Convolution Labs

Construí agentes de IA y los pipelines de datos que los alimentan, sobre un canvas visual que te guía hacia la versión segura y lista para producción por defecto.

Conectás nodos entre sí — agente, herramienta, condición, retrieval, entrada, salida — y el grafo compila a un pipeline de ejecución real: ordenado topológicamente, corriendo sobre un worker con cola, y con el progreso de cada nodo transmitido en vivo para que veas la ejecución y sepas exactamente dónde falló.

Empezá acá

Guía rápida	Construí, probá y publicá tu primer agente
Conceptos	Agentes, ejecuciones, créditos y cómo encajan

Construir agentes

El canvas	El editor visual, de punta a punta
Referencia de nodos	Cada tipo de nodo y qué hace
Reglas del agente	Reglas tipadas que compilan a tus prompts
Herramientas	Herramientas integradas y el sandbox de Python
Retrieval (RAG)	Fundamentá agentes en tus propios documentos

Llevarlo a producción

Escaneo de seguridad	Detectá prompt injection, SSRF y agencia excesiva antes de publicar
Pipelines de datos	Sincronizaciones programadas que alimentan tus agentes
Ejecutar un agente por API	Publicá un agente y llamalo desde tu código
Facturación	Cómo se cobran y consumen los créditos
Equipos	Roles, invitaciones y espacios compartidos

Qué podés construir

• Agentes — flujos LLM de varios pasos con llamado a herramientas, ramificación, retrieval y Python propio, partiendo de patrones integrados (ReAct, cadena de pensamiento, autorreflexión) en vez de un canvas vacío.
• Pipelines de datos — sincronizaciones Origen → Destino programadas, con cargas incrementales y transformaciones SQL, para que tus agentes tengan datos a los que recurrir.
• Escaneos de seguridad — análisis estático del grafo del agente más sondas dinámicas que lo atacan por su propia ruta de ejecución, con puntaje y mapeo al OWASP LLM Top 10 y al NIST AI RMF.

:::note Traé tus propias claves Las ejecuciones usan tus claves de proveedores LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini), guardadas cifradas y descifradas únicamente dentro del worker. Agregalas en Dashboard → Settings → LLM Keys antes de tu primera ejecución. :::