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Forward Intelligence / Sistema Operativo Agéntico Empresarial

El Sistema Operativo Agéntico Empresarial. Bajo su control.

Especifique la misión. Aplique el límite. Multiplique la ventaja.

Despliegue, gobierne y mejore continuamente agentes de negocio de misión crítica. Conecte sus sistemas de registro, aplique límites de autoridad deterministas y multiplique la precisión a partir de resultados verificados con ingenieros desplegados de Forward.

Explorar Aprendizaje de AgentesConstruir con la Agent API

Los despliegues empresariales y el Aprendizaje de Agentes se definen junto a su equipo. El acceso a la API es por invitación. El entrenamiento y el lanzamiento requieren derechos de datos acordados, evaluación y aprobación.

Flujos de trabajo empresariales

Dele a la tarea un resultado que el equipo acepte.

Acote operaciones recurrentes, colas de excepciones o trabajo de conocimiento a acción en alta de proveedores, solicitudes de servicio, excepciones financieras y evidencias de cumplimiento.

Explorar flujos de trabajo

Forlex / Referencia en producción

Leer el caso de referencia

  1. Fuentes jurídicas

  2. LIVIA en Grid

  3. Revisión de fuentes

Esquema del flujo de trabajo de Forlex · profesionales jurídicos revisan el resultado.

DOS OFERTAS DE ENTRADA · VELOCIDAD EN PRODUCCIÓN Y PRUEBA VERIFICADA

Listo para producción desde el primer flujo.

Ya sea que esté lanzando su primer agente gobernado u optimizando el costo y la precisión en un flujo de trabajo existente, los ingenieros desplegados de Forward le llevan desde la especificación hasta la aceptación medida en producción, definiendo por separado la implementación, la suscripción a la plataforma, la ejecución medida en hive_acu y la autorización de entrenamiento.

OFERTA 01 · SPRINT DE AGENTE EN PRODUCCIÓNOferta de Entrada 01 · Sprint de Agente en Producción (Sistema Operativo Agéntico)

Despliegue un Flujo de Trabajo de Agente Gobernado en Producción

Transforme un proceso empresarial de alta fricción en un flujo de trabajo de agente auditable y de múltiples pasos con integraciones a sistemas en vivo, compuertas de aprobación con intervención humana y citas verificables.

Inspeccionar entregables, compuerta de aceptación, roles del comprador y separación comercial
PUNTO DE PARTIDA IDEAL
Indicado para su cuello de botella operativo de mayor prioridad. Nuestros ingenieros codiseñan la Especificación de Agente, conectan sus sistemas de registro y llevan el flujo hasta la aceptación medida en producción.
ENTREGABLES DE LÍNEA BASE Y ACEPTACIÓN

✓ Especificación de Agente versionada (`SPEC-01`) con niveles de permisos de herramientas (`read`, `draft`, `write_with_approval`, `prohibited`).

✓ Conectores con alcance definido con claves de idempotencia, conciliación por lectura y tarjetas de diff de aprobación.

✓ Informe de evaluación de línea base frente a flujo gobernado + trazas de ejecución listas para SIEM.

COMPUERTA DE ACEPTACIÓN Y RUTA DE EXPANSIÓN

Supera la suite de pruebas acordada con cero escrituras no autorizadas en la prueba de estabilidad canary, con firma del Propietario del Proceso + Seguridad.

Reutilice conectores, roles de SSO y recetas de aprobación para el 2.º flujo de trabajo, o promueva los segmentos con fallos hacia la Oferta 02.

ROLES DEL COMPRADOR Y AUTORIDAD DE FIRMA

• Propietario del Proceso: define criterios de aceptación, umbrales de excepción y autoridad de aprobación.

• Responsable de Plataforma / TI: define el alcance de conectores, claves de idempotencia, topología de VPC y roles de SSO.

• Revisor de Seguridad: verifica el límite de despliegue, el aislamiento de secretos, las reglas de salida (egress) y la retención en SIEM.

• Responsable de Evaluación: aprueba el conjunto de pruebas representativo de 30 a 60 casos y los umbrales de no regresión.

ENTRADAS REQUERIDAS PARA COMENZAR

1. 1 flujo de trabajo con nombre, disparador de inicio, sistema de registro de destino y aprobador humano responsable.

2. De 30 a 60 casos representativos (incluidos casos límite que deben bloquearse o escalarse).

3. Credenciales de API de sandbox o lectura/escritura para 1 a 3 conectores de destino.

SEPARACIÓN COMERCIAL (IMPLEMENTACIÓN / PLATAFORMA / HIVE_ACU / APRENDIZAJE)

1. Hito de incorporación de alcance fijo hasta la compuerta de aceptación.

2. Suscripción al espacio de trabajo y gobernanza del Sistema Operativo Agéntico (según el perfil de despliegue).

3. Ejecución medida en `hive_acu` e inferencia en Grid con límites de presupuesto por ejecución.

4. Cero datos del cliente utilizados para entrenamiento de pesos a menos que la Oferta 02 se autorice por separado.

Inspeccionar arquitectura y revisión →
OFERTA 02 · PILOTO DE APRENDIZAJE DE AGENTES Y EVALUACIÓN EN CONJUNTO RESERVADOOferta de Entrada 02 · Adaptación Medible y Lanzamiento por Benchmark

Mejore un Flujo en Operación con un Piloto de Aprendizaje de Agentes (RL / SFT / Arnés)

Convierta trayectorias de producción, ediciones humanas y verificadores de dominio en una rúbrica de recompensa calibrada y un checkpoint candidato evaluado frente a su línea base en un benchmark de reserva bloqueado.

Inspeccionar entregables, compuerta de aceptación, roles del comprador y separación comercial
PUNTO DE PARTIDA IDEAL
Indicado cuando un flujo en operación alcanza un techo de calidad, exige revisiones humanas frecuentes o genera un costo y latencia de inferencia excesivos.
ENTREGABLES DE LÍNEA BASE Y ACEPTACIÓN

✓ Manifiesto versionado de Entorno y Recompensa de RL (`EXP-RL`) con informe de calibración entre juez y humanos.

✓ Comparación directa: Línea Base por Prompt vs SFT/Arnés vs Candidato RL en la partición de reserva bloqueada.

✓ Contabilidad completa de costos (servicio + sandbox + cómputo de entrenamiento + costo por resultado aceptado) y compuerta de reversión canary.

COMPUERTA DE ACEPTACIÓN Y RUTA DE EXPANSIÓN

El candidato supera a la línea base en éxito de reserva o costo por resultado aceptado con cero regresiones de seguridad; de lo contrario, se rechaza la promoción.

Promueva el checkpoint ganador a producción con monitoreo de deriva, o programe reentrenamientos periódicos a medida que evolucionen las políticas.

ROLES DEL COMPRADOR Y AUTORIDAD DE FIRMA

• Propietario del Dominio: define los resultados aceptados y resuelve discrepancias en la rúbrica.

• Ingeniero de Sandbox: proporciona entornos simulados (fixtures) de herramientas en contenedores o arneses de repetición.

• Responsable de Gobernanza de Datos: autoriza los derechos de entrenamiento, la ventana de retención y el aislamiento de pesos del inquilino.

• Responsable de ML: es propietario de la integridad de la partición entrenamiento/desarrollo/reserva, los pesos de recompensa y los umbrales de lanzamiento.

ENTRADAS REQUERIDAS PARA COMENZAR

1. De 200 a 600 trayectorias históricas o prompts de tareas más una partición de reserva bloqueada (cero filtraciones).

2. Verificadores deterministas (pruebas, comprobaciones de esquema/políticas) o etiquetas de referencia (gold labels) para la calibración del juez.

3. Elección por escrito de derechos sobre datos de entrenamiento y propiedad de artefactos (`CONSENT-TRN`).

SEPARACIÓN COMERCIAL (IMPLEMENTACIÓN / PLATAFORMA / HIVE_ACU / APRENDIZAJE)

1. Hito de empaquetado de entorno, conexión de verificadores y calibración del juez.

2. Plano opcional de evaluación y lanzamiento del Sistema Operativo Agéntico (o acceso independiente a la API de rollouts).

3. Episodios de rollout en sandbox medidos, cómputo de verificadores y horas de entrenamiento en GPU.

4. Gobernado por el manifiesto explícito de derechos de entrenamiento (`CONSENT-TRN`) con exportación de checkpoints o alojamiento dedicado.

Inspeccionar arquitectura y revisión →

PAQUETE DE PRUEBAS ADMITIDO Y PROCEDENCIA

Referencia de producción, simulaciones interactivas y arquitectura con alcance definido.

Cada artefacto lleva una insignia explícita de procedencia: producción registrada, simulación de producto o alcance definido por proyecto.

Inspeccionar los 4 artefactos de prueba y las insignias de clasificación de procedencia
[✓ REFERENCIA REGISTRADA]REGISTRADO Y CALIFICADO

Plataforma Legal Forlex en Forward Grid (240,000 MAU · Agosto de 2026)

Usuarios activos mensuales reportados para la plataforma legal Forlex en agosto de 2026. Fuente: Jurinews, 22 de agosto de 2026. Investigación jurídica de múltiples pasos, auditoría de citas y flujos de trabajo documentales en Forward Grid. Alcance: Referencia de infraestructura en producción en el sector legal (240,000 usuarios activos mensuales reportados en agosto de 2026). No reclama generalización intersectorial ni mejora pública por post-entrenamiento de pesos con RL; cada flujo de trabajo se evalúa por separado.

Inspeccione la arquitectura de la carga de trabajo, la atribución de fuente de agosto de 2026, la verificación de citas y la postura de enrutamiento.

Inspeccionar evidencia
[◈ TRAZA INTERACTIVA]SIMULACIÓN INTERACTIVA

Suite de Especificación, Interrupción de Aprobación y Conciliación del Sistema Operativo Agéntico

Recorrido determinista del producto utilizando trazas representativas de compras, KYB y siniestros (`SPEC-01..03`, `int_01J9X8A2`). Etiquetado como simulación interactiva de especificaciones y trazas.

Recorra los 7 estados del ciclo de vida, diffs de aprobación, conciliación de ejecuciones parciales y revisiones de reparación de conectores.

Inspeccionar evidencia
[◈ DOSSIER DE BENCHMARK]SIMULACIÓN INTERACTIVA

Expediente de Evaluación de Reserva (Held-Out) de Aprendizaje de Agentes (`EXP-RL-2026-042`)

Manifiesto de experimento de referencia: partición de 600 entrenamiento / 160 validación / 400 reserva (n=400 × 3 semillas), recompensa de 3 términos, calibración del juez (κ = 0.86), costo variable ($1.48 → $0.94), cómputo de entrenamiento ($420 SFT / $1,180 RL; $4.75 cargado a la muestra; $1.06 amortizado en 10k ejecuciones) y compuertas de no regresión.

Compare métricas de Línea Base por Prompt vs SFT vs RL, economía unitaria variable vs cargada a la muestra vs amortizada, y compuertas de lanzamiento.

Inspeccionar evidencia
[⛨ ARQUITECTURA DE ALCANCE DEFINIDO]ALCANCE POR COMPROMISO

Topología de Despliegue de 11 Planos y Matriz de Calificación Soberana

Matriz de control para Empresa Conectada, VPC del Cliente, Instancia Única Dedicada y enclaves Soberanos Desconectados. La transferencia sin conexión (air-gapped) y las integraciones HSM se definen por proyecto.

Revise dónde residen las claves, secretos, inferencia, memoria, trazas, jueces de recompensa y alertas de parches en los 4 perfiles.

Inspeccionar evidencia

Una única capa operativa para agentes empresariales.

Planifique su despliegue empresarial

01 / Desplegar en el Sistema Operativo Agéntico

Sistema Operativo Agéntico

Traduzca la intención operativa en un contrato de agente verificable, delimitando el contexto, las herramientas de confianza cero, los controles de aprobación y las pruebas de aceptación en un único entorno de ejecución unificado.

Explorar Sistema Operativo Agéntico

02 / Aplicar límites de políticas verificables

Gobernanza de Agentes

Vincule cada agente a un responsable designado, conectores de mínimo privilegio, controles de aprobación con intervención humana y pistas de auditoría estructuradas, manteniendo la responsabilidad sobre la autoridad a medida que evolucionan las políticas.

Explorar la gobernanza

03 / Multiplicar la calidad con RL de Agentes

Aprendizaje de Agentes

Convierta resultados verificados en producción, revisiones de expertos y críticas calibradas de agentes en señales de recompensa que optimizan los pesos de políticas elegibles frente a benchmarks con datos reservados.

Explorar Aprendizaje de Agentes

Creación de agentes / De la intención a la especificación

De una solicitud de negocio a un agente responsable.

Colabore con Forward para convertir la intención operativa en un contrato ejecutable: responsable designado, herramientas delimitadas, límites de políticas, conjunto de benchmarks y perímetro de despliegue.

  1. 01

    Defina la tarea

    Defina el resultado de negocio objetivo, los sistemas de registro conectados, las rutas de excepción y los umbrales de aprobación con intervención humana.

  2. 02

    Adapte un patrón aprobado

    Acelere el lanzamiento con un diseño probado de flujo de trabajo, una plantilla de conector endurecida y una rúbrica de evaluación de dominio adaptada a sus políticas.

  3. 03

    Integrar un agente existente

    Incorpore su grafo de agentes actual o arnés personalizado bajo la autoridad de ejecución, auditoría y controles de aceptación de Forward.

Mejora continua / Aprendizaje controlado

Cada resultado aceptado puede orientar la siguiente mejora.

Cierre el ciclo desde la ejecución en producción hasta mejoras medibles en las políticas. Las aprobaciones de expertos de dominio y los verificadores deterministas puntúan las trayectorias reales; las evaluaciones independientes con datos reservados controlan cada lanzamiento.

  1. 01

    Tarea de negocio

    Un trabajo definido y criterios de aceptación claros.

  2. 02

    Ejecución gobernada

    Contexto autorizado, herramientas y límites de acción.

  3. 03

    Retroalimentación verificada

    Resultados, revisión de expertos y juicios calibrados del agente.

  4. 04

    Entrenamiento basado en recompensas

    Las señales autorizadas actualizan una política elegible.

  5. 05

    Evaluación independiente

    Calidad en datos reservados, cumplimiento de políticas, latencia y costo total.

  6. 06

    Lanzamiento aprobado

    Un responsable designado o una política preautorizada rige la promoción y la reversión frente a benchmarks reservados.

Explorar Aprendizaje de Agentes Revisar los límites de gobernanza

Sistema Operativo Agéntico · Forward Grid / Arquitectura

De la primera especificación a la mejora continua.

Sistema Operativo Agéntico orquesta la ejecución con estado, los controles de políticas deterministas y la captura de trayectorias; los ingenieros desplegados de Forward lo integran en su stack; Forward Grid impulsa por debajo la inferencia de alto rendimiento y los rollouts de RL.

Planes de agentes auditables antes de que se ejecute una sola herramienta.

Utilice Sistema Operativo Agéntico (Forward HIVE) para ejecuciones con estado con documentos, herramientas y políticas de aprobación de alcance definido. Forward Grid proporciona la inferencia de modelos habilitados bajo el flujo de trabajo.

POST /v1/agent/delegate

{
  "agent_id": "<enabled-agent-id>",
  "goal": "Review the synthetic supplier note.",
  "budget": { "max_acu": 2, "max_wall_clock_s": 60 }
}

Plantilla de solicitud, no una ejecución en vivo. Confirme el agente habilitado, el origen de la API y el presupuesto antes de enviar. Consulte la guía del primer agente para la configuración.

01 / DEPLOY · PYTHON SDKCONFIG EXAMPLE
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.genai.forlex.cloud/v1",
    api_key=os.environ["FORWARD_API_KEY"],
)

response = client.responses.create(
    model=os.environ["GRID_MODEL_ID"],
    input="Prepare supplier onboarding plan with citations.",
)
ORIGIN: api.genai.forlex.cloud/v1MODEL: GRID_MODEL_ID
  1. 01Hilo del Sistema Operativo Agéntico o llamada a la API
  2. 02Herramientas MCP + enrutamiento en Grid
  3. 03Resultado revisable y registro de uso
Ilustración de flujo de trabajo · acceso al modelo por invitación

Ejecute la inferencia a su manera.

Comparar modos de ejecución

/modelos

Elija un modelo adecuado para la tarea.

Compare modelos especializados y de pesos abiertos. Su cuenta confirma los modelos habilitados.

Explorar todos los modelos

/preguntas-frecuentes

Lo que debe saber antes de empezar.

Modalidades de compra, acceso y costos.

¿Cómo iniciamos un despliegue empresarial?

Aporte un proceso de negocio recurrente, su responsable, los sistemas conectados y un criterio de aceptación medible. Los ingenieros desplegados de Forward definen junto a su equipo el alcance de la integración, la gobernanza, la calificación y la operación continua.

Explorar la entrega con ingeniería desplegada
¿Cómo se mantienen los agentes dentro de nuestras políticas?

Defina identidades, herramientas y acciones permitidas, umbrales de aprobación humana, presupuestos y evidencias requeridas. Los controles se configuran y califican para su despliegue. Las decisiones de aprendizaje y lanzamiento conservan esos límites.

Explorar la gobernanza de agentes
¿Cómo funciona el Aprendizaje de Agentes basado en recompensas?

Utilice resultados verificados, criterios de expertos y retroalimentación calibrada de agentes para construir recompensas de entrenamiento en políticas elegibles. Una evaluación independiente y una decisión de lanzamiento con responsable asignado determinan si se acepta un candidato. El uso para entrenamiento requiere autorización por separado.

Explorar Aprendizaje de Agentes
¿Pueden nuestros desarrolladores construir directamente?

Sí. Solicite acceso a la Agent API para la ejecución de agentes con estado, o acceso a Grid para la inferencia de modelos compatibles. El acceso es por invitación. La guía del primer agente abarca un agente habilitado, una solicitud acotada y la inspección de resultados.

Seguir la guía del primer agente
¿Cómo se acuerdan los costos antes de salir a producción?

Su alcance separa la implementación, la operación recurrente de la plataforma, el consumo contratado y cualquier presupuesto de entrenamiento. El contrato registra las tarifas vigentes, lo incluido, los límites, el soporte y la aceptación. Los medidores de ACU, tokens y capacidad permanecen disponibles para su consulta.

Revisar precios y alcance

Lleve su primer flujo de la especificación a la mejora continua.

Comience con un proceso de negocio de alto impacto, su responsable directo y un objetivo medible. Los ingenieros de Forward entregan conjuntamente el despliegue en producción, los controles de gobernanza y el ciclo de aprendizaje continuo.

Preparar un resumen de proyecto

Solicitar acceso

El acceso a la Agent API y a Grid es por invitación. Los servicios habilitados y las condiciones se confirman durante la incorporación.

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