Construye y pregunta online, gobernado por el runtime
Construye y pregunta online.
Los datos siguen siendo tuyos.
Describe al AI Builder integrado lo que tu negocio necesita — un helpdesk, un flujo de aprobación, un CRM — y queda funcionando: Console generada, API REST, SSO, permisos y auditoría. Debajo, toda la app es metadato ObjectStack compacto — un CRM completo tiene menos de 2.000 líneas, unos 16k tokens — pequeño para revisar, gobernado en cada llamada. ¿Prefieres tu propio agente de código? Construye y pregunta con Claude Code sobre el ObjectStack open source.
- AI Builder
- Descríbelo — y funciona
- Revisable por diseño
- Un CRM entero: ~16k tokens
- Tus datos, nunca nuestros
- Nuestra nube o tus servidores
Para software empresarial escrito por AI
Conserva los sistemas que funcionan.
Añade un runtime gobernado para agentes.
La AI empresarial no necesita otro proyecto de reconstrucción ni otra pila de código generado. Necesita un formato objetivo compacto que los agentes puedan escribir, las personas revisar y un runtime pueda gobernar entre sistemas heredados, nuevas aplicaciones y agentes de AI. Tus objetos, permisos y flujos son tu ontología de negocio — archivos abiertos que posees, no un activo encerrado en la plataforma de otro.
Capacidades de la plataforma
Empieza por la estructura del negocio,
no por código en blanco
- 01
Da a los agentes un modelo de negocio
Modela clientes, pedidos, equipos, casos y aprobaciones como objetos que los agentes pueden leer, relacionar y modificar.
- 02
Extiende sistemas sin reemplazarlos
Añade API, permisos, workflows e inteligencia sobre bases de datos, ERP, CRM y sistemas propios.
- 03
Genera metadatos, no código de app
Para software CRUD y de workflow típico, los agentes escriben la definición compacta de ObjectStack mientras ObjectOS aporta tablas, API, UI, herramientas, permisos y auditoría. Menos código que generar, menos código que revisar.
- 04
Aplica gobierno en runtime
Reutiliza identidad empresarial, permisos, colas de aprobación y auditoría para que cada acción de agente tenga límites definidos.
Construcción AI y operación con agentes
Deja que los agentes creen el software.
Mantén a las personas en la revisión.
ObjectOS convierte objetos, campos, workflows, permisos y acciones en metadatos declarativos que los agentes pueden leer y actualizar mediante herramientas gobernadas. En el ObjectStack open source, traes tu propia AI: un agente de código escribe metadatos como archivos fuente — el CRM incluido son 1.792 líneas en 31 archivos, así que todo el sistema de negocio cabe en el contexto del agente —; tú revisas el diff y cualquier cliente MCP puede consultar tus datos. El runtime aporta todo lo repetitivo por debajo: tablas, API, UI, comprobación de permisos, auditoría. Los asistentes integrados Build y Ask se ejecutan en Cloud y Enterprise.
Ver el modelo de seguridad AI →AI Builder
Cloud y Enterprise: describe un cambio en lenguaje natural. El Builder integrado genera objetos, campos, vistas y workflows, y envía los cambios estructurales a aprobación. En el ObjectStack open source, tu agente de código escribe el mismo diff compacto de metadatos en lugar de una base de código completa.
AI Ask
Cloud y Enterprise: haz preguntas dentro del producto, analiza contexto de negocio y ejecuta acciones aprobadas dentro de los permisos del usuario conectado. En el ObjectStack open source, consulta los mismos objetos mediante MCP con tu propia AI.
Tools / MCP
Todas las ediciones: @objectstack/mcp expone objetos, consultas y acciones como herramientas conscientes de políticas para Claude, Cursor, cualquier cliente MCP o un modelo local.
Cómo funciona
Convierte operaciones de negocio en
una estructura que los agentes puedan usar
ObjectOS describe objetos, relaciones, permisos, workflows y acciones mediante metadatos unificados. Los agentes cambian una capa de definición compacta en lugar de regenerar código de aplicación, así que las iteraciones de negocio siguen siendo rápidas, revisables y gobernadas.
Seguridad y gobierno
Los datos permanecen en tu red.
La AI trabaja dentro de permisos.
ObjectOS se ejecuta como runtime autohospedado en tu infraestructura. Registros de negocio, identidades, auditoría y archivos siguen bajo tu control; los agentes de AI acceden a objetos mediante herramientas gobernadas y heredan los permisos del usuario conectado.
Ver seguridad y gobierno →Residencia de datos
Conecta tus bases de datos y almacenamiento. Si no configuras servicios externos, ObjectOS no llama a casa, no consulta un servidor de licencias ni recopila telemetría.
AI con permisos de usuario
Los agentes actúan como usuarios conectados y respetan permisos de objeto, registro y campo.
Aprobación y auditoría
Los cambios estructurales pasan por una cola de aprobación humana; lecturas, escrituras, llamadas a herramientas y cambios de permisos pueden auditarse.
Listo para operar sin conexión
Ejecuta en VPC, servidores locales o redes aisladas con modelos locales, identidad interna y tu propia gestión de secretos.
Plantillas de aplicaciones
Empieza con plantillas operativas,
no con un sistema en blanco
Plantilla Helpdesk
Soporte al cliente AI-first con tickets, SLA, resúmenes, respuestas sugeridas y recuperación de conocimiento.
Ver código fuente →Plantilla Contracts
Ciclo de vida contractual con extracción de metadatos, aprobación, recordatorios de renovación y auditoría.
Ver código fuente →Plantilla Procurement
Solicitudes de compra, proveedores, PO, recepción y conciliación de tres vías como aplicación gobernada.
Ver código fuente →Comparativa
Distinto de las
herramientas que conoces
vs Airtable
Una base de datos real con lógica de servidor y gobierno en runtime — no un workspace tipo hoja de cálculo.
Leer la comparación →vs Retool
La lógica de negocio es metadato revisable — no JavaScript disperso por pantallas.
Leer la comparación →vs Lovable & Bolt
Los agentes generan metadatos gobernados con esquema y permisos — no una base de código de una sola vez.
Leer la comparación →Últimos análisis
Ideas prácticas sobre software AI-native
¿Qué herramientas usan los forward-deployed engineers? Un stack abierto y ontología-first
Cinco dolores definen el trabajo forward-deployed: la fontanería devora la semana uno, las demos mueren en la revisión de seguridad, los requisitos cambian más rápido que el código, los patrones no capitalizan y la entrega envenena la confianza.
¿Cuántos tokens tiene una app de negocio? Un CRM completo en 16k
Medido en la unidad en que trabaja la AI, un CRM completo son ~16k tokens de metadatos tipados — el 8 % de una ventana de contexto. El software que cabe entero en el contexto de un agente se mantiene distinto.
Cuando tu agente de IA borra la base de producción: el caso de las barreras de ejecución
El incidente de base de datos de Replit muestra una lección estructural: el radio de impacto de un agent no debe depender solo de un prompt. Permisos, aprobaciones y auditoría deben ser impuestos por el runtime.
Siguiente paso
Empieza con los datos de negocio que mejor conoces.
Conecta un sistema existente, define sus objetos clave y deja que tu agente entregue la primera aplicación escrita por AI y gobernada como un diff pequeño de metadatos.
Cómo conectar sistemas existentes →