Capa declarativa que define contexto, herramientas y presupuesto por tarea antes de que el modelo trabaje
Estándar TypeScript que restringe alcance, herramientas permitidas y presupuesto por tarea mediante código en vez de sugerirlo en prompts.
Model Active Parameters
MAP (Model Active Parameters) es una capa declarativa que define, para cada tarea, qué contexto activa un modelo, qué herramientas puede usar y cuánto puede gastar. No es un agente ni razona: orienta y restringe antes de que el modelo trabaje. Estructurado en gates (scope, herramientas, presupuesto), una puerta única (runWithMap), librería estándar de arquetipos, adapters para Anthropic y OpenAI, embeddings locales y externos y retrievers (memoria, pgvector). Cada ejecución genera un MapRuntimeLog estructurado con modelo, tokens y chunks. Incluye servidor MCP para integrarlo como fuente en Claude Code y compatibles.
MAP separa la lógica de negocio del prompt mediante gates verificables por código: el mismo map produce el mismo comportamiento por diseño, con MapRuntimeLog estructurado por ejecución.
Before and after the product: how the operation worked before and what changes when this system is in place.
Integrar un LLM en producto suele acabar en prompts largos que mezclan lógica de negocio, alcance, herramientas y coste. Cambiar un requisito exige tocar el prompt y arriesga romper todo lo demás, sin trazabilidad de qué versión produjo qué resultado.
Un estándar declarativo con puerta única de ejecución (runWithMap), gates que aplican límites por código, adapters oficiales para Anthropic y OpenAI, retrievers de memoria y pgvector y logging estructurado. ESLint fuerza acceso único al modelo.
Modules that define the product and explain why it fits its concrete sector.
Tres gates por tarea que se aplican por código: alcance de búsqueda, herramientas permitidas y presupuesto máximo. Aplican por construcción, no por sugerencia en prompt.
Toda ejecución pasa por runWithMap, lo que centraliza logging, control de errores y aplicación de gates. ESLint fuerza que no haya accesos alternativos al modelo.
Adapters oficiales por proveedor vía fetch directo, sin dependencias pesadas. Cambio de proveedor no exige reescribir la lógica de la tarea.
Cada ejecución genera un MapRuntimeLog con modelo, tokens de entrada y salida, chunks recuperados y coste calculado. Base para observabilidad y auditoría.
The stack is picked before the first line of code. These are the criteria.
Chosen so another team can take over without rewriting the whole system.
Stack designed to scale without the monthly bill growing at the same rate.
Repository and databases in client accounts, with the ability to export any time.
No. MAP no razona ni sustituye agentes con autonomía real. Es útil cuando se ejecutan muchas tareas distintas contra un mismo corpus con control de coste y trazabilidad, no cuando se necesita razonamiento libre.
Anthropic y OpenAI vía adapters oficiales. La arquitectura permite añadir nuevos adapters siguiendo el mismo patrón, sin tocar la lógica de tarea existente.
Sí. Cada uno de estos productos empezó como una consultoría a medida y evolucionó a SaaS. Si tu empresa tiene un problema parecido en tu sector, se puede diseñar una solución específica reutilizando arquitectura y patrones. Reserva 30 minutos para hablarlo.
En proyectos a medida, sí: el repositorio, la base de datos y las cuentas quedan siempre a nombre del cliente. En las versiones SaaS multitenant se firma DPA conforme al RGPD, cada tenant tiene sus datos aislados y se puede exportar en cualquier momento.
Repositorio abierto que documenta cómo formular instrucciones a un LLM para que el encargo sea verificable, organizado por dominio con buscador integrado.
Extensión Chrome Manifest V3 que transforma Gmail en gestor de tareas en equipo: conversión email-tarea, sincronización y almacenamiento nativo en Gmail.
Corta el alcance de un proyecto de software sin IA: 139 features en 27 categorías clasificadas por perfil, reglas if-then y grafo de dependencias reales.
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MAP Standard · Recursos abiertos · Infraestructura LLM · Publicado.
