Los modelos razonan.La infraestructura ejecuta.
Construye agentes de IA que ejecutan procesos reales de negocio, con acciones controladas, ejecución trazable y menos contexto repetitivo. Nuestro framework reutilizable permite que tu equipo se concentre en reglas de negocio, integraciones y experiencia del cliente.
Las empresas mantienen el control.
Tu equipo construye la solución. Invariant proporciona la infraestructura y el acompañamiento técnico, con un alcance acordado.
const orderWorkflow = app.workflow('order-fulfillment', {inputSchema: z.object({customerId: z.string(),orderId: z.string(),reason: z.enum(['damaged', 'wrong_item']),}),}).capability('load-customer', loadCustomer).capability('load-order', loadOrder).step('check-policy', ({ state }) => ({approved: isEligible(state.customer, state.order),amount: state.order.totalAmount,})).branch('decision',({ state }) => state.approved ? 'APPROVED' : 'REJECTED',{APPROVED: app.fragment('approved').capability('submit-order', submitOrder),REJECTED: app.fragment('rejected').step('reject', () => ({ status: 'REJECTED' })),});
Construye tus agentes sobre Invariant, con acompañamiento técnico.
Nuestro framework y runtime permiten concentrar el desarrollo en las reglas de negocio, integraciones y experiencia del cliente. Acompañamos la adopción con asesoría de arquitectura e integración; tu equipo o integrador desarrolla la aplicación final.
Ejecución controlada
Delimita operaciones mediante workflows, reglas, permisos y validación del runtime, según las capacidades que implemente tu aplicación.
Visibilidad de ejecución
Traza propuestas, validaciones, transiciones, acciones y resultados registrados sin afirmar acceso al razonamiento privado del modelo.
Menor sobrecarga de tokens
Mantén lógica y estado autoritativo fuera del contexto repetitivo del modelo y proyecta solo lo necesario. Esto no promete reducir el costo operativo total.
Implementación más rápida
Construye sobre un framework y runtime reutilizables, con acompañamiento técnico de adopción e integración. Tu equipo puede concentrar el desarrollo en reglas de negocio, integraciones y experiencia del cliente.
Tu equipo desarrolla el agente, la experiencia de usuario, las integraciones y las reglas del negocio, y valida la aplicación resultante.
Acceso a la plataforma propietaria, framework, runtime y documentación, junto con acompañamiento técnico de arquitectura, adopción e integración con un alcance acordado.
- Log de eventos transaccional append-only
- Concurrencia optimista y bloqueos por lease
- Frontera de validación en cada acción
- Intención de outbox transaccional con despacho en proceso
- Fronteras .wait() restaurables; recuperación de trabajo a cargo de la aplicación
Lo que los equipos construyen con Invariant
Cobranza y e-commerce son aplicaciones que tu equipo puede construir sobre Invariant. La misma infraestructura sirve como base para otros procesos empresariales, con los workflows, reglas e integraciones que tu equipo configure.
Cobranza
Construye un agente que consulte saldos, presente opciones permitidas y acompañe al cliente a través de un flujo de pago controlado, con tus reglas e integraciones de pago.
E-commerce
Construye un agente que consulte productos, prepare pedidos y acompañe compras mediante tus integraciones de catálogo y pedidos, mientras el runtime controla qué puede ejecutarse.
Infraestructura compartida de negocio
Reutiliza el mismo modelo de ejecución en atención al cliente, ventas y operaciones internas mediante web, voz o mensajería.
Al pasar de demos a producción, la confiabilidad se fuga hacia el prompt.
El estado de la aplicación, el progreso de ejecución, la autoridad de herramientas, los reintentos y la recuperación terminan saturando el historial de conversación.
Más estado
Mayor contexto en prompt y desperdicio de tokens
Más herramientas
Mayor radio de impacto ante errores del modelo
Ejecuciones largas
Recuperación difícil y pérdida de progreso
Más efectos
Mayor riesgo de duplicar acciones en reintentos
Los modelos cometerán errores. Los sistemas confiables se diseñan para eso.
Un agente humano de soporte puede malinterpretar una solicitud incluso tras años de experiencia. No solucionamos eso dándole autoridad ilimitada y esperando que nunca se equivoque. Lo rodeamos de permisos, políticas, workflows y sistemas de registro.
Los agentes de IA deben diseñarse de la misma manera.
Los modelos deben interpretar, razonar y proponer. La infraestructura a su alrededor debe poseer el estado, validar la autoridad, controlar la ejecución y recuperarse ante fallos.
Los modelos pueden equivocarse. Eso es inevitable.
Darles autoridad ilimitada no lo es.
Los sistemas confiables no requieren decisores perfectos. Requieren fronteras confiables a su alrededor.
Deja que la IA razone. Mantén el control de tu aplicación.
La IA es probabilística por naturaleza. Tu aplicación no tiene que heredar esa incertidumbre.
Invariant se sitúa entre las decisiones probabilísticas de la IA y la ejecución real de tu aplicación — validando lo permitido, persistiendo el estado y exponiendo primitivas explícitas de recuperación.
start_workflow("refund", { orderId })Define lo que puede ocurrir
Nodos de grafo explícitos, guardas y transiciones
Recuerda lo que ha ocurrido
Log de eventos append-only y materialización
Despacha acciones reales mediante fronteras controladas
Outbox transaccional y claves de idempotencia
"Los modelos razonan. La infraestructura ejecuta."
Explorar la arquitectura completa en la documentación→No obligues al modelo a recordar la verdad de la aplicación.
Hidrata desde sistemas autoritativos. Proyecta solo lo que el modelo necesita ahora.
La hidratación define de dónde viene la verdad. La proyección define cuánta de esa verdad y estado de ejecución ve el modelo en cada instante.
Estado de aplicación autoritativo hidratado y refrescado desde sistemas fuente
Hechos, políticas y acciones acotadas al turno sin sobrecargar tokens
Seis horas después. Paso 80.
El modelo no necesita seis horas de historial.
Agente Tradicional
Acumulación de HistorialEl historial de ejecución se convierte en contexto del modelo.
Más historial, más tokens y más contexto que el modelo debe reconciliar.
Runtime de Invariant
Frontera de EjecuciónEl historial de ejecución permanece como estado del runtime.
El modelo recibe únicamente el objetivo activo, hechos previos relevantes, esquema esperado y acciones permitidas.
"La ejecución puede tener horas de antigüedad. El contexto del modelo no tiene por qué tenerla."
No intentes eliminar la incertidumbre de la IA. Conténla.
Los modelos malinterpretan intenciones, omiten datos obligatorios, eligen acciones inválidas y a veces razonan sobre estado caducado. Invariant asume que esto ocurrirá. El Runtime determina si una propuesta tiene autorización para convertirse en ejecución.
{ title: "Reporte Trimestral" }{ title: "Reporte Trimestral", sections: ["Resumen Q1", "Ingresos"] }El razonamiento puede ser probabilístico. El progreso no lo es.
Las salidas inválidas de razonamiento se convierten en feedback, jamás en estado de aplicación.
Capas Secuenciales de Contención
Ve solo lo relevante para este turno, no todo el historial.
Propone solo las acciones expuestas por la frontera actual.
Las salidas inválidas no pueden avanzar la ejecución.
Decisiones caducadas se descartan si el estado cambió mientras el modelo pensaba.
Una capa de ejecución.
Múltiples canales de interacción.
Los canales son formas de interactuar con un agente, no productos separados de Invariant.
Las aplicaciones pueden conectar web, voz, mensajería, APIs y webhooks mediante adaptadores configurados, compartiendo contexto durable de Session. Un .wait() registrado puede continuar mediante una Session propia restaurada; recuperar trabajo interrumpido requiere código de la aplicación.
Ejemplos que los equipos pueden desarrollar
Centros de Llamadas y Voz en Vivo
Preserva el estado y el progreso confirmado ante cortes de audio, SMS, correos y transferencias humanas.
Soporte al Cliente y Operaciones
Persiste fronteras de aprobación y entradas del cliente mientras la Session viva coordina la continuación.
Integraciones Autónomas de Sistemas
Construye workflows de larga duración con acciones validadas, intención de outbox transaccional, leases y recuperación orquestada por la aplicación.
Esto suena a mucha infraestructura. No tienes que construirla.
Infraestructura durable sin convertir el código de tu aplicación en código de infraestructura.
Define workflows, agentes y capabilities en TypeScript con tipos estrictos. Invariant persiste estado, historial de eventos e intención de comandos, valida revisiones y despacha comandos confirmados en proceso. En el release actual, la orquestación cross-process queda a cargo de la aplicación.
import { z } from 'zod';import { app } from './app';// Clean, type-safe workflow definitionexport const refundWorkflow = app.workflow('refund', {inputSchema: RefundSchema,}).capability('load-customer', loadCustomer)// state.customer → Customer.capability('load-order', loadOrder)// state.customer → Customer, state.order → Order.step('check-policy', ({ state }) => ({approved: isRefundEligible(state.customer, state.order),amount: state.order.totalAmount,})).branch('refund-decision',({ state }) => state.approved ? 'APPROVED' : 'REJECTED',{APPROVED: issueRefund,REJECTED: rejectRefund,});
Lo que Invariant gestiona por debajo
Ingeniería de sistemas durable, abstraída detrás del SDK.
Los modelos razonan. La infraestructura ejecuta.
Traslada el estado, la ejecución, la autoridad y las primitivas de recuperación fuera del modelo hacia la infraestructura determinista.
Las ideas detrás de Invariant.
Ensayos sobre ejecución de IA, estado durable, contexto y construcción de sistemas confiables alrededor de modelos probabilísticos.
Por qué la IA debería proponer, no ejecutar
Por qué la frontera ausente fundamental en la IA de producción no es la sintaxis de orquestación, sino la separación estructural entre razonamiento probabilístico y ejecución autoritativa.
Por qué los agentes necesitan un runtime determinista
Los modelos probabilísticos son excelentes para razonar, pero pésimos para ejecutar. La infraestructura debe hacer cumplir la frontera de ejecución.
El contexto no es memoria: Por qué la memoria durable debe ser infraestructura
Los LLMs razonan sobre contexto de trabajo. La memoria durable, la idempotencia y la persistencia de estado pertenecen a la infraestructura.
Modos de fallo que tu runtime debe gestionar—no tu modelo.
Los agentes en producción fallan cuando la confiabilidad se delega al prompt. Invariant contiene los fallos de ejecución en la frontera de infraestructura.
Pérdida de Progreso en Caídas
Mutaciones Alucinadas
Explosión de Tokens
Condiciones de Carrera
Interrupciones por Humanos
Preguntas frecuentes
Cómo construir sobre Invariant, qué incluye el acompañamiento técnico y cómo funciona el runtime.
¿Qué es Invariant?
Invariant es infraestructura AI-native horizontal y propietaria: un framework de TypeScript y runtime durable para agentes que ejecutan procesos reales dentro de fronteras deterministas.
¿Cómo se ofrece Invariant?
Invariant proporciona infraestructura propietaria, framework, runtime, documentación y acompañamiento técnico de arquitectura, adopción e integración. Acordamos el alcance de ese acompañamiento durante la evaluación, junto con el acceso al SDK, despliegue, soporte de la plataforma y términos comerciales.
¿Quién desarrolla la aplicación final?
Tu equipo o integrador desarrolla el agente, la experiencia de usuario, las integraciones externas y las reglas del negocio, y valida la aplicación. Implementarla requiere capacidad técnica: involucra al equipo de tecnología o a un integrador junto con el área de negocio que evalúa el caso de uso.
¿Qué incluye el acompañamiento técnico?
Con un alcance acordado, podemos asesorar sobre arquitectura, explicar la integración del framework, revisar workflows y acompañar una prueba de concepto. El acompañamiento inicial y la asistencia adicional se acuerdan por separado. El desarrollo integral a medida, el mantenimiento de tu aplicación y la operación de tu proceso de negocio no se incluyen por defecto. El soporte y mantenimiento de la plataforma Invariant tienen sus propios términos acordados.
¿Cómo se diferencia de LangChain, LangGraph o CrewAI?
La mayoría de frameworks le dan autoridad de ejecución directa al modelo. Invariant mueve el estado y los efectos fuera del modelo hacia la infraestructura. Los modelos proponen Runtime Actions y el Runtime las valida y ejecuta a través de grafos inmutables.
¿Por qué Invariant reduce el consumo de tokens?
En lugar de reenviar todo el historial en cada turno, Invariant almacena el estado autoritativo en el runtime y proyecta únicamente el contexto y las acciones relevantes. Esto reduce contexto repetitivo; el costo total depende de la aplicación y los modelos utilizados.
¿Cómo funciona la recuperación ante caídas?
Invariant guarda estado confirmado, eventos append-only, intención de comandos, leases e IDs de ejecuciones reanudables. Un proceso nuevo puede restaurar una Session propia en una frontera .wait() registrada. El release actual no expone claim portable de comandos ni attach arbitrario para recuperar trabajo, y no incluye un worker en segundo plano.
¿Invariant soporta múltiples proveedores de LLM?
Sí. Invariant incluye adaptadores para OpenAI, Anthropic y Google Gemini, incluido Gemini Live WebSockets. Proveedores locales como Ollama o vLLM pueden integrarse mediante un ModelAdapter personalizado.
¿Cómo funciona la suspensión para intervención humana (Human-in-the-Loop)?
Un nodo .wait() persiste la frontera de entrada esperada. Una acción submit_input válida puede continuar mediante una Session propia, viva o restaurada, si el workflow está registrado. Es reattach de frontera bajo demanda, no redispatch automático de trabajo.
¿Qué es el patrón Transactional Outbox?
La intención del efecto se confirma atómicamente con el estado de ejecución. El dispatcher actual, que corre en proceso, puede entregar el efecto más de una vez si se vuelve a despachar; no existe garantía exactly-once. El proveedor externo debe respetar la clave estable de idempotencia.
¿Pueden múltiples canales interactuar con la misma sesión?
Los canales pueden compartir contexto durable de Session. La continuación activa se serializa mediante revisiones y un proceso nuevo puede restaurar la Session propia en una frontera .wait() registrada. El trabajo de una capability interrumpida no se redispara automáticamente.