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.
Dato de sector
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.
Problema y solución
El problema real que resuelve MAP Standard.
Antes y después del producto: cómo se hacía la operativa hasta ahora y qué cambia cuando entra este sistema.
Antes · Sin este sistema
El problema
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.
Después · Con este sistema
Cómo lo resuelve
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.
Características principales
Cuatro piezas clave de MAP Standard.
Módulos que definen el producto y explican por qué encaja en su sector concreto.
01
Módulo 01
Gates: scope, tools, budget
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.
02
Módulo 02
Puerta única runWithMap
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.
03
Módulo 03
Adapters Anthropic + OpenAI
Adapters oficiales por proveedor vía fetch directo, sin dependencias pesadas. Cambio de proveedor no exige reescribir la lógica de la tarea.
04
Módulo 04
Logging estructurado MapRuntimeLog
Cada ejecución genera un MapRuntimeLog con modelo, tokens de entrada y salida, chunks recuperados y coste calculado. Base para observabilidad y auditoría.
Stack y arquitectura
Herramientas, arquitectura y patrones aplicados.
El stack se elige antes de escribir la primera línea de código. Estos son los criterios.
Mantenibilidad
Elegido para que otro equipo pueda tomar el testigo sin reescribir el sistema entero.
Coste operativo bajo
Stack diseñado para escalar sin que la factura mensual crezca en la misma proporción.
Control del código y los datos
Repositorio y bases de datos en cuentas del cliente, con capacidad de exportar cuando se quiera.
Stack técnico
TypeScript
Anthropic + OpenAI SDK
pgvector
MCP
Patrones aplicados
Gates declarativos
Puerta única de ejecución
MapRuntimeLog
Preguntas frecuentes
Lo que se pregunta antes de contratar MAP Standard.
¿MAP sustituye a un framework de agentes?
+
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.
¿Qué proveedores están soportados?
+
Anthropic y OpenAI vía adapters oficiales. La arquitectura permite añadir nuevos adapters siguiendo el mismo patrón, sin tocar la lógica de tarea existente.
¿Puedo replicar este SaaS para mi empresa?
+
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.
¿El código y los datos quedan en propiedad del cliente?
+
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.