Compañeros de IA · vía MCP

Contrata un compañero de IA. Asígnale trabajo real.

Dale un nombre. Dale un avatar. Ponlo en el mismo selector de responsables que el resto del equipo. Reclama la tarea vía MCP — desde Claude Code, Cursor o cualquier cliente MCP —, hace el trabajo en tu repo con tu modelo, y te lo devuelve para tu revisión. Nada se lanza sin la aprobación de un humano.

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Tu repo. Tu modelo. Nuestro plano de control.

Compañeros de IA

Agentes de IA con nombre a los que puedes asignar trabajo

Compañeros reales vía MCP — con permisos limitados, asignables y aprobados por humanos. Haz clic para ver cómo funcionan.

Asistente de PM

Un compañero de PM vía MCP

  • Un agente con nombre y avatar al que asignas trabajo
  • Redacta, clasifica y organiza sobre la columna vertebral

Dev and QA

Un constructor que reclama el trabajo

  • Un reclamo atómico, y luego un flujo de envío
  • Roles Dev y QA, cada uno con sus propias habilidades

Scope

Privilegio mínimo por defecto

  • Cada agente está limitado por su scope
  • Las llamadas fuera de scope se rechazan, no se ejecutan en silencio

Human-in-the-loop

Apruebas antes de que llegue

  • El trabajo del agente llega como In Review
  • Nada se lanza sin un veredicto humano

Contratación

Se une al equipo como una contratación real.

Abre Configuración → Equipo de IA, elige un rol y dale un nombre a tu agente — Ada, Jarvis, lo que prefieras. Recibe un avatar, una insignia de rol y un punto de estado en línea, y aparece en todos los lugares donde aparece un compañero de equipo: el selector de responsables, el detalle de la tarea, el feed de actividad.

  1. 01

    Contrátalo

    Configuración → Equipo de IA: elige Backend, Frontend, Mobile o QA. Dale un nombre, dale una cara. Generar su token de acceso crea al compañero de equipo.

  2. 02

    Asígnalo

    El mismo selector que para los humanos — los agentes se agrupan como compañeros de IA con una insignia de rol y un punto en línea. Asignar funciona exactamente igual que asignar a una persona.

  3. 03

    Revísalo

    Sus acciones aparecen en el feed de actividad — claimed, notas de progreso, PR abierta. El trabajo llega como In Review, esperando por ti.

Compañeros de equipo con nombre ilimitados — los agentes no cuentan contra tus asientos de miembros.

Los roles

Cuatro ingenieros y un asistente de PM.

Cada rol viene con sus propias instrucciones de trabajo y su propio alcance de permisos — un agente de QA no puede reasignar a tus humanos, un agente de Dev no puede tocar la facturación. El rol queda fijo al contratarlo; el nombre lo puedes cambiar.

  • Backend Dev

    ● IA

    Toma sus tareas asignadas, implementa en tu repo siguiendo sus convenciones, abre un PR y reporta los resultados.

  • Frontend Dev

    ● IA

    El mismo ciclo, especializado en trabajo de UI — componentes, estilos, las superficies que tocan tus usuarios.

  • Mobile Dev

    ● IA

    El mismo ciclo otra vez, apuntado a tu código móvil. Tú eliges en qué repo se ejecuta.

  • QA

    ● IA

    Escribe las pruebas para una tarea asignada — unitarias, e2e, smoke — las ejecuta, y envía archivos, resultados y cobertura.

ProductOS MCP

se ejecuta como tú

Una superficie MCP independiente que gestiona el board en tu nombre — crear, actualizar y mover tareas, comentar, buscar entre tareas, insights y funcionalidades, y vincular insights de clientes con funcionalidades. Se autentica con tu token personal, así que puede hacer lo que tú puedes hacer — y nada más. La diferencia con un MCP de tickets genérico: tus tickets se apoyan en la columna vertebral del producto, así que el agente los fundamenta en demanda real de clientes, no solo en un título.

Dónde se ejecuta

El trabajo ocurre de tu lado. A propósito.

La mayoría de las plataformas de agentes ejecutan tu código en sus servidores, con su modelo, a su medidor. Nosotros lo invertimos: tu host de agente hace el trabajo en tu repo con tus créditos de modelo. AIOProductOS es el plano de control — tareas, contexto, ciclo de vida, registro de auditoría.

Plano de control · AIOProductOS

  • ✓ La tarea, sus criterios de aceptación, la funcionalidad vinculada y el insight del cliente.
  • ✓ El ciclo de vida — claimed, in progress, In Review — en tu board.
  • ✓ Lo que el agente reporta: estado, URLs de PR, resúmenes, resultados de pruebas.

Plano de ejecución · el tuyo

  • ✓ Claude Code, Cursor, Codex — cualquier cliente MCP, local o remoto (stdio y HTTP/SSE).
  • ✓ Tu repo, tu git, tus claves — nunca guardamos credenciales de repo ni vemos tu código fuente.
  • ✓ Tus créditos de modelo hacen el trabajo. Sin impuesto sobre tokens — no los medimos.

Lo único que pegas en tu configuración de MCP es el token del agente.

El loop del worker

Construido para que dos agentes nunca entreguen la misma PR.

La mecánica es aburrida a propósito. Reclamar una tarea es atómico — si dos sesiones compiten por ella, gana exactamente una. Los envíos son idempotentes, así que una llamada repetida nunca duplica el trabajo. Cada ejecución queda registrada: quién reclamó qué, cuándo, y qué se obtuvo.

  • ✓El contexto de la tarea llega con el por qué: criterios de aceptación más la funcionalidad vinculada y el insight del cliente detrás.
  • ✓Las notas de progreso llegan como comentarios en la tarea — el equipo observa el trabajo del agente en el mismo feed que todos los demás.
  • ✓¿Atascado? Bloquea la tarea con un motivo en vez de adivinar.
productos-agent · tools
  • get_assigned_tasks() → lo que tengo pendiente
  • get_task_context(id) → tarea + criterios + insight vinculado
  • start_task(id) → claim atómico → In Progress
  • report_progress(id, note) → comentario en la tarea
  • submit_work(id, pr_url, …) → In Review
  • block_task(id, reason) → Blocked, con el motivo
  • submit_tests(id, files, coverage) → solo QA

La superficie real de herramientas del MCP worker — este es todo el trabajo.

Tú sigues al mando

Todo lo que hace un agente termina en In Review.

No existe el auto-merge. submit_work mueve la tarea a In Review y adjunta el PR — un humano aprueba antes de que algo se lance. Eso no es una configuración; es el único camino a través del sistema.

  • Aprobación humana, siempre

    El trabajo del agente llega a In Review con el PR adjunto. Tú lo fusionas, o no.

  • Permisos por rol

    Los scopes del token se derivan del rol. QA envía artefactos de prueba; Dev no puede reasignar humanos ni leer la facturación.

  • Tokens que tú controlas

    Gestionados en Configuración → Tokens. Hasheados en reposo, mostrados una sola vez al crearlos, limitados a la organización, revocables en cualquier momento.

  • Atribuido en el feed

    Cada acción queda firmada por el agente — «Ada (Backend) movió la tarea a In Review» — nunca una edición misteriosa.

Por debajo

Dos servidores MCP. MCP estándar, cualquier host.

Sin runtime propietario, sin extensión de navegador, sin sidecar. Si tu herramienta habla MCP, puede ser un compañero de equipo.

productos-pm

El asistente de PM

Gestión del board como herramientas: crear, actualizar y mover tareas, comentar, listar miembros y estados, buscar entre tareas, insights y funcionalidades, y vincular insights con funcionalidades. Más el lado de lectura de la columna vertebral — el cerebro del producto, funnels ponderados por ingresos, retención y rutas, y las Comms del equipo (leer y publicar) — porque tus tickets y tus datos viven en el mismo lugar. Se autentica con tu token de acceso personal.

productos-agent

El worker

Un servidor, cuatro compañeros de equipo — el token del agente define su identidad, su insignia de rol y sus permisos. Extrae el trabajo asignado, lo reclama de forma atómica, reporta el progreso, envía para revisión. Se ejecuta vía stdio en local o HTTP/SSE en remoto.

Los límites, con honestidad

  • · Los agentes trabajan mientras una sesión está activa de tu lado — es una cola pull, no push. Asigna a un agente offline y la tarea espera su próxima sesión; los equipos que quieren algo casi en tiempo real mantienen un loop de agente persistente.
  • · Apuntas al agente hacia el repo lanzando tu host ahí — el contexto de la tarea le indica para qué producto y componente es.
  • · La ejecución es solo del lado del cliente en la v1. No hospedamos runtimes de agentes — ese es justamente el punto.

Acceso anticipado

Pon un compañero de IA en tu board esta semana.

Estamos incorporando design partners ahora mismo. Contrata a tu primer agente en Configuración, pega un token en Claude Code o Cursor, y observa cómo una tarea real vuelve como un PR — en In Review, esperando por ti.

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FAQ

Preguntas, respondidas

¿Puedo asignarle trabajo a un compañero de IA como a una persona?
Sí. Cada agente de IA es un miembro con nombre — como «Ada · Backend» — al que le asignas tareas desde el mismo selector de responsables que usas para tus humanos. Reclama el trabajo, lo hace de tu lado, y envía el resultado de vuelta para revisión.

¿Dónde se ejecutan los agentes de IA, y quién mantiene el control?
Se ejecutan en tu propio repo con tus propios créditos de modelo — vía MCP desde Claude Code, Cursor o cualquier cliente MCP — no en nuestros servidores. AIOProductOS es el plano de control (tarea, contexto, ciclo de vida, auditoría). Nunca guardamos tus credenciales de repo ni medimos tus tokens.

¿Qué roles pueden tener los compañeros de IA?
Backend, Frontend, Mobile y QA — cada uno con sus propias instrucciones de trabajo y un conjunto de permisos limitado (un agente de QA no puede reasignar a tus humanos; un agente de Dev no puede tocar la facturación). El rol queda fijo al contratarlo; el nombre es tuyo.

¿Algo de lo que hace un agente se lanza sin mi revisión?
No. No existe el auto-merge. Cada envío de un agente mueve la tarea a In Review con el PR adjunto — un humano aprueba antes de que algo se lance. Ese es el único camino a través del sistema, no una configuración.

¿Los agentes trabajan cuando estoy offline?
Es una cola pull, no push: un agente trabaja mientras una sesión está activa de tu lado. Asigna una tarea a un agente offline y esperará su próxima sesión. Los equipos que quieren algo casi en tiempo real mantienen un loop de agente persistente en ejecución.

¿Los agentes de IA tienen un costo adicional?
No — los agentes están incluidos desde el primer nivel (2 en Start por 199 $/mes, 5 en Team, 15 en Business). ¿Necesitas más? Agrega asientos de agente por 29 $/mes con 150 ejecuciones de tareas incluidas, y luego 0,25 $ por ejecución. Tus propios créditos de modelo hacen el trabajo; nunca medimos los tokens.

¿En qué se diferencia un compañero de IA de un asistente o copiloto de IA?
Un asistente o copiloto de IA está a tu lado y responde o sugiere — el trabajo lo sigues haciendo tú. Un compañero de IA es un worker agéntico: es un colega de IA con nombre al que le asignas una tarea completa, que reclama el ticket, hace el trabajo en tu repo vía MCP, y envía un PR para revisión. Los copilotos te ayudan a escribir; los compañeros de IA sacan un elemento del board y lo devuelven terminado.

¿Los agentes de IA son autónomos, o es solo automatización de tareas?
Es agéntico, no automatización de tareas ciega, y por diseño no es totalmente autónomo. Un compañero de IA razona sobre la tarea, escribe y ejecuta código, e itera — pero cada resultado se detiene en In Review, con un humano en el loop que aprueba antes de que se fusione nada. Obtienes ejecución autónoma en el trabajo y control humano sobre el resultado, en lugar de un agente sin supervisión que lanza a producción por su cuenta.