Dynamiq

Cada flujo es un grafo de nodos con una entrada y una salida en los extremos, y el lienzo y el SDK de Python compilan a la misma definición. Los analistas arrastran bloques desde una paleta ordenada por lógica, agentes, herramientas y validadores. Los ingenieros mantienen ese mismo grafo en git, lo pasan por su CI y exportan un flujo del lienzo como ZIP cuando prefieren ampliarlo con código. La CLI dynamiq gestiona proyectos, versiones, apps y disparadores desde la terminal.

Describes la tarea en una frase, por ejemplo revisar un paquete de préstamo contra la política de crédito y derivar las excepciones a un analista, y el generador propone nodos, conexiones y prompts en un panel lateral. Aceptas el borrador y luego cambias modelos, enganchas herramientas y añades aprobaciones en el inspector. Nada se guarda hasta que pulsas Save, así que una prueba cuesta un minuto y ninguna limpieza.

Hay decisiones que no deberían pasar por un modelo. Una tabla de decisión convierte una comprobación de elegibilidad o una parrilla de precios en entradas tipadas, una rejilla de reglas y una política de colisión que un responsable de crédito puede leer y editar, con importación y exportación en CSV y casos de prueba que se repiten tras cada cambio. Un nodo de reglas revisa un registro contra varias reglas e informa de un hallazgo por regla con su gravedad. Cuando hace falta criterio, el nodo de juicio responde preguntas de sí o no, de opción y de puntuación con una confianza calibrada y manda los casos dudosos a una persona.

Si activas la aprobación de ejecución en un nodo de herramienta, la ejecución se detiene y muestra un mensaje con lo que se va a ejecutar exactamente. Quien revisa aprueba, edita los campos a punto de enviarse o rechaza con un comentario que el agente lee y usa. Las solicitudes llegan por el mismo WebSocket o el mismo flujo de la API de Runs que ya usa la app, así que la puerta queda dentro de tu interfaz y no en una consola aparte.

Con la memoria activada, el agente conserva cada conversación, acotada por ID de usuario y de sesión, y reproduce al arrancar los mensajes recientes, los más relevantes o ambos. La memoria de largo plazo va más allá: el agente recibe herramientas para guardar y recordar hechos duraderos, actualiza un dato en su sitio cuando oye lo mismo dicho de otra forma y mantiene separado el historial de los subagentes para que un delegado nunca lea la memoria de otro.

Las respuestas se apoyan en tus documentos y los permisos de cada fuente se aplican en la recuperación, de modo que un agente no puede citar un archivo que quien pregunta no tiene derecho a leer. Las barreras de seguridad detectan datos personales e inyección de prompt antes de que lleguen al modelo o a la herramienta, y cada paso queda en una traza con las entradas, la llamada al modelo y la latencia. Un agente lee esas trazas y señala las ejecuciones que salieron mal.