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Los Modelos de Bastidor son LLMs especializados que trabajan en segundo plano en Tess, ejecutando funciones específicas que van más allá de la respuesta principal en el chat. Te permiten tener más control, mejor rendimiento y optimización de costos, ya que cada función puede usar un modelo diferente, elegido según la necesidad.

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¿Qué es?

Además del modelo principal que responde en el chat, Tess utiliza 8 modelos auxiliares responsables de tareas como:
  • Extracción y organización de memorias
  • Enrutamiento de tareas entre agentes
  • Coordinación de ejecuciones multi-agente
  • Búsqueda inteligente
  • Explicación de errores
Estos modelos operan de forma transparente para ti como usuario final y pueden ser configurados por Owners o Administradores para equilibrar calidad vs. costo.

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¿Cómo usarlo?

  1. Accede a la configuración del workspace
  2. Ve a la sección de LLMs de Background
    Captura De Tela 2026 06 09 Às 17 14 06
  3. Visualiza las funciones disponibles (Memoria, Autopilot, Workflow)
  4. Para cada función:
    • Selecciona el modelo deseado
    • Ajusta según la necesidad de calidad o costo
  5. Guarda la configuración y listo, los modelos comenzarán a operar automáticamente en segundo plano\

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Explicación más profunda

Los Modelos de Bastidor están organizados en tres grandes bloques:

Memoria Persistente (3 modelos)

  1. Modelo de Extracción
    Lee las conversaciones e identifica hechos relevantes sobre el usuario. En este caso, el modelo se ejecuta automáticamente después de cada conversación. Los modelos más capaces y avanzados extraen hechos más ricos y precisos.
  2. Modelo de Digest Colectivo
    Se ejecuta diariamente y sintetiza lo que el equipo aprendió en el día. Transforma decenas de hechos individuales en un resumen legible para gestores. Usa solo hechos autorizados para compartir.
  3. Modelo de Consolidación
    Mantiene la memoria limpia a lo largo del tiempo. Une hechos duplicados o fragmentados en un único hecho más completo. Evita la acumulación de ruido en la memoria.

Autopilot (4 modelos)

  1. Modelo de Enrutamiento Automático
    Cuando una tarea llega sin un destino definido, decide qué Empleado de IA es el más adecuado para ejecutarla.
  2. Modelo Coordinador de Equipos
    En ejecuciones multi-agente, decide la secuencia y distribución del trabajo — quién actúa primero, quién revisa, quién entrega.
  3. Modelo de Búsqueda Automática
    Antes de cada respuesta con búsqueda activa, analiza la pregunta y decide si es necesario buscar en internet — y qué términos buscar.
  4. Modelo de Contratación (Omnibar/hire)
    Cuando usas /hire para crear un Empleado de IA, crea el perfil del agente y genera instrucciones detalladas de trabajo.

Workflow (1 modelo)


Modelo de Resumen de Errores
Cuando un workflow falla, este modelo traduce el mensaje técnico de error en un lenguaje simple y comprensible para ti — explicando qué ocurrió y qué se puede hacer.
Buenas prácticas
  • Usa modelos más potentes solo donde haya un beneficio real
  • Mantén modelos ligeros en tareas repetitivas (ej.: consolidación)
  • Revisa la configuración conforme evoluciona el uso del equipo
  • Prueba cambios en escenarios controlados antes de escalar
  • Combínalo con el uso de Memorias para mejorar la consistencia

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Observaciones importantes

  • Los Modelos de Bastidor consumen créditos, incluso operando de forma invisible
  • Cada función se ejecuta en diferentes momentos (ej.: tiempo real, post-chat, diario)
  • La elección del modelo impacta directamente en:
    • Calidad de las automatizaciones
    • Costo total del workspace
  • Disponible solo en planes con soporte para Background LLMs
Los Modelos de Bastidor permiten que Tess opere con múltiples inteligencias especializadas al mismo tiempo. Esto aumenta la calidad de las respuestas, mejora la automatización y te da un control fino sobre el costo — todo sin complejidad para ti como usuario final.