AI

• Memoria basada en Git, self-hosted o en GitHub: Markdown, impulsada por IA e indexada con graphify, con acceso compartido granular.
• Orquestamos modelos comerciales y self-hosted mediante MCP y API.

Memoria. El conocimiento de la empresa vive en un repositorio Git, self-hosted o en GitHub, en Markdown. Cada cambio es un commit: quién cambió qué, cuándo y por qué.

Índice. graphify construye el grafo de los nodos de conocimiento del repositorio, así cada tarea parte solo de la información que necesita.

Acceso compartido granular. Lo público y lo privado se separan por nombre de archivo, por mercado y por audiencia: se comparte solo lo que se decide compartir.

Orquestación. Un router liviano elige el prompt, toma del grafo solo la información y los archivos necesarios y envía el paquete al modelo que hace el trabajo, comercial o self-hosted, mediante MCP o API. El resultado vuelve al router.

Exposición mínima. Después de cada llamada se borra la memoria de sesión del modelo comercial y cada llamada lleva una sola tarea aislada: ninguna conversación contiene el panorama completo de la empresa. Las llamadas igual pasan por una misma cuenta de API y pueden quedar registradas; repartir el trabajo entre varios proveedores y modelos locales limita cuánto ve cada uno.

Decisiones del router. Hoy en Vercel AI SDK, pasan a Laya, alternativa open source self-hosted a Jev de TypeSafe AI: responde preguntas tipadas con respuestas estructuradas y repetibles, en lugar de escribir texto.