Tech stack
La tecnología detrás de cada agente.
Sin caja negra. Esto es lo que hay debajo de MindLab, capa por capa: los modelos entre los que puedes elegir, la plataforma que ejecuta los agentes, la visión que corre en tu propia máquina y la infraestructura que lo mantiene todo en línea.
Modelos
Tres proveedores con adaptador real en la plataforma. Cada agente elige uno, y puedes cambiarlo desde el dashboard sin volver a desplegar.
OpenAI
Modelos GPT: el default de la mayoría de los agentes y el motor de la voz en tiempo real.
Anthropic
Modelos Claude para contexto largo y los casos que piden razonar con cuidado.
Google Gemini
Gemini para alto volumen y baja latencia, más los modelos de peso abierto Gemma.
Voz
Voz a voz en el teléfono, en el widget y en el avatar de sucursal.
OpenAI Realtime
Voz conversacional en tiempo real sobre una sesión WebSocket persistente.
ElevenLabs
Síntesis de voz neuronal y transcripción en streaming.
Gemini Live
El segundo motor de voz en vivo, el que usa el avatar.
Web Speech API
La voz del propio navegador, para despliegues que necesitan costo cero por minuto.
Visión por computadora
CP-Vision corre en la máquina del cliente: los cuadros se describen localmente y nunca salen de ahí.
Python
Lenguaje del servicio de visión.
FastAPI
Su API y el WebSocket que transmite las descripciones cuadro a cuadro.
llama.cpp
Inferencia local del modelo de visión y lenguaje: ninguna llamada a la nube por cuadro.
MediaPipe
Percepción en el navegador: personas, gestos y puntos faciales.
ONNX Runtime
Backend alternativo de percepción, sobre la GPU vía WebGPU.
Avatar de sucursal
El MetaHuman fotorrealista que atiende en una pantalla dentro de la sucursal.
Unreal Engine
Renderiza el avatar y lo transmite como video al navegador.
WebRTC
Transporte del Pixel Streaming: video, audio e input sin instalar nada.
Three.js
3D en el navegador: el orbe de voz y los avatares livianos.
Blender
Preparación y control de calidad de los modelos del avatar.
Plataforma de agentes
Los servicios donde viven los agentes, sus herramientas, su memoria y cada conversación.
TypeScript
Todos los servicios están tipados de punta a punta, en modo estricto.
Node.js
Runtime de la API principal.
Bun
Runtime del servicio de RAG y de los servidores MCP.
NestJS
Framework de la API: módulos, inyección de dependencias y eventos.
Fastify
La capa HTTP de abajo, elegida por throughput.
Socket.IO
Canal en vivo del chat y del audio de voz, escalado entre instancias con Redis.
BullMQ
Trabajo asíncrono: campañas, indexado, notificaciones y reintentos.
Model Context Protocol
Cómo llegan los agentes a tus sistemas: servidores MCP propios para Shopify, Salesforce, Odoo, Genesys, HubSpot, Google Calendar y más.
Datos y conocimiento
Conversaciones, configuración y bases de conocimiento, aisladas por cliente.
PostgreSQL
Base de datos principal: agentes, conversaciones, tenants y su configuración.
Redis
Caché, colas y el pub/sub que mantiene sincronizadas a todas las instancias.
Qdrant
Almacén vectorial de las bases de conocimiento: búsqueda semántica sobre tus documentos.
Neo4j
Grafo de conocimiento: entidades y relaciones para preguntas que una búsqueda plana no resuelve.
Prisma
Esquema y acceso tipado a la base de datos.
LangChain
Partido de documentos y cadenas auxiliares del RAG.
Interfaces
El widget de chat, el dashboard y este sitio comparten un mismo stack de front end.
React
Modelo de componentes de todas las interfaces.
Vite
Build de todos los front ends, incluido el bundle embebible del widget.
Tailwind CSS
Sistema de diseño: utilidades y tokens en vez de CSS a mano.
Infraestructura
Contenedores sobre Kubernetes, descritos como código y desplegados en cada merge.
AWS
Donde corre la plataforma: Kubernetes administrado, bases de datos, almacenamiento de objetos y CDN.
Kubernetes
Orquestación de los servicios de backend.
Terraform
Toda la infraestructura como código, revisable en un pull request.
Argo CD
GitOps: el clúster sigue lo que dice el repositorio que debe correr.
Docker
Cada servicio se publica como imagen de contenedor.
GitHub Actions
CI/CD: tests, build y despliegue, sin credenciales estáticas.
Cloudflare
DNS y el borde de este sitio, incluida su capa para agentes.
Observabilidad y calidad
Lo que nos avisa que algo se rompió antes de que lo note un cliente.
OpenTelemetry
Trazas distribuidas entre servicios.
Grafana
Tableros y almacenamiento de trazas.
Prometheus
Métricas de los servicios y alertas.
Sentry
Errores de la API y de las interfaces, con su stack trace.
Jest
Suite de tests de la API de la plataforma.
Vitest
Suite de tests de los front ends.
Cómo construimos
Decisiones que tomamos a propósito
Un stack es un conjunto de compromisos. Estos son los nuestros, y por qué.
Sin lock-in de modelo
Tres proveedores con adaptador real y 48 modelos seleccionables. Si el mes que viene sale uno mejor, lo cambias desde el dashboard: la integración no se toca.
Nos conectamos, no reemplazamos
El agente llega al ERP, el CRM o el e-commerce que ya usas a través de servidores MCP y APIs. No hay que migrar nada para usar MindLab.
La visión se queda de tu lado
El modelo de visión corre en la máquina de la sucursal. Los cuadros se describen localmente: lo que sale es texto, no video.
Aburrido donde conviene
PostgreSQL, contenedores, infraestructura como código y servicios tipados. Lo interesante tiene que ser el agente, no la plomería que tiene debajo.
Siguiente paso
¿Quieres el detalle?
En una demo recorremos la arquitectura con tu equipo: integraciones, flujos de datos y cómo se ve un despliegue de tu lado.