Preguntale a tus datosDecidí en minutos
Entrenamos al agente para entender tus datos, tus reglas de negocio y tu conocimiento en 30 días.
Hoy corre en empresas de retail, telco e industrial. Traenos tu caso de uso — lo resolvemos juntos.
Cada equipo se ahoga en datos que no puede consultar por su cuenta
Y cada respuesta depende de un equipo de datos saturado — días de espera por un solo número.
- ✕no sabe de dónde sacar la información y alucina números.
- ✕es inseguro: no podés controlar qué empleado accede a qué datos.
- ✕queda desactualizado en pocos meses y el conocimiento se queda con la persona, no con la empresa.
En este post, Anthropic documenta cómo su propio equipo llevó la precisión de su agent interno del 21% a más del 95% — con trabajo serio de data engineering detrás. Confirma que la precisión es específica de cada caso de uso y necesita mantenimiento activo — si no, se degrada en meses.
El modelo no es lo difícil: lo difícil es todo lo que hay que construir alrededor.
El mismo sistema, configurado para tu área
Hoy corre en empresas de retail, telco y minería. Traenos tu caso de uso — lo resolvemos juntos.
Por qué Wilab lo logra en 30 días — cuando otros no pueden
El modelo de AI es un commodity. El data engineering no.
Nuestra ventaja no es el modelo — es convertir tus datos, reglas de negocio y conocimiento de dominio en un sistema reutilizable. Desde 2018 construimos pipelines de datos en tiempo real para telcos — donde un número equivocado cuesta millones.
Construido sobre MCP,
modelado por contexto.
Pulse Agent no es un chatbot pegado a un dashboard. Habla con tu warehouse a través de un servidor Model Context Protocol, carga el skill correcto para cada paso, promueve queries a métricas reutilizables y orquesta el trabajo que viene después.
Por dentro
Conectado a tu
warehouse
Prompt, contexto y memoria se fusionan en un loop de razonamiento que habla con tu warehouse vía Wilab MCP — Postgres, Snowflake, BigQuery o ClickHouse, el que uses.
Traé tu Postgres, Snowflake, BigQuery o ClickHouse. Wilab MCP expone tablas y views como tools tipados que el agent puede usar con seguridad.
Cada gráfico o tabla viene con el SQL exacto que lo generó — inspeccionalo, editalo, correlo de nuevo o promovelo a una view de producción en un click.
Pedí un plan de reposición, una decisión de compra, un breakdown de cohortes — recibí una respuesta que podés mandar a Slack, mail o tu tool de ops.
No son prompts
Es contexto
Cada llamada al agent es una coreografía de skills, memoria, tools e historia comprimida. Pulse Agent ships con una biblioteca de skills informada por research de context engineering, así el modelo gasta sus tokens en tu problema — no en acordarse cómo trabajar.
- Context fundamentals
- Degradation patterns
- Compression strategies
- KV-cache compaction
- Multi-agent patterns
- Memory systems
- MCP tool design
- Filesystem context
- Hosted agents
- Context optimization
- Latent briefing
- Evaluation frameworks
- Observability hooks
- BDI mental states
- Belief revision
- Intention ladders
- Goal stacks
Solo el skill que el paso actual necesita entra al contexto. Los skills que ya cumplieron se podan. Las sesiones largas siguen rápidas.
Sesiones append-only, tracking de entidades y un knowledge graph sobre tu catálogo de datos — así el agent mejora sesión tras sesión.
Evaluaciones LLM-as-judge, scoring por rúbrica, comparación pairwise — todo incluido para medir el agent contra tu ground truth.
El insight
nunca es el
último paso
Cada workflow es un grafo. Gatillá el agent por schedule, por evento o por webhook. Encadená tool calls, hacé branching por umbrales y fan-out a Slack, Linear, mail o tus propias APIs — todo como código, revisable en un PR.
El SQL
detrás de cada
respuesta
Un playground seguro para explorar fuentes y validar transformaciones. Armá queries en lenguaje natural, editá el resultado, promovelas a métricas de producción con un click — sin copy-paste, sin perder lineage.
- Drafts en lenguaje natural: Describí la métrica; el studio te propone el SQL y el tipo de gráfico.
- Edits con versionado: Cada query vive como una view con nombre, owner, diff history y test suite.
- Promoción en un click: Shippeá un draft a una view de producción sin salir del studio; los dashboards downstream la toman automáticamente.
- Canal directo al agent: Cada respuesta del chat linkea al SQL subyacente — abrilo, editalo, correlo de nuevo.
Probalo con
tus propios datos
Sin migraciones. Primer caso de uso en vivo en ~30 días.
Comenzá con la capacidad que necesitás. Escalá a medida que crecés