Camino 1
Un chatbot con IA
Rápido, pero no se le confía nada importante.
- ¿Cuánto tarda en funcionar?
- Días
- ¿Se le puede confiar la operación?
- No: inventa y actúa sin control
- ¿Rinde cuentas de lo que hizo?
- No queda registro de por qué
IA gobernada · IA observada
IA que opera frente a clientes reales, sin quedar desatendida.
Agentes de IA que atienden en tus canales —WhatsApp, Telegram, tu web— o dentro de tu propio sistema por API. El modelo entiende y redacta; las decisiones siguen reglas, lo irreversible se confirma y cada paso queda registrado.
Un turno, por dentro restaurante
Somos 4, ¿tienen lugar el viernes a las 21?
- Entiende Modelo
personas: 4 · día: viernes · hora: 21:00
- Decide Reglas
flujo «reserva» → consultar disponibilidad
- Ejecuta Herramienta
disponibilidad(vie 21:00) → hay mesa
- Confirma Compuerta
reservar es irreversible: pide un sí antes
Tengo mesa para 4 el viernes a las 21. ¿La reservo a tu nombre?
Traza registrada: qué entendió, qué regla aplicó, qué ejecutó.
El problema
La IA ya habla con tus clientes. ¿Quién la supervisa?
Poner un modelo de lenguaje a conversar es fácil. Dejarlo operar sin supervisión, frente a un cliente final, es otra cosa.
Inventa
Afirma una política, un precio o un horario que no existe.
Actúa sin permiso
Confirma una reserva, un pedido o un pago que nadie aprobó.
No deja rastro
Cuando algo sale mal, no hay forma de reconstruir por qué hizo lo que hizo.
Falla en silencio
Se cae un proveedor o se traba una conversación, y nadie se entera hasta que se queja el cliente.
Tus opciones
Hoy una empresa tiene dos caminos. Magnus es el tercero.
Tres preguntas alcanzan para compararlos.
Camino 2
Software a medida
Confiable, pero lento y caro.
- ¿Cuánto tarda en funcionar?
- Meses, con un equipo dedicado
- ¿Se le puede confiar la operación?
- Sí, hace exactamente lo pedido
- ¿Rinde cuentas de lo que hizo?
- Sólo si se construye para eso
Camino 3
Magnus
IA que opera con reglas, sin empezar de cero.
- ¿Cuánto tarda en funcionar?
- Semanas: se configura, no se programa
- ¿Se le puede confiar la operación?
- Sí: reglas, y confirmación antes de lo irreversible
- ¿Rinde cuentas de lo que hizo?
- Sí: cada paso queda registrado
Cómo usarlo
Un agente, dos formas de usarlo.
Es el mismo agente, con las mismas reglas y el mismo plan. Lo único que elegís es por dónde atiende.
En tus canales
Magnus Agents
Para negocios que quieren atender ya, sin programar.
Tu agente atiende por WhatsApp, Telegram y el chat de tu web. Lo configurás desde el panel.
WhatsAppTelegramChat web
- Agentes listos por rubro
- Conversaciones en vivo
- Derivación a una persona cuando hace falta
- Panel y métricas
Mismo agente · mismas reglas · mismo plan
En tu sistema
Magnus API
Para equipos con su propia app, web o CRM.
Tu aplicación le habla al agente por API. La interfaz y la marca siguen siendo tuyas.
API compatible con OpenAIPythonNodeGo
- Cambiás una dirección si ya usás OpenAI
- SDKs oficiales y de código abierto
- Organizaciones, usuarios y claves de API
- La traza de cada turno
Un mismo plan cubre las dos formas. Desde gratis, con invitación.
Ver planesPara desarrolladores: el motor que decide, Magnus Zero, se publicará como código abierto (Apache-2.0).
En tu sistema · ¿Ya usás OpenAI?
Cambiás la dirección. Magnus toma el control de tu IA.
Si tu aplicación ya le habla a OpenAI, no se reescribe nada: el mismo código apunta a Magnus, con tu clave de Magnus. El modelo sigue entendiendo y redactando; qué hacer pasa a decidirlo Magnus.
Antes api.openai.com/v1
Ahora app.iamagnus.com/v1
Magnus guarda la conversación: lee sólo el mensaje nuevo, y user separa la de cada cliente. Las herramientas se configuran en el agente y no en cada pedido, por eso tools y response_format no se aceptan.
from openai import OpenAI client = OpenAI(- api_key="sk-...",+ base_url="https://app.iamagnus.com/v1",+ api_key="magnus_sys_...", ) reply = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[{"role": "user", "content": "¿Hay mesa el viernes?"}],+ user="juan@empresa.com", # una conversación por cliente ) print(reply.choices[0].message.content) +3 −1 líneas cambiadas · Python
import OpenAI from "openai"; const client = new OpenAI({- apiKey: "sk-...",+ baseURL: "https://app.iamagnus.com/v1",+ apiKey: "magnus_sys_...", }); const reply = await client.chat.completions.create({ model: "gpt-4o", messages: [{ role: "user", content: "¿Hay mesa el viernes?" }],+ user: "juan@empresa.com", // una conversación por cliente }); console.log(reply.choices[0].message.content); +3 −1 líneas cambiadas · Node.js
Nuestro enfoque
El modelo entiende. El sistema decide.
Usamos el modelo de lenguaje donde es bueno: interpretar lo que dice una persona y redactar la respuesta. Qué hacer lo decide un motor determinístico, con reglas declaradas que se pueden leer y auditar.
Gobernada
Reglas explícitas por rubro. Nada irreversible sin una confirmación. Derivación a una persona cuando corresponde.
Observada
Cada turno deja su traza: qué entendió, qué decidió y con qué regla, qué herramienta ejecutó y qué devolvió. Cuando alguien pregunta quién respondió y por qué, hay respuesta.
Resiliente
Si un proveedor de IA falla, pasa al siguiente. Bajo presión, el sistema degrada de forma controlada en lugar de romperse.
Magnus no es un constructor de chatbots ni una capa encima de un modelo: es lo que decide qué hace la IA, y deja constancia.
En tu sistema · Integración
Magnus se suma a tu producto. No lo reemplaza.
Tu aplicación sigue siendo tuya, con tu interfaz y tu marca. Magnus trabaja detrás, entre tu aplicación y tus sistemas.
- 1
Tu aplicación
Manda el mensaje de tu cliente.
- 2
Magnus API
Entiende, decide con reglas, confirma lo irreversible y registra cada paso.
- 3
Tus sistemas
Tu agenda, tu stock o tu CRM: el agente los consulta y opera como herramientas, por MCP o propias.
La respuesta vuelve a tu aplicación, lista para mostrar.
¿Empezás de cero? Unas pocas líneas, en tu lenguaje
-
pip install iamagnusGitHub → -
npm install iamagnusGitHub → -
go get github.com/ABZ-LABS/magnus-go-sdkGitHub → - Pedir una API key
Python
from iamagnus import MagnusClient
with MagnusClient("https://app.iamagnus.com", "magnus_sys_...") as client:
agent = client.list_agents()[0]["id"]
# Un hilo por usuario final: lo continúa `user`, no el historial reenviado.
chat = client.conversation(agent, user="juan@empresa.com")
print(chat.send("Hola, ¿qué podés hacer?"))
print(chat.send("¿Y el precio?")) Node / TypeScript
import { MagnusClient } from "iamagnus";
const client = new MagnusClient({
baseUrl: "https://app.iamagnus.com",
apiKey: "magnus_sys_...",
});
const [agent] = await client.listAgents();
// Un hilo por usuario final: lo continúa `user`, no el historial reenviado.
const chat = client.conversation(agent.id, { user: "juan@empresa.com" });
console.log(await chat.send("Hola, ¿qué podés hacer?"));
console.log(await chat.send("¿Y el precio?")); Go
client := magnus.New("https://app.iamagnus.com", "magnus_sys_...")
ctx := context.Background()
agents, err := client.ListAgentsContext(ctx)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// Un hilo por usuario final: lo continúa `user`, no el historial reenviado.
chat := client.Conversation(agents[0].ID, "juan@empresa.com")
answer, _ := chat.SendContext(ctx, "Hola, ¿qué podés hacer?", nil)
fmt.Println(answer)El mercado
Dónde nos paramos
Cada enfoque disponible resuelve una parte. Magnus apunta al cuadrante que queda vacío: rápido de poner en marcha y seguro para operar.
alta Control al operar con clientes → baja
Software a medida Control total, meses de desarrollo
Frameworks de agentes Flexibles: el control lo arma cada equipo
Agentes autónomos Potentes, poco previsibles ante un cliente
Constructores de chatbots En horas, sin garantías para operar
Magnus Se configura en semanas y opera con reglas
Velocidad para salir a producción → alta
- Software a medida: Control total, meses de desarrollo
- Frameworks de agentes: Flexibles: el control lo arma cada equipo
- Agentes autónomos: Potentes, poco previsibles ante un cliente
- Constructores de chatbots: En horas, sin garantías para operar
- Magnus: Se configura en semanas y opera con reglas
Estándares
En la dirección de la industria
No inventamos protocolos propios donde ya hay estándares. Nos sumamos a ellos y agregamos gobierno encima.
API
API compatible con OpenAI
Lo que ya habla ese formato de chat habla con Magnus, sin reescribir la integración.
Motor
Model Context Protocol
Herramientas externas en los dos sentidos: Magnus las usa y también puede ofrecerse como herramienta.
Motor
Flujos declarados
La industria pasa de agentes que improvisan a flujos con estados. En Magnus un flujo es un archivo que se lee.
Motor
Humano en el circuito
Confirmación y derivación son parte del diseño del turno, no un parche posterior.
Motor
Multi-proveedor
Sin atarse a un modelo: si un proveedor falla, el turno sigue con el siguiente.
API
Trazas por turno
Cualquier conversación se reconstruye paso a paso: qué se entendió, qué se decidió y por qué.
Motor
Evaluación reproducible
Diálogos guionados y controles automáticos que detectan una regresión antes de que llegue a un cliente.
Motor
Código abierto
El motor se publicará con licencia Apache-2.0, para que cualquiera verifique cómo decide sin tener que creernos.
Casos
Ya está construido y funcionando
16
rubros de negocio configurados
3
SDKs oficiales: Python, Node y Go
93,3 %*
de tareas completadas en nuestro benchmark, contra 60,0 % y 65,8 % de dos enfoques convencionales
* Benchmark propio: 120 diálogos en 7 dominios. Lo diseñó el mismo equipo que construyó Magnus, y los sistemas de comparación corren sin ajuste al conjunto de datos. Queda pendiente una evaluación independiente con datos no vistos. El costo: dos llamadas al modelo por turno, con una latencia P95 de 5,7 s (2,7 s el function calling directo, 6,2 s ReAct).
Construidos sobre la plataforma
Portería con IA
Atiende el portero eléctrico por la central telefónica del edificio, conversa con quien toca y deriva la llamada al interno. No decide abrir la puerta: decide a quién derivar y deja registro.
Administración de edificios
Un sistema de gestión para la administración y un agente para los residentes, trabajando sobre los mismos datos.
Inmobiliaria
Búsqueda de propiedades, agenda de visitas y registro de interesados, con las propiedades y horarios que devuelve el sistema.
Pedidos: gastronomía y farmacia
Toma del pedido paso a paso, confirmación explícita antes de cerrarlo y derivación cuando aparece una consulta sensible.
Atención al cliente
Soporte con detección de urgencia y frustración, y derivación a una persona con el contexto de la conversación.
Finanzas personales
En desarrolloProyección financiera para bancos y cooperativas, con los datos de cada usuario aislados.
Contacto
Hablemos
Incubadoras e inversores
Una plataforma construida y funcionando, con una tesis clara sobre cómo llevar IA a operaciones reales.
Pedir el documento ejecutivoPartners e integradores
Sumá agentes gobernados a tus proyectos con la API, los SDKs y marca blanca para cada cliente.
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