Nuestro trabajo

Trabajo de ingeniería seleccionado

Productos de Oronts, herramientas open source y el sistema de IA en producción en este sitio. Todo aquí es ingeniería propia: inspeccionable, documentada y construida con disciplina de producción desde el primer día.

7Proyectos de ingeniería
2Open source en GitHub
3Categorías de proyectos
2024-25Años activos
Cómo trabajamos

Disciplina de ingeniería ante todo

  • 01Cada compromiso comienza con un architecture decision record escrito. Documentamos las compensaciones, alternativas consideradas y razones de cada decisión técnica antes de escribir código.
  • 02Ninguna funcionalidad se entrega sin una ruta de rollback definida, instrumentación de observabilidad y pruebas de carga en condiciones realistas.
  • 03Las revisiones de preparación para producción controlan cada release. Auditamos los límites de seguridad, modos de fallo, garantías de integridad de datos y runbooks operacionales.
  • 04Publicamos como open source los componentes reutilizables donde los acuerdos con clientes lo permiten. Nuestras herramientas open source funcionan en producción junto a los sistemas de los que fueron extraídas.
Plataforma en producciónActivo

Exfinity

Una plataforma multi-tenant de comercio con IA para el sector de las experiencias y la venta de entradas. Los comercios se conectan una sola vez y venden experiencias de múltiples proveedores en lenguaje natural, mediante búsqueda unificada, agentes de reserva con IA y widgets integrables, todo bajo su propia marca. Desarrollada para Exfinity GmbH.

2025Ongoing since 2025
Exfinity GmbH
8Agentes de IA especializados
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El desafío

El mercado de las experiencias está fragmentado. Cada comercio reconstruye desde cero las mismas conexiones con proveedores, los catálogos llegan en formatos dispares y nadie puede ofrecer búsqueda o reservas con IA sin construir antes sus propios sistemas de IA. No existe una forma única y segura de buscar en todos los proveedores ni de permitir que un agente de IA reserve en nombre del cliente.

Nuestro enfoque

Exfinity funciona como un Stripe para experiencias. Un comercio se conecta una sola vez y obtiene búsqueda, reservas y soporte en todos los proveedores, todo bajo su propia marca. Detrás de esa sencillez, los catálogos de los proveedores se importan automáticamente, se limpian a un formato común y se hacen buscables por significado, no solo por palabras clave. Un equipo de ocho agentes de IA se encarga del descubrimiento, las reservas y el soporte, y solo pueden actuar a través de un conjunto controlado de herramientas con reglas estrictas por comercio, límites de uso y un registro de auditoría completo. Todo se ejecuta en la UE, en Frankfurt, y los datos personales se enmascaran antes de llegar a un modelo de IA.

El resultado

Una sola integración da al comercio búsqueda, reservas y soporte con IA en todos los proveedores conectados. Está construida con estándares de producción desde el primer día: búsqueda rápida, separación estricta entre los datos de cada comercio y un ciclo de aprendizaje que convierte las respuestas débiles en conocimiento revisado con el tiempo. Diseñada y construida para Exfinity GmbH desde 2025.

Open sourceActivo

Vendure Data Hub

Plugin ETL y de integración de datos para Vendure. Constructor visual de pipelines, 9 extractores, 61 operadores de transformación, 24 loaders de entidades y generadores de feeds para Google Merchant y Amazon.

2024En curso
Open source
9Extractores (verificables en el repositorio)
El desafío

Los proyectos Vendure reconstruyen una y otra vez la misma fontanería: importaciones de producto desde ERP y PIM, sincronización de inventario, actualizaciones de precios, feeds de marketplaces. Cada integración empieza de cero, acaba en scripts de un solo uso y se rompe en silencio cuando un proveedor cambia una columna. El ecosistema carecía de una capa de pipelines de datos reutilizable y lista para producción.

Nuestro enfoque

Data Hub es un plugin Vendure de primera clase: pipelines declarativos compuestos por extractores (CSV, JSON, XML, REST, GraphQL, FTP, S3 y más), 61 operadores de transformación con vista previa en seco y loaders para 24 tipos de entidades de Vendure. Los pipelines corren por programación o webhook, con reintentos, upserts idempotentes, logs en tiempo real y editor visual en el admin. Los generadores de feeds publican Google Merchant y Amazon desde el mismo grafo.

El resultado

Un solo plugin sustituye los scripts de integración de un proyecto de comercio típico. Publicado como open source en GitHub; probado en producción con importaciones de catálogos de alto volumen y verificable operador a operador en el repositorio.

Producto OrontsActivo

OGuardAI

Semantic data protection runtime for AI systems. Policy engine, PII detection and reversible tokenization between your application and any LLM.

2024Ongoing
Oronts GmbH
99.7%PII detection recall on our test corpus
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El desafío

Production LLM systems share a failure class: PII leaking into prompts and outputs, hallucinated data reaching customers, and generated text violating communication policies. Ad-hoc filters solve one incident and break on the next edge case. GDPR makes this an architecture problem, not a patching problem.

Nuestro enfoque

OGuardAI runs as a synchronous filter in the LLM request and response path. Three validation layers: content policy classification against hot-reloadable YAML rule sets, PII detection combining pattern matching with named entity recognition, and semantic tokenization that swaps sensitive values for reversible tokens so the model never sees raw data. Restoration happens per output channel policy.

El resultado

Una capa de salvaguardas reutilizable e independiente del framework que convierte la IA conforme al RGPD de un apagafuegos por proyecto en infraestructura. Un producto propietario de Oronts, autoalojado y neutral respecto al proveedor, con la arquitectura documentada en nuestra guía sobre fugas de datos.

Plataforma en producciónActivo

Oronts AI Assistant

El sistema de agentes Mastra en producción en este sitio: cinco agentes, cuatro herramientas, respuestas en streaming y una capa API endurecida. Pruébelo en la esquina de esta página.

2025En curso
Oronts GmbH
5Agentes especializados en producción
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El desafío

Las promesas de IA son baratas. La prueba honesta es un sistema de agentes en producción, con las mismas restricciones que afrontan los clientes: rate limiting, CSRF, superficie de prompt injection, control de costes, observabilidad y una cadena de leads real detrás.

Nuestro enfoque

Construido sobre Mastra con cinco agentes especializados (presupuesto, chat, visión, voz, analítica) y cuatro herramientas que estructuran conversaciones en leads cualificados: envío de propuestas, agenda de llamadas, borradores de email y resúmenes de conversación. Las respuestas hacen streaming con el Vercel AI SDK. La capa API aplica rate limiting, CSRF, comprobación de origen y trazabilidad; las llamadas de herramientas pasan por un proxy interno autenticado hacia la API de Oronts. El agente nunca inventa precios: cualifica, estructura y entrega a un humano.

El resultado

Una respuesta práctica a la pregunta que todo comprador debería hacer a un proveedor de IA: enséñeme el suyo. El asistente de esta página es el despliegue; sus decisiones de diseño están documentadas en nuestras guías.

Open sourceActivo

Pimcore Asset Pilot Bundle

Organización de assets basada en reglas para Pimcore: reglas configurables, prioridades y registro de auditoría para bibliotecas que crecen más rápido de lo que los equipos pueden ordenar.

2025En curso
Open source
100%Acciones registradas en la auditoría
El desafío

Las grandes instalaciones Pimcore acumulan decenas de miles de assets. Los editores sueltan archivos donde se abre el diálogo; las convenciones de nombres derivan; el DAM se vuelve un cajón de sastre. La limpieza manual no escala y los scripts de migración de un solo uso se pudren.

Nuestro enfoque

Asset Pilot aplica reglas declarativas de organización al árbol de assets: condiciones de coincidencia sobre metadatos, tipo de archivo, patrones de nombre o contexto de subida, y acciones de mover, renombrar, etiquetar o asignar. Las reglas llevan prioridades y corren en eventos de subida o como trabajos por lotes sobre bibliotecas existentes. Cada acción queda en un registro de auditoría y un modo en seco previsualiza el impacto antes de mover nada.

El resultado

El caos de assets se convierte en un problema de configuración en lugar de un proyecto de limpieza recurrente. Publicado como open source en GitHub.

Producto OrontsActivo

Vendure Customer Intelligence

Plugin de engagement de clientes para Vendure: listas de deseos, reseñas, puntos de fidelidad y recuperación de carritos como un dominio coherente en lugar de cuatro apps atornilladas.

2025En curso
Oronts GmbH
4Dominios de engagement en un plugin
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El desafío

Las tiendas montan el engagement con plugins desconectados: uno para reseñas, otro para listas de deseos, un tercero para fidelidad. Cada uno con su modelo de datos y su admin; ninguno comparte una visión del cliente. Marketing exporta CSVs para adivinar segmentos.

Nuestro enfoque

Un plugin, un dominio de engagement. Listas de deseos, reseñas con compra verificada, un motor de fidelidad configurable y recuperación de carritos abandonados comparten entidades, eventos y pantallas de admin. Todo emite eventos de Vendure, así que segmentos y automatizaciones se construyen sobre señales en tiempo real en vez de exportaciones.

El resultado

Una capa de engagement con visión unificada del cliente, construida sobre la arquitectura de plugins y el bus de eventos de Vendure. Producto de Oronts, documentado en el portafolio.

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