Synerise System Agent combina agentes y Behavioral AI en Working AI: convierte el lenguaje natural en acciones que impulsan la productividad y el crecimiento, con tu equipo al mando.
Productividad integrada en la plataforma. La plataforma ejecuta, tu equipo aprueba.
Orquestando proveedores → agentes
Los pasos se ejecutan en paralelo siempre que es posible — y de ahí surge la ganancia estructural de productividad.
Infraestructura de behavioral AI
Synerise predice la próxima acción de cada persona u objeto a partir de señales de comportamiento en tiempo real y la activa en cualquier canal, humano o agéntico. Inferencia en menos de un milisegundo, foundation model autosupervisado. Abierto por diseño: MCP, A2A.
2,6B
decisiones al día
65K
Decisiones de IA por segundo
229B+
consultas Big Data al mes
Sobre sistemas propios
Compara el rendimiento de las campañas en una conversación y descubre qué optimizar a continuación. Convierte los resultados en recomendaciones prácticas y una comparación en el dashboard que puedes revisar antes de añadirla.
Pide recomendaciones de productos personalizadas para tu email y el agente preparará el bloque Jinjava. Revísalo e insértalo sin escribir a mano el código de personalización.
Vuelve a conectar con los clientes que no vieron tu email mediante una notificación push personalizada y oportuna. El agente prepara el seguimiento en el lienzo del workflow para que lo revises antes del lanzamiento.
Lo Que Sabe Hacer
Cada modo exige más del agente que el anterior — desde responder con datos hasta crear recursos que el operador aprueba después.
Datos y visualizaciones bajo demanda
Estado de la plataforma y problemas por resolver
Lógica de configuración y causas raíz
Nuevos recursos y conocimientos especializados
Pasa por aprobación
04Autonomía creciente del agente
Orquestación Agéntica
Prompt
“Crea un workflow en el que prepararemos una campaña de email con novedades para el grupo FAN; después de una semana comprobaremos si subieron al nivel SUPER FAN y, si es así, les enviaremos un agradecimiento.”
Agente · unos segundos
Segmento FAN
Novedades al grupo
7 días
¿nivel SUPER FAN?
El borrador llega al canvas — el operador completa el contenido, aprueba los recursos y lo activa. Un recorrido completo en segundos.
Workflow en el canvas
Audiencia, email, espera, filtro de perfil y agradecimiento: un recorrido completo en segundos.
Gobernanza
El agente propone; el operador decide. Antes de crear nada, el operador ve exactamente qué se creará.
Pide un cambio
Prepara el recurso
Agregados · expresiones · segmentaciones
El operador ve exactamente qué se creará antes de que exista — y el agente actúa solo dentro de los permisos del operador.
Aprobación en el producto
Cada acción de escritura espera aprobación. El operador ve exactamente qué se va a crear y decide: rechazar, solo esta vez o permitir siempre.
Synerise trata la automatización agéntica no como un experimento, sino como un pilar estratégico fundamental. Define cómo construimos productos, asignamos recursos y definimos nuestra visión a largo plazo. Este compromiso está formalizado en toda la organización — desde marcos de políticas dedicados hasta equipos multifuncionales que impulsan la ejecución.
Una política formal de IA agéntica gobierna cómo operan los agentes dentro de la plataforma — definiendo límites, reglas de acceso a datos, requisitos de cumplimiento y barreras éticas que garantizan una automatización responsable a escala.
Una hoja de ruta dedicada a la automatización agéntica impulsa el desarrollo del producto — con hitos claramente definidos para las capacidades de los agentes, protocolos de integración, soporte de modelos y marcos de evaluación de calidad.
Equipos multifuncionales están organizados alrededor del ecosistema de agentes — combinando investigación en IA, ingeniería de plataforma, diseño de producto y experiencia de dominio para ofrecer experiencias de agentes cohesivas.
La automatización agéntica está integrada en el plan estratégico de la empresa — alineando objetivos de negocio, posicionamiento en el mercado e inversiones tecnológicas en torno a la visión de productividad impulsada por IA.
Dos Superficies
Synerise System Agent trabaja dentro de la plataforma. El servidor MCP de Synerise lleva las mismas herramientas al agente que tus ingenieros ya utilizan.
En Synerise
El operador de la plataforma no tiene que salir de Synerise: el asistente vive en el producto, conoce el workspace y trabaja con aquello a lo que su rol tiene acceso.
Vía de la interfaz de Synerise
Fuera de Synerise
El equipo de ingeniería no tiene que abrir Synerise: conecta Claude Code, Codex, Cursor o su propio agente a través de MCP.
Vía MCP + Skills
Datos de comportamiento propios
Genera informes, crea y experimenta con los datos de tu espacio de trabajo desde cualquiera de las dos superficies
Ambas superficies trabajan donde residen los datos. El administrador del espacio de trabajo concede el acceso y los roles determinan lo que puede hacer cada usuario.
Arquitectura
Las personas en Synerise siguen siendo los operadores principales. Los agentes y las integraciones API trabajan con los mismos objetos junto a ellas.
Cada vía funciona dentro de los roles del espacio de trabajo, con un único registro de auditoría y un único historial de versiones. Las escrituras de los agentes también esperan la aprobación del operador.
Interoperabilidad
Synerise se conecta con agentes externos mediante estándares abiertos. Tu propio agente trabaja sobre la misma capa de comportamiento que utiliza la plataforma.
El servidor MCP de Synerise expone los datos del espacio de trabajo y las acciones de la plataforma como herramientas MCP. Cualquier cliente MCP puede invocarlas, incluido el agente que desarrolle tu equipo.
Las skills de Synerise siguen el estándar abierto Agent Skills: un conjunto de skills, empaquetado para cada agente de programación. Un plugin las agrupa con el servidor MCP de Synerise en una única instalación para cada agente de programación.
Los agentes de Synerise admiten Agent2Agent, el protocolo abierto que utilizan los agentes de distintos proveedores para intercambiar tareas y resultados.
Tu equipo puede cambiar de modelo o de framework de agentes y conservar la misma integración con Synerise.
Biblioteca de prompts
Explora los prompts del espacio de trabajo por capacidad, tarea, rol y resultado. Copia el prompt completo, sustituye sus marcadores y úsalo en Synerise System Agent.
Una biblioteca de referencia, no una interfaz de agente en vivo. El agente está en vista previa privada en determinados espacios de trabajo.
Abre el catálogo completo, los consejos de redacción y las guías prácticasLos filtros se combinan. Elige una familia, un área y etiquetas para tu tarea.
Resultados: 120 / 120
Sustituye los [corchetes] resaltados por valores de tu espacio de trabajo.
DescubrimientoREC
List all active recommendation campaigns.
DescubrimientoREC
Show the configuration of campaign [campaign name]: recommendation type, feed, filters and number of items.
DescubrimientoREC
Which recommendation types are available for feed [feed name]: personalized, similar items, complementary, frequently bought together, visual similarity?
DescubrimientoREC
How is campaign [campaign name] performing this month?
DescubrimientoREC
Show clicks, CTR, revenue and conversions for all recommendation campaigns in the last 30 days, sorted by revenue.
DescubrimientoREC
Plot daily CTR for campaign [campaign name] over the last 8 weeks.
DescubrimientoREC
Compare revenue from [app home screen campaign] and [web homepage campaign], last month vs. the month before.
DescubrimientoREC
Which products generate the most revenue in campaign [campaign name] this quarter?
DescubrimientoREC
Which recommendation campaigns had CTR below 1% in the last 14 days?
DescubrimientoREC
Preview what campaign [campaign name] would recommend for product [product ID].
DescubrimientoREC
Show personalized recommendations for customer [UUID]. I want to see what they get on the app home screen.
DescubrimientoREC
Preview what campaign [Articles for you] returns for reader [UUID].
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Siguiente paso
Asistente en la plataforma para los operadores, MCP para el equipo de ingeniería. El mismo contexto, los mismos permisos, el mismo registro de auditoría.
Primer paso: elige tres prompts de la biblioteca de arriba y ejecútalos con tus propios datos.
Scenes with human were generated using AI and do not depict real people.
