Neural Fabric™ Framework

Sobre el proyecto
Neural Fabric es nuestro framework de Decision Intelligence de próxima generación que implementa una arquitectura multi-agente distribuida para la toma de decisiones empresariales en tiempo real.
Arquitectura Técnica
El núcleo de Neural Fabric se basa en el protocolo MCP (Model Context Protocol) de Anthropic, permitiendo que múltiples agentes de IA colaboren de forma asíncrona. Implementamos orquestación multi-agente con arquitectura event-driven, Graph Data Science para modelar relaciones empresariales complejas, y controller agents que actúan como supervisores del sistema con circuit breakers automáticos.
Casos de Uso en Producción
En Quantum Howl usamos Neural Fabric para optimizar nuestros procesos de desarrollo. El sistema analiza código y métricas para sugerir mejoras arquitectónicas, automatiza la gestión de releases reduciendo incidents en un 73%, y optimiza la asignación de recursos del equipo basándose en skills y carga de trabajo. Los resultados han sido transformadores: identificamos cuellos de botella invisibles y tomamos decisiones de deployment con datos reales, no intuición.
Lo Que Nos Diferencia
Neural Fabric no es otro «chatbot empresarial» o «dashboard bonito». Es un sistema con memoria persistente que registra cada decisión y su impacto, aprendizaje continuo que mejora con cada ciclo, y explicabilidad total del razonamiento detrás de cada sugerencia. La arquitectura está diseñada para ser extensible y adaptable a diferentes sistemas enterprise mediante APIs REST y GraphQL.
La revolución del MCP permite que nuestros agentes no solo analicen datos, sino que propongan y ejecuten decisiones con supervisión inteligente. Es el futuro de la Decision Intelligence aplicado hoy en nuestro laboratorio de innovación.
Proyecto
Objetivos
Arquitectura multi-agente con MCP de Anthropic para decisiones distribuidas
Graph Data Science con Neo4j + Oracle para mapear complejidad empresarial
Controller Agents que supervisan y corrigen decisiones en tiempo real
Memoria persistente y aprendizaje continuo de cada decisión tomada
Hoja de ruta del proyecto
Beta privada con 3 clientes piloto
Validación inicial del framework
Integración con modelos open source
Llama 3, Mixtral y otros
Marketplace de agentes especializados
Por industria y caso de uso
On-premise deployment
Para empresas con compliance estricto
Datos de interés
Preguntas Frecuentes
Usamos el protocolo MCP de Anthropic como base, con agentes especializados que se comunican vía Apache Kafka. Cada agente tiene un dominio específico (finanzas, operaciones, riesgos) y pueden colaborar o disputar decisiones. Los Controller Agents actúan como árbitros y supervisores del sistema completo.
Claude 3 Opus/Sonnet para razonamiento complejo, LangChain para orquestación, modelos fine-tuned propios para dominios específicos. Usamos vector databases (Pinecone/Weaviate) para memoria semántica y Neo4j para graph analytics. Todo orquestado con nuestro framework en Node.js/TypeScript.
Implementamos múltiples capas de seguridad: Controller Agents que monitorizan anomalías, circuit breakers automáticos, sistema de consenso para decisiones críticas, y rollback automático si se detecta impacto negativo. Cada decisión tiene trazabilidad completa para auditoría.
La arquitectura está diseñada para ser extensible y adaptable a diferentes sistemas enterprise mediante APIs REST y GraphQL. Estamos trabajando en conectores específicos para las plataformas más comunes.