// Product · con[CIENCIA]
La capa operacional del trabajo de IA.
No somos otro agente ni otro framework: somos la capa que permite a una organización administrar, coordinar y gobernar agentes de IA heterogéneos, sin importar el runtime que usen. La unidad del sistema no es el agente — es el trabajo.
Agent registry
Cada agente con su rol, sus herramientas y su estado.
Un control plane real se ve así: un catálogo vivo de agentes, cada uno con runtime, proveedor y estado. Las tarjetas de ejemplo muestran el concepto; los agentes de producción corren en Conciencia Platform.
RESEARCHER
ONLINE- Role
- Inteligencia de mercado
- Tools
- Search · Web · Databases
- Runtime
- OpenClaw
- Provider
- DeepSeek
> Agente de ejemplo
DEVELOPER
ONLINE- Role
- Ingeniería de software
- Tools
- GitHub · Terminal · Tests
- Runtime
- Claude Code / OpenCode
- Provider
- Provider-agnostic
> Agente de ejemplo
LEAD HUNTER
RUNNING- Role
- Prospección B2B
- Tools
- Search · Enrichment · Scoring
- Runtime
- Provider
- Output
- Leads calificados
> Agente real — caza leads para Conciencia
Work-first · no agent-first
La unidad del sistema es el trabajo, no el agente.
Un objetivo se descompone en jobs, workflows y tareas; recién entonces se eligen los agentes, sus herramientas y sus permisos. Cada nivel queda modelado, medido y auditable.
01
Organization
la empresa, sus objetivos y límites
02
Team
equipos humanos y de agentes
03
Objective
el resultado buscado, en lenguaje de negocio
04
Job
una pieza de trabajo con resultado definido
05
Workflow
el proceso que produce ese resultado
06
Tasks
pasos con dependencias, prioridad y dueño
07
Agents
quiénes ejecutan cada paso
08
Tools
qué pueden tocar y con qué límites
09
Actions
cada acción ejecutada y registrada
10
Results
resultados medibles y auditables
> de objetivo de negocio a acción ejecutada y registrada
Capability-based routing
El usuario expresa el objetivo. La plataforma decide cómo.
Nadie necesita saber qué agente usar. Conciencia evalúa capacidades requeridas, agentes disponibles, herramientas, permisos, costo, riesgo y contexto — y selecciona la estrategia de ejecución.
- 01Objetivoel usuario expresa el objetivo, no el agente
- 02Capacidadesqué habilidades requiere el trabajo
- 03Agentesquiénes están disponibles y en qué estado
- 04Herramientasqué herramientas existen para cada tarea
- 05Permisosqué está autorizado para cada rol
- 06Costo · Riesgopresupuesto, límites y nivel de riesgo
- 07Estrategiaselección de la ejecución óptima
Governance by design.
Todo agente tiene identidad, owner, capacidades, permisos, límites, presupuesto, políticas, historial y nivel de riesgo. Nada queda a la improvisación.
Identidad
quién es el agente
Owner
quién responde por él
Capacidades
qué sabe hacer
Permisos
qué puede modificar
Límites
qué no puede hacer
Presupuesto
cuánto puede costar
Políticas
reglas que debe cumplir
Historial
todo lo que hizo, trazable
Riesgo
nivel de riesgo de cada acción
Observability
Todo queda registrado. Todo.
Trazas de ejecución, actividad de agentes, estado de workflows, errores, costos y aprobaciones: un registro completo y auditable de cada acción de la fuerza laboral.
Qué ocurrió
cada evento relevante del sistema
Quién lo solicitó
usuario, equipo o workflow
Qué agente
identidad, runtime y versión
Qué modelo
proveedor y versión del LLM
Qué herramientas
tools y skills utilizadas
Qué decisiones
rutas tomadas y alternativas
Cuánto costó
tokens, API y tiempo
Qué aprobación
humana o automática, con evidencia
Capacidades
01
Agent orchestration
Decenas de agentes coordinados bajo una misma capa de control.
02
Workflow execution
Procesos multi-paso que cruzan agentes, sistemas y personas.
03
Agent registry
Catálogo vivo de agentes: rol, herramientas, runtime y estado.
04
Human approvals
Puntos de aprobación humana donde la decisión lo requiere.
05
Audit trails
Cada acción de cada agente queda registrada y trazable.
06
Cost tracking
Costo por ejecución, agente y proyecto. Sin sorpresas.
07
Observability
Métricas, logs y trazabilidad de toda la fuerza laboral.
08
Provider independence
Agente ≠ runtime ≠ provider ≠ modelo. Nunca atados a un LLM.
09
Lead Engine
Inteligencia comercial integrada: de prospecto a oportunidad.
Conciencia Lead Engine
La inteligencia comercial de Conciencia, como componente de la plataforma.
Lo usamos para encontrar clientes para Conciencia Platform — y lo estamos convirtiendo en una capacidad que puede desplegarse dentro de empresas. Descubrimiento real, enriquecimiento web, scoring 0-100, deduplicación y propuestas en PDF.
- 01DISCOVER
- 02RESEARCH
- 03ENRICH
- 04SCORE
- 05QUALIFY
- 06PROPOSE
- 07OUTREACH
- 08CONVERT
AI Harness Engineering
El agente no es el sistema.
Un agente confiable necesita herramientas, contexto, memoria, permisos, evaluación, observabilidad y mecanismos de intervención. Cada capa es auditable y controlable.
- 01MODELEl motor: un LLM, local o en la nube.
- 02AGENTLa unidad de trabajo: un agente con un rol claro.
- 03TOOLSLo que el agente puede tocar: web, GitHub, APIs, terminal.
- 04CONTEXTLa información que el agente ve para decidir.
- 05MEMORYLo que el agente recuerda entre ejecuciones.
- 06WORKFLOWEl proceso que el agente sigue, paso a paso.
- 07HARNESSEl arnés: límites, fallback, retry y presupuestos.
- 08EVALUATIONCómo medimos que el agente hace bien su trabajo.
- 09GOVERNANCEPermisos, aprobaciones y auditoría de cada acción.
- 10BUSINESS SYSTEMEl resultado: tu ERP, CRM o plataforma operando.
Human-in-the-loop, by design.
Los agentes proponen; las personas deciden. Cada acción sensible requiere aprobación humana y queda registrada.
- 01AGENT
- 02DECISION
- 03APPROVAL REQUIRED
- 04HUMAN
- 05APPROVE / REJECT
- 06EXECUTE
// Principio
Runtime-agnostic. Model-agnostic. Nunca atados a un solo LLM.
Agente ≠ runtime ≠ provider ≠ modelo. Un agente puede correr en OpenClaw con DeepSeek, otro en Claude Code con Anthropic, otro en un modelo local. La plataforma orquesta la fuerza laboral completa sin acoplarse a ninguna.
OpenClaw
runtime
Hermes
runtime
OpenHands
runtime
Claude Code
runtime
Codex
runtime
MCP
protocolo
Agentes propios
runtime
REST APIs
integración
Webhooks
integración
GitHub
sistema
Bases de datos
sistema
CRMs / ERPs
sistema
¿Querés una fuerza laboral de IA gobernada?
Empezá con una auditoría de IA: mapa de oportunidades con ROI estimado por caso de uso.