Un equipo, no una única línea de pensamiento
Argo descompone la tarea, la reparte entre roles especializados y deja que se cuestionen entre sí antes de escribir nada. Esto saca a la luz debilidades que un único agente pasaría por alto.
Orquestación de IA local-first
Agent Argo
Describes un objetivo. Una IA CEO planifica, delega en agentes especializados y verifica el resultado antes de darlo por terminado — de forma local en tu dispositivo, no en una caja negra en la nube.
IA CEOUna sola interfaz en lugar de muchos prompts: entender, planificar, delegar, verificar
Neutral respecto a proveedoresProveedores en la nube y modelos locales, combinados según fortaleza y precio
Local-firstProyectos, runs, conocimiento y datos de auditoría permanecen en tu dispositivo
Telemetría
Medido, no afirmado
Argo mide el coste por resultado aceptado — no los tokens. Estos datos proceden de telemetría anonimizada y opcional de instalaciones reales: solo cifras agregadas, nunca contenido de proyectos.
Aún no hay suficientes datos de uso anonimizados para mostrar cifras — aparecerán en cuanto se alcance la muestra mínima.
–min. medios ahorrados por run aceptado
–horas de desarrollo ahorradas (estimación)
–ahorro neto estimado (€)
–de los runs se aceptan
–tasa de rollback
Posicionamiento
No es un chatbot. Es un equipo de software artificial
Un único agente ofrece rápidamente una solución plausible. Pero la plausibilidad no es fiabilidad. Argo trata la planificación, la implementación, la revisión y la aprobación como responsabilidades separadas — como un buen equipo.
Autonomía con barreras de seguridad
Los cambios se generan primero como un parche en un entorno aislado y solo se aplican tras su revisión. Tú decides qué puede hacer Argo automáticamente — las acciones críticas siempre permanecen especialmente protegidas.
Cada decisión deja un rastro
Cada run registra lo sucedido: qué contexto, qué modelo, qué costes, qué comprobaciones. Incluso meses después, puedes reconstruir por qué se tomó una decisión.
Modo de trabajo
Del requisito al resultado verificado
Describes un objetivo en lenguaje natural. Argo lo convierte en un plan, orquesta a los agentes adecuados y entrega un resultado que no solo parece terminado, sino que ha sido verificado.
- Un scheduler y un replanner deciden qué agentes y modelos son realmente necesarios
- Verificadores independientes comprueban los resultados en lugar de limitarse a resumirlos
- Los paquetes de contexto entregan de forma precisa las partes relevantes de grandes bases de código
- Modo Git: commits, branches y descripciones de PR generados a partir del trabajo realizado
IA CEO
Entender la tarea, crear un plan y un grafo de tareas
Entender la tarea, crear un plan y un grafo de tareas
Equipo de agentes
Arquitectura, desarrollo, QA, documentación — con deliberación estructurada
Arquitectura, desarrollo, QA, documentación — con deliberación estructurada
Verificación
Tests, revisiones, instancias de verificación independientes, runs de reparación
Tests, revisiones, instancias de verificación independientes, runs de reparación
Resultado
Parches verificados, justificaciones y un rastro de auditoría completo
Parches verificados, justificaciones y un rastro de auditoría completo
Rentabilidad
La métrica correcta: coste por resultado aceptado
Argo a menudo consume más tokens por tarea que un único chat — y aun así resulta más barato. El trabajo rutinario se ejecuta en modelos económicos o locales; los modelos punteros y caros solo se usan cuando su valor añadido justifica el coste adicional.
- Enrutamiento inteligente de modelos entre distintos niveles de precio, con selección de modelo explicable
- Presupuestos, límites de coste flexibles y estrictos, simulación antes de iniciar
- Menos reintentos, menos retrabajo, menos tiempo de revisión — el recurso más caro es, con diferencia, el trabajo humano
Rutina
Búsqueda de contexto, documentación, comprobaciones simples → modelos económicos o locales
Búsqueda de contexto, documentación, comprobaciones simples → modelos económicos o locales
Exigente
Arquitectura, implementación compleja, análisis de causa raíz → modelos potentes
Arquitectura, implementación compleja, análisis de causa raíz → modelos potentes
Salvaguardas
Verificación y escalado solo donde aportan un valor medible
Verificación y escalado solo donde aportan un valor medible
Siguiente paso
Mejores resultados con menos supervisión
Menos retrabajo, menos tiempo de revisión, más confianza en el resultado — esa es la diferencia entre un agente y un equipo.