La plataforma detrás de los trabajadores.
Cinco sistemas integrados otorgan a cada trabajador digital de Kronaxis identidad persistente, comportamiento impulsado por la personalidad, experiencia en el dominio y juicio autónomo. Así es como trabajan juntos.
Cómo un trabajador digital procesa una tarea
Desde la solicitud del cliente hasta la acción autónoma en una única tubería. Cada componente se desarrolla de forma independiente, está protegido por patente y es desplegable en infraestructura soberana.
El núcleo cognitivo
Soul Engine es la arquitectura cognitiva que otorga a cada trabajador digital identidad persistente, planificación autónoma y toma de decisiones consistente con la personalidad. Gestiona tres niveles de memoria: memoria de trabajo (contexto de la tarea actual), memoria episódica (historial de interacciones) y memoria semántica (conocimiento y relaciones acumulados).
Los trabajadores no se reinician entre sesiones. Cada interacción se recuerda, cada relación se rastrea y cada decisión se informa con el historial completo de experiencias previas. La arquitectura cognitiva se construyó originalmente para cumplir con requisitos de autenticidad de grado gubernamental. Ese estándar de ingeniería se aplica a cada trabajador comercial.
- Memoria de tres niveles: trabajo, episódica y semántica
- Planificación autónoma: descomposición de objetivos y ejecución de tareas
- Consistencia de personalidad: DYNAMICS-8 impulsa cada decisión
- Escalada basada en confianza: sabe cuándo preguntar a un humano
- Protocolos de traspaso: transferencias ricas en contexto entre trabajadores
- Modo copiloto: el humano puede unirse a cualquier conversación en tiempo real
Personalidad que impulsa el comportamiento
DYNAMICS-8 es nuestro marco de personalidad propietario de ocho dimensiones. Extiende la ciencia de la personalidad establecida con dos dimensiones diseñadas específicamente para la predicción del comportamiento digital: Agudeza (fluidez en plataformas digitales) e Impulsividad (decisiones rápidas y sensibilidad a la recompensa).
Cada trabajador digital tiene un perfil DYNAMICS-8 único que determina cómo se comunica, negocia y construye relaciones. A través de sus correcciones y comentarios, el perfil se calibra para que coincida con SUS estándares de comunicación: cuanto más trabaje con un trabajador, más se alineará su estilo con lo que espera. Cada prospecto con el que interactúan se perfila según el mismo marco, lo que permite una comunicación calibrada por personalidad que ninguna otra plataforma puede producir.
Cada dimensión se puntúa de 0.0 a 1.0 con cuatro facetas granulares, lo que da 32 parámetros de comportamiento por trabajador o prospecto. El modelo se valida con literatura de validez de criterio publicada y se calibra con datos demográficos a nivel de censo.
Protegido por patente. La solicitud de patente del Reino Unido GB 2605150.8 cubre el sistema de simulación cognitiva, incluida la toma de decisiones impulsada por la personalidad DYNAMICS-8.
Inferencia LLM soberana
Los trabajadores digitales de Kronaxis funcionan con nuestros propios modelos de lenguaje ajustados, no con APIs de terceros. Imprint utiliza una arquitectura en niveles con adaptadores por rol que se intercambian en caliente bajo demanda. Cada rol de trabajador tiene su propio adaptador ajustado, entrenado con datos específicos del rol, cargado sin reiniciar el modelo base.
Esto significa que sus datos nunca tocan la infraestructura de IA en la nube de terceros. La cognición central se ejecuta completamente en hardware que controlamos, con una reserva escalonada solo para operaciones no sensibles.
- Inferencia soberana: sin dependencia de API de terceros para la cognición central
- Adaptadores por rol: experiencia ajustada en un único modelo base
- Arquitectura en niveles: modelo grande para razonamiento complejo, modelo compacto para tareas estructuradas
- Intercambio en caliente: adaptadores de rol cargados por solicitud, sin necesidad de reinicio
- Tubería de expertos: mejora continua de cada implementación
El sustrato de memoria que todos los trabajadores comparten
Fabric es la capa de memoria y coordinación compartida que se encuentra debajo de cada trabajador, persona y agente de investigación de Kronaxis. En lugar de precargar cientos de kilobytes de contexto en cada prompt, los llamadores solicitan a Fabric lo que necesitan bajo demanda: un memorándum curado, una decisión relacionada, un fragmento de código, una conversación anterior. El resultado son prompts más cortos, menor costo de inferencia y continuidad entre sesiones que antes no existía.
Fabric se ejecuta como un único servicio MCP en hardware propio. Veintidós puntos finales cubren el almacenamiento y recuperación de memoria, la clasificación híbrida, la coordinación entre sesiones, las consultas de gráficos de código, la federación entre fincas y las señales de retroalimentación que entrenan al enrutador sobre qué modelo usar a continuación. Detrás de él se encuentra Postgres con pgvector y una capa de incrustación de Ollama que produce vectores de 768 dimensiones con nomic-embed-text.
- Clasificación híbrida: 50% similitud coseno, 30% tsvector de Postgres, 20% recencia
- Nativo MCP: superficie de herramientas de primera clase para cualquier agente que hable el Protocolo de Contexto del Modelo
- Coordinación entre sesiones: los agentes dejan mensajes duraderos entre sí a través de fincas
- Índice de gráfico de código: gráfico de símbolos tree-sitter para consultas estructurales de código sin grep
- Federación: múltiples fincas pueden compartir un plano de memoria sin fusionar almacenes
- Soberano por defecto: Postgres + pgvector + Ollama, sin dependencia de IA de terceros
Automatización de UI multiplataforma
Forge es la capa de acción. Los trabajadores digitales pueden operar cualquier interfaz de software: aplicaciones web, software de escritorio, aplicaciones móviles y sistemas heredados. Sin APIs, sin scripting, sin cooperación del proveedor de la aplicación requerida.
Forge utiliza automatización de interfaz visual impulsada por ML: ve la pantalla, comprende la estructura de la interfaz y ejecuta tareas dirigidas a objetivos. Cuando la interfaz cambia, Forge se adapta sin intervención manual.
- Automatización visual: opera a través de la UI, no a través de APIs
- Multiplataforma: Android, iOS, Windows, macOS, Linux, web
- Autoreparación: se adapta cuando las interfaces cambian
- Compresión de modelos: modelos de producción compactos a partir de modelos de entrenamiento grandes
- Protegido por patente: GB 2605145.8 cubre el método
Cada trabajador tiene cara y voz
Cada trabajador digital mantiene una sala de video persistente. Puede unirse a una videollamada con cualquier trabajador en cualquier momento, dar instrucciones verbales o reunir a varios trabajadores en una reunión de equipo. Los trabajadores también pueden iniciar llamadas con usted cuando su juicio determine que algo requiere su atención inmediata.
La síntesis de voz se ejecuta en infraestructura soberana sin que los datos de audio se envíen a servicios en la nube de terceros. Las características de voz de cada trabajador y su cadencia conversacional están determinadas por su perfil de personalidad DYNAMICS-8, produciendo estilos de comunicación distintos que permanecen consistentes en cada interacción.
- Video en tiempo real: latencia inferior a 200 ms, salas persistentes por trabajador
- Síntesis de voz soberana: inferencia de GPU local, sin dependencia de TTS en la nube
- Voz de personalidad DYNAMICS-8: cada trabajador tiene un estilo de comunicación distinto
- Identidad visual generada: generación de rostros con IA con sincronización labial en tiempo real
- Red telefónica: llamadas entrantes y salientes a través de la red telefónica pública
- Memoria de tres niveles: los trabajadores recuerdan cada conversación que ha tenido
IA que sabe cuándo pedir ayuda
Cada trabajador de Kronaxis opera dentro de un marco de escalada basado en la confianza. Cuando un trabajador encuentra una situación por debajo de su umbral de confianza, se detiene y le pregunta. Cuando corrige a un trabajador, esa corrección se almacena en memoria persistente y se aplica a todas las interacciones futuras. El resultado: trabajadores que mejoran mediblemente cada semana que los usa.
Esto no es una barrera de seguridad añadida a un sistema autónomo. La supervisión humana es el principio de diseño central. El modo copiloto, las devoluciones de llamada proactivas, las reglas de escalada y el aprendizaje de correcciones están integrados en la arquitectura cognitiva desde el principio.
- Umbrales de confianza: los trabajadores se detienen y escalan cuando no están seguros
- Modo copiloto: coaching en susurros o toma de control total durante cualquier interacción en vivo
- Devoluciones de llamada proactivas: los trabajadores le llaman cuando una decisión requiere juicio humano
- Aprendizaje de correcciones: cada corrección se almacena permanentemente y se aplica en el futuro
- Reglas de escalada: usted define qué requiere aprobación y qué manejan los trabajadores solos
- Rastro de auditoría: cada decisión, escalada y corrección se registra
Todas las herramientas de automatización existentes tienen la misma falla fatal
La automatización tradicional depende de la cooperación de la aplicación: APIs expuestas, selectores estables, scripts grabados. Cuando la aplicación cambia, la automatización se rompe.
Automatización Tradicional (RPA, Selenium, Scripts Grabados)
- Selectores CSS/XPath frágiles que se rompen con cada actualización de UI
- Requiere acceso a API o inspección DOM
- Grabación manual o scripting para cada flujo de trabajo
- Mantenimiento separado por aplicación, por versión
- No puede operar aplicaciones de código cerrado o heredadas
- Herramientas de plataforma única que no se transfieren
Kronaxis Forge
- Opera a través de la interfaz visual: sin selectores, sin DOM
- No requiere acceso a API ni cooperación del proveedor
- Aprende la estructura de la interfaz de forma autónoma: sin grabación
- Se autorrepara cuando cambia la UI de la aplicación
- Funciona en cualquier aplicación con interfaz gráfica
- Un motor para Android, iOS, Windows, macOS, Linux, Web
Soporte de plataforma
El mismo motor Forge opera en todas las plataformas principales a través de una interfaz de controlador unificada.
Qué hace diferente a esta plataforma
Seis capas de diferenciación tecnológica que se componen con cada implementación.
Cada implementación mejora a cada trabajador
Un bucle de mejora de cuatro etapas se ejecuta automáticamente para cada rol de trabajador. Sus correcciones, sus estándares, su conocimiento del dominio se incorporan directamente a los modelos que potencian a cada trabajador de ese tipo.
Vea la tecnología en acción
Despliegue un equipo de ventas completo y vea cómo estos sistemas trabajan juntos para prospectar, calificar y cerrar en su nombre.