Funciones de IA y agentes.

Qué es

Polargate construye funciones de IA que se encargan de tareas dentro de tu producto. Tres formas cubren casi todo: un asistente que responde desde tu propia base de conocimiento y reconoce cuando no lo sabe, un agente que actúa con herramientas (abre una incidencia, toma un pedido, reserva una mesa, actualiza un registro) y un clasificador que ordena y prioriza lo que entra para que las personas solo toquen lo que exige criterio. Todo funciona en los idiomas en los que escriben tus clientes.

Cómo lo hacemos

Empezamos por la recuperación, no por el modelo. Tu contenido se trocea, se convierte en vectores y se guarda en Postgres con pgvector, acotado para que una pregunta solo alcance los datos de quien la hace; si no hay contexto, no hay respuesta. Los prompts viven en el servidor, dentro de una edge function, nunca en el navegador. Las herramientas se declaran una a una, con esquemas tipados y validación en servidor, así un agente puede crear una reserva pero no inventarla. Cuando esas herramientas deben servir a varios clientes, las exponemos por Model Context Protocol, igual que nuestro servidor MCP interno expone más de cien herramientas a Claude.

Después llega la parte poco lucida, la que decide si la función aguanta el contacto con usuarios reales. Montamos un set de evaluación con preguntas reales, incluidas las que deben rechazarse, y lo pasamos antes de cada entrega. Añadimos verificación de identidad (el conserje de Estevano comprueba habitación y PIN antes de actuar), límite de peticiones por IP hasheada, tope de gasto diario y registro de uso por modelo y precio. Los límites duros viven en la base de datos, no en el prompt: nuestro agente de mantenimiento AutoFix no puede responder a un cliente ni desplegar por su cuenta, y una persona aprueba cada diff.