Transformando Negocios con IA
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.
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.
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.
Arquitectura del sistema: Suppliers: API, crawler, feeds, Ingestion, Kafka: ProductFetched, Processor: normalize and embed, OpenSearch: keyword and vector, Merchant site and embeddable widgets, Search API, AI Runtime: Mastra agents, ex-mcp: 27 governed tools, Checkout, SQS FIFO, Supplier connector
La capa de IA es el núcleo de Exfinity: un runtime de agentes Mastra, un servidor de herramientas Model Context Protocol, recuperación consciente de permisos y un ciclo de aprendizaje por inquilino, todo construido para una seguridad a la altura del RGPD.
Un runtime de Mastra ejecuta un orquestador maestro y siete especialistas (búsqueda, reservas, helpdesk, recomendaciones, operaciones, copiloto PIM y optimización de precios). Los modelos se enrutan entre Anthropic Claude y OpenAI, las respuestas se transmiten por server-sent events y cada turno está acotado por límites de pasos, delegación y tokens.
El servidor ex-mcp expone 27 herramientas en comercio, recomendaciones, analítica, contenido, conocimiento, operaciones e inteligencia de mercado, sobre streamable HTTP y server-sent events. Cada llamada se verifica contra la política por inquilino, se limita en tasa y se audita, y las escrituras fallan en cerrado.
La búsqueda de productos es híbrida, por palabras clave y vectores, sobre OpenSearch con embeddings de 1024 dimensiones. Una base de conocimiento por inquilino se divide en fragmentos, se convierte en embeddings y se consulta dentro del ámbito del inquilino, alimentando un pipeline de contexto de siete capas donde todos los datos recuperados se delimitan como entrada no confiable.
La memoria de los agentes funciona sobre LibSQL con mensajes recientes, memoria de trabajo y recuerdo semántico acotados por inquilino y principal. Los hilos largos se compactan, y un grafo de conocimiento por inquilino con ocho tipos de nodos y nueve tipos de aristas hace visibles los productos populares y las preguntas sin respuesta.
Un grafo de conocimiento por inquilino sobre LibSQL registra consultas, respuestas, productos, documentos y llamadas a herramientas como ocho tipos de nodos enlazados por nueve tipos de aristas. Los pesos de las aristas decaen con el tiempo, de modo que el grafo hace emerger los productos realmente populares y las preguntas que el asistente no pudo responder, alimentando tanto la recuperación como el ciclo de aprendizaje por inquilino.
Los datos personales se tokenizan antes de cada llamada al modelo, el contenido recuperado se delimita contra la inyección de prompts, los precios y las reservas permanecen bajo autoridad del servidor, y compuertas con humano en el circuito retienen las acciones sensibles. Los topes de coste por nivel acotan el gasto, y un ciclo de autoaprendizaje envía las respuestas de baja confianza a revisión humana antes de que se conviertan en conocimiento.
Capa de IA: User message, Auth and tenant scope, Context assembly: 7 fenced layers, Master agent: intent and delegate, Specialist agent, MCP tool call, Policy and rate limit, Denied, Policy error, Allowed, Tool: search, RAG, checkout, Hybrid search and tenant KB, LLM: Claude or GPT, Guarded response, Audit log: long retention, Knowledge graph and auto-learn
Exfinity se ejecuta íntegramente en AWS en Frankfurt (eu-central-1), aprovisionada como código y desplegada en cuentas aisladas, de modo que la plataforma es reproducible, reside en la UE y es segura de modificar.
Las rutas de petición sin estado se ejecutan como funciones AWS Lambda (API principal, checkout, notificaciones, generación de PDF). Los servicios de larga duración y streaming (ingesta, búsqueda, el runtime de IA, el servidor MCP y el panel de control) se ejecutan como contenedores en ECS Fargate. No hay servidores que parchear y cada carga de trabajo escala por su cuenta.
DynamoDB aloja el plano de control y las tablas operativas (inquilinos, pedidos, políticas, auditoría, uso). OpenSearch sirve la búsqueda híbrida por palabras clave y vectores. ElastiCache Redis cachea consultas, disponibilidad y estado de límites de tasa. S3 almacena los vouchers, las instantáneas de rastreo y el archivo de auditoría de larga retención, y la memoria de los agentes y el grafo de conocimiento viven en Turso, un LibSQL gestionado.
Los catálogos ingeridos fluyen por un stream de Kafka en Amazon MSK. El trabajo de pedidos y notificaciones pasa por colas SQS FIFO y estándar, cada una con su cola de mensajes fallidos, y EventBridge programa los rastreos y las comprobaciones de frescura. El correo transaccional se envía a través de Amazon SES y los SMS a través de SNS.
AWS Cognito emite tokens con ámbito de rol. Un Application Load Balancer y API Gateway están delante de los servicios, CloudFront y Route53 gestionan el edge y el DNS, y cada secreto reside en AWS Secrets Manager bajo KMS. CloudWatch y los identificadores de correlación proporcionan trazabilidad de extremo a extremo.
Cada recurso está definido en Terraform con Terragrunt, con estado remoto y bloqueo, de modo que los entornos son reproducibles y revisables. Bitbucket Pipelines despliega en cuentas separadas de desarrollo, staging y producción, con producción protegida tras una aprobación manual.
La superficie orientada al cliente se entrega como un SDK de widgets integrables: seis Web Components de Lit 3.0 (búsqueda, chat, checkout, helpdesk, recomendaciones y copiloto) con aislamiento Shadow DOM, personalización de temas y seis idiomas, servidos desde CloudFront. El contrato Protobuf se genera en clientes de Go, TypeScript y Python, de modo que cada servicio e integración habla los mismos tipos.
Infraestructura y despliegue: CloudFront and Route53, ALB and API Gateway, Lambda: core API, checkout, notifications, ECS Fargate: search, AI runtime, ex-mcp, ingestion, DynamoDB, OpenSearch, ElastiCache Redis, Turso LibSQL: memory and graph, Kafka on MSK, SQS FIFO, SES email and SNS SMS, Terraform and Terragrunt, Bitbucket CI/CD
Los agentes nunca tocan los almacenes de datos directamente. Llaman a herramientas a través del servidor ex-mcp, donde residen la política por inquilino, los límites de tasa y la auditoría. Esa frontera única hace que lo que un agente puede hacer sea explícito y revisable.
Un único esquema canónico abarca la ingesta, el procesamiento, la búsqueda y el checkout, generado para Go, TypeScript y Python. Los servicios se construyen contra el mismo contrato en lugar de derivar hacia formas incompatibles.
Cada resultado de catálogo, fragmento de conocimiento y salida de herramienta se delimita en el rol de usuario y se declara no autoritativo por las reglas de la plataforma, lo que cierra la superficie de inyección de prompts que la mayoría de los sistemas de agentes deja abierta.
La infraestructura solo en la UE, los datos personales tokenizados antes de la inferencia, la auditoría de larga retención resistente a manipulaciones y el borrado por hilo fueron restricciones de diseño desde el primer commit, no una adaptación posterior por cumplimiento.
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.
Exfinity es una plataforma de IA multi-tenant completa, por lo que muestra las disciplinas que aportamos a un proyecto de IA o de comercio.