
¿Qué hace realmente el orquestador?
Descompone los proyectos largos en tareas, las asigna a agentes, somete los cambios arriesgados a revisión y lo registra todo en un tablero con evidencias por tarea. Es el mismo stack sobre el que funciona nuestro propio desarrollo, visible en una demo.
¿Quién lo opera?
Instalamos e integramos la plataforma en su entorno y seguimos disponibles para la operación: actualizaciones de modelos, nuevo hardware, cambios de política. Su equipo conserva el control total de credenciales, políticas y datos.
Vea el stack con el que funciona nuestra propia empresa
Reserve una demo y le mostraremos el orquestador, los agentes y el flujo de revisión en directo, en nuestra propia producción. O empiece con un diagnóstico de IA para identificar dónde compensa un stack de agentes en la suya.