Glosario técnico BionicAdri · 30+ términos de IA, agentes y compliance

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ADRI (Agente Distribuido de Respuesta Inteligente): Sistema multi-agente de IA desarrollado por AppNet Developer. Coordina 8 agentes especialistas (Supervisor, Code Orchestrator, Browser, Vision, Messaging, Social Media, Data Analysis, Planner) con 14 pools LLM y failover automático. Es el motor detrás de BionicAdri.
BionicAdri (BionicEyE + ADRI): Sistema Operativo Empresarial (Business OS) que une la plataforma BionicEyE (Laravel) con el motor multi-agente ADRI. Vendido como equipo de 8 agentes IA autónomos para empresas. Modalidades Cloud, Híbrido y On-Premise.
RAG (Retrieval Augmented Generation): Técnica que combina búsqueda semántica en base de datos vectorial con generación por LLM. ADRI usa RAG sobre pgvector con embeddings Jina v3 + reranker Jina v2 para inyectar contexto empresarial específico en cada consulta.
pgvector: Extensión de PostgreSQL para almacenar y buscar embeddings vectoriales de alta dimensión. BionicAdri lo usa con índice HNSW (vector_cosine_ops) para búsqueda semántica RAG sobre documentos empresariales.
LangGraph: Framework de Python para construir flujos multi-agente con estado y bucles de control. ADRI lo usa como motor de orquestación de los 8 agentes, con checkpointing en PostgreSQL para mantener historial de conversación.
Pool LLM: Grupo lógico de modelos LLM intercambiables, definido por proveedor y prioridad. ADRI tiene 14 pools (uno por agente + especiales como SUMMARIZER, EMBEDDINGS, WHISPER) con failover automático: si un proveedor falla o satura, salta al siguiente sin que el usuario lo note.
Failover automático: Mecanismo que cambia de proveedor LLM al siguiente del pool cuando el primario falla, devuelve error o supera latencia umbral. Garantiza disponibilidad sin intervención manual. Implementado vía LEAST_BUSY priority+failover en cada pool.
Token consumido: Unidad real de facturación en BionicAdri. Una consulta puede lanzar 1-40 llamadas LLM internas; cada una consume tokens (input + output). El usuario solo paga los tokens reales gastados, no por consulta ni por suscripción de modelo.
On-Premise: Modalidad de despliegue donde TODO el stack (Laravel + ADRI + modelos LLM) se ejecuta en hardware del cliente. Los datos nunca salen de su infraestructura. Requiere mínimo 32 cores AMD/ARM/Intel y 128GB RAM. Coste por token = 0€.
Lemonade Server: Servidor LLM local optimizado para hardware AMD Ryzen AI (NPU + GPU). Permite ejecutar modelos cuantizados directamente en CPU/GPU consumer sin dependencia cloud. Usado en modalidad On-Premise de BionicAdri.
AMD Ryzen AI: Línea de procesadores AMD con NPU (Neural Processing Unit) dedicada a inferencia IA. Ofrece capacidad de ejecutar modelos LLM medianos localmente con buen rendimiento energético. Hardware base de la modalidad On-Premise de BionicAdri.
OR-Tools (Google OR-Tools CP-SAT): Suite de optimización combinatoria de Google. BionicAdri lo usa en el agente Planner para resolver problemas de planificación de producción, secuencia de órdenes, balanceo de líneas, optimización de rutas logísticas y scheduling con restricciones.
VeriFactu (AEAT): Sistema de facturación electrónica obligatorio para autónomos y PYMES en España (Real Decreto 1007/2023). BionicAdri implementa hash SHA-256, encadenamiento de facturas y comunicación SOAP con AEAT. Incluye modelos 303 (IVA trimestral), 347 y 390.
Ley de Control Horario (RD-L 8/2019): Real Decreto-Ley 8/2019 que obliga a empresas españolas a registrar la jornada laboral diaria de cada empleado. BionicAdri cumple 21/21 requisitos obligatorios + 12/12 recomendados, incluyendo fichaje GPS, alertas de horas extra, verificación descanso 12h y portal de inspector de trabajo.
PGC (Plan General de Contabilidad): Norma contable que rige las cuentas anuales en España. ADRI genera automáticamente asientos contables según el PGC al emitir facturas, registrar gastos o procesar nóminas.
MQTT: Protocolo de mensajería ligero pub/sub para IoT. AppNet Developer lo usa para integrar sensores industriales (temperatura, vibración, presión) con dashboards en tiempo real y triggers automáticos en ADRI.
Modbus: Protocolo serie de comunicación industrial usado para PLCs, RTUs y dispositivos de campo. ADRI lo usa para integrarse con sistemas SCADA y MES existentes en plantas industriales.
OPC-UA: Estándar abierto de interoperabilidad industrial (Industry 4.0). Permite a ADRI conectarse a maquinaria CNC, robots y sistemas MES de cualquier fabricante de forma segura y estructurada.
YOLO v8: Modelo de detección de objetos en tiempo real (You Only Look Once). El agente Vision de ADRI lo usa para detectar personas, vehículos, matrículas y objetos en cámaras de videovigilancia, con bounding boxes y alertas WhatsApp.
Whisper ASR: Modelo de reconocimiento automático del habla. ADRI usa Whisper large-v3-turbo en un pool (cloud + local fallback) para transcribir audios de WhatsApp, llamadas y archivos. Soporta 99+ idiomas.
dlib face recognition: Biblioteca C++ con embeddings faciales de 128 dimensiones. ADRI Vision la usa para reconocimiento facial en cámaras: detecta una persona con YOLO, recorta la cara, genera el embedding y lo busca en pgvector contra una base de datos de rostros conocidos.
ALPR (Automatic License Plate Recognition): Reconocimiento automático de matrículas. Pipeline en ADRI: cámara → YOLO detecta vehículo → crop → OCR sobre placa → registro con timestamp en base de datos. Útil para control de accesos, parking y logística.
Agente autónomo: Programa IA capaz de descomponer una petición, decidir qué herramientas usar, ejecutarlas, evaluar resultados e iterar sin intervención humana. ADRI implementa 8 agentes especializados, cada uno con su propio set de herramientas y prompt.
Browser stealth: Técnica de automatización web que evita detección como bot. ADRI Browser usa browser-use + Chrome con perfiles persistentes, viewport realistas y delay humano-like. Incluye VNC dinámico para que el usuario complete 2FA manualmente cuando hace falta.
RAG hybrid search: Combinación de búsqueda vectorial (similitud semántica) + búsqueda full-text (FTS5 / GIN tsvector) + reranking por cross-encoder. ADRI lo usa para encontrar el contexto óptimo en documentos largos antes de pasarlo al LLM.
HyDE (Hypothetical Document Embeddings): Técnica RAG: el LLM genera un documento hipotético que respondería a la pregunta del usuario, y luego se busca con ese documento como query vectorial. Mejora la recuperación cuando la pregunta es vaga o abstracta. ADRI lo usa cuando se le activa explícitamente.
FastAPI: Framework Python para construir APIs REST asíncronas. ADRI está construido sobre FastAPI con SSE (Server-Sent Events) para streaming en tiempo real de las respuestas de los agentes al frontend Laravel.
SSE (Server-Sent Events): Protocolo HTTP unidireccional para streaming desde servidor al cliente. ADRI lo usa en /query/stream para enviar la respuesta del LLM token-a-token y el progreso de cada tool_call al frontend BionicAdri.
Supervisor LangGraph: Patrón arquitectónico donde un agente coordinador delega tareas a agentes especialistas. En ADRI el Supervisor descompone la petición, consulta RAG, decide qué agentes invocar (incluso en paralelo), y combina sus respuestas. No ejecuta tareas por sí mismo.
Spawn worker: Patrón en ADRI donde el agente Code Orchestrator crea sub-agentes paralelos (workers) para dividir tareas grandes en sub-tareas independientes. Los workers no tienen historial previo, ejecutan su sub-tarea y devuelven resultado al orchestrator.
Pool tier: Nivel de calidad/coste de un pool LLM. ADRI usa 2 tiers: low (default, modelos más baratos y rápidos para tareas simples) y normal (modelos premium para programación y análisis complejo). El usuario puede forzar tier vía API.
GDPR sovereign: Cumplimiento RGPD con soberanía de dato real: los datos personales nunca salen de la infraestructura del cliente. Garantizado en modalidad On-Premise de BionicAdri donde los modelos LLM se ejecutan localmente sin enviar datos a APIs cloud externas.
IA agéntica: Evolución de la inteligencia artificial (IA) tradicional en la que los agentes autónomos no se limitan a responder: detectan patrones, toman decisiones y pueden tomar medidas por sí mismos para resolver problemas y tareas complejas. La IA agéntica se basa en modelos de lenguaje y en IA generativa, y ejecuta tareas de forma autónoma sobre tus procesos empresariales, bases de datos y sistemas externos, actuando de forma independiente bajo supervisión humana cuando la acción lo requiere.
Agentes autónomos: Programas de IA agéntica capaces de tomar decisiones y tomar medidas sin supervisión humana constante para completar tareas complejas. En ADRI, los agentes autónomos actúan de forma independiente dentro de tus procesos empresariales — consultan bases de datos, se conectan a sistemas externos y ejecutan tareas de forma autónoma —, pero siempre permiten supervisión humana antes de una acción sensible.
IA generativa: Rama de la inteligencia artificial (IA) que crea contenido nuevo — texto, código, imágenes — a partir de modelos de lenguaje entrenados con grandes volúmenes de datos. La IA agéntica se basa en la IA generativa para razonar y redactar, pero añade la capacidad de detectar patrones, tomar decisiones y tomar medidas de forma autónoma en vez de limitarse a generar una respuesta.
Modelos de lenguaje (LLM): Un modelo de IA entrenado para entender y generar lenguaje natural. Los modelos de lenguaje son el motor de razonamiento detrás de la IA generativa y de los agentes autónomos: interpretan la petición, deciden qué herramientas usar y redactan la respuesta, siempre conectados a bases de datos y sistemas externos para resolver tareas complejas dentro de tus procesos empresariales.

Glosario mantenido por Liviu Diaconu · Última actualización: 4 julio 2026

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