Esta página se tradujo del inglés.
IA y aprendizaje automático
Crea y orquesta agentes de IA
Kliv es un creador de apps con IA. Describe el conocimiento, los permisos, las acciones, las derivaciones y los horarios del agente, y él construye al agente dentro de la app a la que sirve.
Spublica ingrese tu idea en el cuadro de texto y AI la construirá por ti.
¿Qué es Kliv?
Kliv no es solo una ventana de chat ni un panel de agentes: es una IA que construye software por ti.
Describes la app y el agente que necesitas con tus propias palabras, y Kliv construye la app real: los datos, las pantallas, la base de conocimiento, los permisos, las acciones y las transcripciones. Es tuya, la ejecutas en tus propias cuentas y la cambias más adelante simplemente pidiéndolo. No es una plantilla.
En esta página, la app incluye creación y orquestación de agentes de IA. Kliv construye todo tipo de aplicaciones web; esta página se centra en los agentes que viven dentro de esas apps y siguen sus reglas.
Por qué los agentes deben vivir dentro de la app
Muchas herramientas de agentes te dan una ventana de chat y te dejan lo difícil a ti: dónde vive el conocimiento, qué puede tocar el agente, quién puede ver qué datos y cuándo debe intervenir una persona.
Kliv construye los agentes dentro de la app a la que sirven. El agente de una distribuidora puede leer las mismas filas de catálogo que usa la tienda, ver los pedidos del cliente que inició sesión y de nadie más, y actuar solo mediante las capacidades que tú autorizaste. Orquestar significa permisos, horarios, transcripciones y rutas de derivación integrados en la app.
De qué está hecho un agente
Los registros y reglas que necesita un agente antes de confiarle a tus usuarios.
La base de conocimiento
Fichas técnicas, tablas de par de apriete, catálogos en PDF, políticas y manuales se suben y se indexan. El agente responde a partir de tus documentos, sin que tengas que gestionar una base de datos vectorial.
Capacidades
Cada acción se autoriza una por una: consultar un pedido, redactar un presupuesto, tramitar una devolución, reservar un horario. Lo que no autorizas no está disponible.
El acceso del usuario
El agente hereda el acceso a nivel de fila del usuario que inició sesión. Un cliente que pregunta por su pedido obtiene solo sus propias filas; un competidor que pregunte con astucia no obtiene nada.
Transcripciones
Cada conversación se guarda como filas en tu base de datos. Puedes revisarlas, buscarlas y usarlas para mejorar la base de conocimiento.
Derivación a una persona
Cuando una pregunta debe dejar de estar automatizada, la app abre un hilo de soporte con la transcripción adjunta. La persona empieza ya con el contexto a mano.
Tareas programadas
Los agentes también pueden respaldar tareas programadas, como marcar presupuestos vencidos cada noche o resumir en Slack las preguntas sin responder cada lunes.
Un ejemplo: la distribuidora de repuestos de Elena
Así es como una distribuidora podría usar un agente creado con Kliv. Es solo un ejemplo: tú describirías tus propios documentos, usuarios, acciones y reglas de derivación.
Los documentos se vuelven buscables
Elena sube 40 catálogos en PDF y la política de devoluciones. La indexación se ejecuta automáticamente, y el agente puede responder preguntas sobre productos a partir de esos archivos.
La consulta de pedidos se autoriza a propósito
Al principio, el agente solo responde preguntas sobre políticas. Después Elena autoriza la consulta de pedidos, para que pueda leer el estado del pedido del cliente que inició sesión bajo las mismas reglas que el portal.
Se pone a prueba el límite de acceso
Un escenario de prueba inicia sesión como el cliente A y pregunta por el pedido del cliente B. La prueba usa la app real sobre una copia desechable de la base de datos y confirma que la lectura se rechaza.
La derivación forma parte del trabajo
Las conversaciones sin resolver abren hilos de soporte con la transcripción adjunta, y Slack avisa al canal de soporte correcto. El agente sabe cuándo detenerse.
Las transcripciones muestran qué mejorar
Después del lanzamiento, Elena lee las transcripciones y encuentra vacíos en el lenguaje del catálogo. Actualiza la base de conocimiento donde el agente tropezó.
Describe el agente que quieres
Kliv construye a partir de tu descripción, así que incluye los documentos de los que debe responder, las acciones que puede realizar, los usuarios a los que sirve y cuándo debe derivar. Aquí tienes tres ejemplos:
Agente de atención de pedidos
Manuales, estado de pedidos, devoluciones y registro de transcripciones.
“Crea un portal de clientes para mi distribuidora de repuestos industriales. Añade un agente de IA que responda a partir de manuales de producto y tablas de par de apriete subidos, consulte el estado del pedido del cliente que inició sesión, tramite solicitudes de devolución solo para pedidos dentro del plazo permitido, derive los casos dudosos a soporte y guarde cada transcripción.”
Agente de reservas
Preguntas sobre servicios y disponibilidad en tiempo real.
“Crea una app de citas para mi taller de reparaciones. Añade un agente que responda a partir de descripciones de servicios subidas, muestre solo los horarios disponibles, reserve un horario para el cliente que inició sesión, envíe un correo de confirmación y derive las excepciones de precio a un hilo del personal.”
Agente de políticas internas
Procedimientos del personal con derivación.
“Crea una herramienta interna donde los empleados le hagan preguntas a un agente que responde a partir de procedimientos de RR. HH. y operaciones subidos. Guarda cada conversación, deja que las preguntas sin resolver abran un hilo de soporte, y restringe las categorías de políticas según el puesto del empleado.”
Cómo funciona la orquestación
Distintos agentes pueden tener trabajos distintos. Una misma app puede tener un agente de cara al cliente para consultar pedidos y devoluciones, y un agente interno que lea datos de margen. El límite lo marcan las capacidades autorizadas y las reglas de fila.
La identidad va primero. Los agentes sirven a usuarios que iniciaron sesión: correo y contraseña, inicio de sesión con Google o Facebook, passkeys o doble factor. La app sabe quién pregunta antes de que el agente responda.
El ciclo de mejora está integrado. Las transcripciones muestran dónde la base de conocimiento es escasa. Puedes añadir documentos en cualquier momento, y los cambios se publican mediante el mismo flujo probado que el resto de la app.
Qué se le puede autorizar a un agente, cómo funciona la indexación y cómo son las transcripciones en la práctica: la inmersión a fondo sobre agentes recorre todo el terreno.
Preguntas frecuentes
¿Qué es exactamente Kliv?
Kliv es un creador de apps con IA. Describes la app web y el agente que necesitas, y Kliv construye la app, el agente, los datos, los permisos y las pantallas a su alrededor.
¿Obtengo una app real o una plantilla?
Una app real. El agente se ejecuta dentro de una aplicación construida para tus datos, tus usuarios y tus flujos de trabajo. No es una plantilla genérica de chat.
¿Puedo cambiarla después de construida?
Sí. Puedes añadir documentos, cambiar las capacidades autorizadas, ajustar las reglas de derivación o añadir otro agente con solo pedir el cambio.
¿Qué evita que el agente invente respuestas?
Se basa en la base de conocimiento que tú creas y actúa solo mediante las capacidades que autorizas. Cuando los documentos no contienen una respuesta, el camino correcto es la derivación con la transcripción adjunta.
¿Puede el agente realizar acciones y no solo responder?
Sí. Puede realizar las acciones que tú autorices explícitamente, como consultar un pedido, reservar un horario, tramitar una solicitud o redactar un presupuesto. Cada acción se ejecuta bajo los permisos del usuario que inició sesión.
¿Cómo veo lo que ha estado diciendo?
Cada conversación se guarda como una transcripción en tu propia base de datos. Puedes leer, buscar y auditar esas transcripciones.
¿Necesito gestionar infraestructura de IA?
No. La indexación de la base de conocimiento, el entorno de ejecución del agente y el almacenamiento de transcripciones forman parte de la app que construye Kliv. No gestionas una base de datos vectorial, una cola ni un servidor de IA aparte.
¿Pueden dos agentes tener accesos distintos?
Sí. Un agente para clientes puede tener consulta de pedidos y devoluciones, mientras que un agente interno puede leer datos exclusivos del personal. Las capacidades y las reglas de fila definen el límite.
¿Pueden los clientes ver los datos de otros a través del agente?
No. El agente lee bajo las mismas reglas de acceso a nivel de fila que la app. Un usuario que inició sesión solo obtiene las filas que tiene permitido leer.
¿Puedo dejar de usar Kliv más adelante?
Sí. El código de la app se sincroniza con tu propio repositorio Git, así que salir de Kliv es un git pull, no una reconstrucción.
¿Puedo usar mi propio dominio?
Sí. La app puede funcionar en tu propio dominio, con el agente dentro de ella.
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Dale al agente un trabajo, no solo una ventana de chat
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