Hoja de Rutade Características

Control automático de inventario integrado al módulo de Ventas: el stock se reduce al confirmar un pedido y se restaura si se cancela. Validación de disponibilidad en tiempo real desde el asistente de ventas.

Agregado un switcher de vistas (cuadrícula/lista) en la pestaña de Reservas. Corregido bug crítico de timezone UTC en el motor de disponibilidad que causaba desplazamientos incorrectos en los horarios.

Desarrollo de un asistente de configuración paso a paso para integraciones, permitiendo la activación modular de funcionalidades y utilidades en el espacio de trabajo.

Mejora de la infraestructura de la plataforma para soportar la ejecución directa de herramientas desde servidores MCP a nivel de espacio de trabajo, eliminando restricciones por agente.

Se implementó un nuevo selector de vista para cuadrícula y lista en el panel de gestión de citas, mejorando significativamente la experiencia de usuario para agendamientos masivos.

Se corrigió un error crítico en el motor de agendamiento que causaba desfases de disponibilidad en diferentes zonas horarias. La disponibilidad ahora es 100% precisa globalmente.

Optimizada la generación de cards de agente con post-procesamiento determinista: las cards del catálogo transforman botones quick_text a order_cart_item automáticamente cuando el canal es 'web'.

Pipeline híbrido modular de voz estabilizado mediante un orquestador CompositeVoice para una mejor integración de proveedores y fluidez en la conversación o turn-taking.

Refactorización del asistente de tareas para soportar respuestas en streaming e inferencia automática de configuración de email.

MCP tools añadidos y optimizados para la gestión completa y dinámica de órdenes de venta, cotizaciones e historial de clientes por los agentes IA.

Se implementaron políticas de interacción con contactos específicas por agente (lista de tipos permitidos y bloqueos nativos), además de optimizar las URLs cortas (/apt) para redirección dinámica de citas.

Manejo optimizado de rangos de fecha para consultas de 24h y resultados precisos por zona horaria para las herramientas de IA.

Optimización de la navegación móvil con un nuevo sistema de drawer dinámico y barra de navegación.

Revisión importante de UX para el drive de la Base de Conocimientos y la interfaz de configuración del agente de IA.

Migración exitosa de la capa API de Next.js a un bff-server dedicado basado en Hono, proporcionando mejor escalabilidad y aislamiento para la lógica de negocio central.

Migración exitosa de la capa de API a un servidor Hono independiente de alto rendimiento.

Mejora de la observabilidad del sistema con análisis de trazas avanzado y registro de actividad.

Integración de una Base de Conocimiento basada en vectores con sincronización de archivos en tiempo real, permitiendo que los agentes accedan y aprendan de repositorios de documentos dinámicos.

Integración de la gestión de suscripciones y funcionalidad de planes de servicio por niveles.

Lanzamiento de un dashboard web integral para visualizar cadenas de invocación de agentes, monitorear el rendimiento y depurar interacciones multi-agente complejas.

Soporte completo para interfaces multilingües y formateo de datos específico de locale.

Habilitación de la plataforma para interactuar con servidores externos del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).

Implementación de caché global Redis para configuraciones de agentes y sesiones temporales, resultando en una reducción del 40% en la latencia de respuesta.

Introducción de capacidades avanzadas de búsqueda global y filtrado en toda la plataforma.

Adopción de Mastra SDK para la orquestación avanzada de flujos de trabajo de agentes, gestionando transiciones de estado complejas y memoria de manera más eficiente.

Despliegue del módulo central de la Base de Conocimientos con manejo básico de documentos.

Integración de Vercel AI SDK para habilitar respuestas en streaming, soporte multi-modelo y capacidades avanzadas de ingeniería de prompts.

Creación del Backend-for-Frontend (BFF) inicial para manejar enrutamiento complejo.

Implementación del motor multi-inquilino para el aislamiento y gestión de espacios de trabajo.

Soporte añadido para servidores MCP, permitiendo que los agentes descubran y usen herramientas y conjuntos de datos externos dinámicamente.

Desarrollo de los tokens de diseño primarios y la librería de componentes UI reutilizables.

Integración profunda con Appwrite para la gestión de bases de datos y almacenamiento.

Implementación de una capa de persistencia robusta utilizando Appwrite para configuraciones de agentes, autenticación de usuarios y memoria a largo plazo.

Implementación del sistema de autenticación central y el diseño administrativo básico.

Configuración inicial del código base con Next.js y Tailwind CSS v4.

Diseño y desarrollo inicial del Dynamic Agent Runtime. Establecimiento de patrones arquitectónicos para la ejecución de agentes de IA sin estado.