Reflexio

Reflexio es una plataforma de aprendizaje para agentes de IA. En lugar de limitarse a almacenar registros de conversaciones o datos, observa cómo los usuarios corrigen a un agente, dónde falla el agente y cómo son los resultados exitosos. A partir de esas señales, extrae reglas de comportamiento —cosas como "comprobar el plazo completo de reembolso antes de resolver un cargo único"— que el agente puede reutilizar en interacciones futuras. Cada regla es visible, auditable y puede revocarse al instante si no funciona.

La plataforma funciona como un bucle: tu agente publica lo que ocurrió en una conversación, Reflexio extrae qué hacer de forma diferente y, la próxima vez que el agente se enfrente a una situación similar, recupera las reglas pertinentes. No se reentrena nada: el modelo subyacente del agente permanece igual, pero su comportamiento mejora con el tiempo. Reflexio también califica cada regla frente a una respuesta de control antes de que confíes en ella, y un proceso en segundo plano resuelve los aprendizajes conflictivos para evitar la deriva. La integración es sencilla: envuelve tus llamadas al LLM existentes con el SDK, o utiliza la REST API o la CLI. Las opciones de despliegue van desde totalmente gestionado hasta totalmente self-host, incluyendo bring-your-own-database y bring-your-own-cloud.

Reflexio está creada para equipos que despliegan agentes de IA en producción: bots de servicio al cliente, asistentes de programación, agentes de ventas, analistas de datos y similares. Es especialmente útil cuando necesitas mejorar el comportamiento del agente sin reentrenar modelos ni editar prompts manualmente. La plataforma ofrece a los desarrolladores y a los gestores de producto una vista clara de lo que el agente ha aprendido, qué tan bien funcionan esos aprendizajes y el control total para aceptar o rechazar cambios. Si estás cansado de que los agentes repitan los mismos errores, Reflexio ofrece una forma práctica de hacer que aprendan de interacciones reales.