Tecnología · Almaia
Los foundation models generan inteligencia. Almaia la convierte en una relación de largo plazo — con su propia memoria, identidad y capa de confianza.
Posición en el stack
Una capa de software sobre los foundation models.
Almaia no es una empresa de foundation models. No entrenamos modelos frontera, ni competimos en tokens por segundo.
Construimos la capa de software que se sitúa sobre los mejores modelos del mundo — el runtime que convierte la inteligencia bruta en una Companion en la que una persona puede confiar durante años.
Los foundation models mejoran cada trimestre. Ese progreso nos acelera en vez de amenazarnos: cada mejora abajo refuerza la relación arriba.
L3
Capa Companion
Lena. Identidad, voz, comportamiento. Lo único que el usuario realmente conoce.
L2
Capa Relacional
La capa propia de Almaia. Memoria, continuidad, confianza, orquestación de Souls.
L1
Foundation Models
LLMs frontera de terceros. Intercambiables, actualizables, guiados por benchmarks.
Componentes core
Qué construimos.
01
Companion Core
El runtime que da a Lena una identidad estable, un comportamiento coherente y una voz consistente en cada conversación — independientemente del foundation model que haya debajo.
IdentidadComportamientoConsistencia
02
Memoria Relacional Persistente
Un sistema de memoria propio diseñado para sostener años de contexto del usuario, evolucionar en el tiempo, y recuperarse con intención relacional — no solo semántica.
Largo plazoContextualEvolutiva
03
User Knowledge Layer
Una capa estructurada por usuario que modela quién es, qué le importa y cómo cambia su mundo con el tiempo. Del usuario, no del modelo.
Por usuarioEstructuradaPropia
04
Soul Orchestrator
Enruta las conversaciones a través de la Soul especializada adecuada en el momento adecuado, sin que el usuario cambie nunca de compañera.
RoutingEspecialización
05
Lena Voice Intelligence (LVI)
Un pipeline de voz ajustado para la interacción continua, natural y emocionalmente consciente — diseñado para la relación, no para los comandos.
VozTiempo realAfectiva
06
Arquitectura Modular de Souls
Las nuevas especializaciones se despliegan como Souls sin tocar el Companion Core — una superficie compuesta de experticia sobre una única relación.
ModularExtensible
Ciclo de una petición
Qué pasa entre un mensaje y una respuesta.
Cada interacción con Lena pasa por la Capa Relacional antes de llegar — o después de salir — de un foundation model. Ahí es donde se aplican continuidad, identidad y confianza.
- 01
Entrada
Llega texto o voz. LVI transcribe y captura señal paralingüística (ritmo, pausas, tono) cuando aplica.
- 02
Recuperación relacional
La Memoria trae lo relevante para la relación en curso — no la coincidencia vectorial más cercana, sino lo que importa dada esta persona.
- 03
Routing de Soul
El Orchestrator decide si responde el comportamiento general de Lena o una Soul especializada (p. ej. Pain Soul).
- 04
Llamada al modelo
El Companion Core compone un prompt acotado y consistente con la identidad, y delega la generación al foundation model actual.
- 05
Modelado de comportamiento
La respuesta se filtra por la identidad, tono y alcance de seguridad de Lena. Nada llega al usuario hasta que suena a ella.
- 06
Escritura en memoria
Se guardan las actualizaciones relacionales relevantes — no la transcripción bruta. Lo que importa, con el consentimiento del usuario.
Memoria relacional
Por qué una ventana de contexto no es memoria.
Una ventana de contexto es corto plazo. Cabe dentro de una llamada y desaparece con ella.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) se acerca — pero recupera por similitud semántica. Responde a '¿qué dijo el usuario sobre X?', no a '¿qué necesita esta persona ahora mismo?'.
La Memoria Relacional Persistente está diseñada para la segunda pregunta. Modela personas, patrones y relaciones en el tiempo, y recupera con intención relacional.
Dimensión
Ventana de contexto
RAG
Memoria Relacional
Horizonte
Turnos
Sesión
Años
Unidad
Tokens
Chunks
Entidades relacionales
Recuperación
Ninguna
Similitud semántica
Intención relacional
Propietario
Proveedor del modelo
App
El usuario
Agnóstico al modelo
La relación tiene que sobrevivir al modelo.
Los foundation models cambian. Emergen nuevos líderes, los proveedores deprecan, las capacidades se mueven.
El Companion Core está desacoplado de cualquier modelo concreto. Podemos cambiar el LLM subyacente, combinar varios o usar modelos distintos por tarea — la identidad con la que el usuario se relaciona no cambia.
Es un invariante estratégico, no un detalle de implementación: el usuario invierte en una relación, no en un proveedor.
Objetivos de fiabilidad y rendimiento
Diseñado para la continuidad.
Bucle de voz
Sub-segundo
Primer token de respuesta de LVI, en condiciones normales.
Continuidad
99.9%
Objetivo de recuperación de sesión: sin perder el hilo entre reconexiones.
Frescura de memoria
Tiempo real
Actualizaciones relacionales disponibles en la misma sesión.
Failover de modelo
Automático
El fallback entre proveedores preserva la Companion.
Objetivos, no garantías. Los números reflejan la intención de diseño para la primera versión de la Companion.
Postura de seguridad y privacidad
La relación es el producto. No es material de entrenamiento.
Memoria del usuario
Tu memoria relacional te pertenece. No se usa para entrenar foundation models de terceros.
Cifrado
Los datos se cifran en tránsito y en reposo. El acceso está acotado por usuario por diseño.
Residencia de datos
Alojamos por defecto en jurisdicciones compatibles con las expectativas de privacidad de la UE.
Derecho al olvido
Puedes revisar, exportar y borrar tu memoria. El borrado es real, no lógico.
Seguridad acotada
Lena y Pain Soul no diagnostican ni prescriben. Acompañan — nunca sustituyen a los profesionales.
Transparencia radical
Lena nunca finge ser humana. Cada interacción es explícita sobre ser Inteligencia Artificial.
Cómo evaluamos
Calidad relacional, no puntuaciones de benchmark.
Los benchmarks de foundation models miden inteligencia por token. No miden si vale la pena volver a la Companion la semana que viene.
Evaluamos a Lena en las dimensiones que definen una relación: continuidad, coherencia de identidad, adecuación del tono, respeto a la autonomía del usuario y confianza a largo plazo.
Nuestro loop de evaluación interno está diseñado para estas dimensiones, no para posicionarse en un leaderboard.
Score de continuidad
¿Retoma la Companion el hilo entre sesiones sin obligar a re-explicar?
Coherencia de identidad
¿Suena Lena a Lena — sea cual sea el modelo por debajo?
Relevancia relacional
¿Lo que recuerda es realmente lo que le importa a esta persona?
Respeto a la autonomía
¿Apoya las decisiones en vez de conducirlas?
FAQ técnica
Para ingeniería, partners y reviewers.
¿Entrenáis vuestro propio foundation model?
No. Almaia construye la Capa Relacional sobre foundation models de terceros. Cada avance en los modelos subyacentes se compone en una mejor Companion.
¿Sobre qué foundation models corre Lena?
La elección de modelo es un detalle de implementación. Seleccionamos y combinamos proveedores líderes por calidad, coste y latencia, y diseñamos la Companion para que el usuario no dependa de ninguno.
¿En qué se diferencia la Memoria Relacional de RAG?
RAG recupera por similitud semántica desde un corpus no estructurado. La Memoria Relacional modela a una persona concreta en el tiempo y recupera con intención relacional — lo que le importa a este usuario ahora.
¿Dónde vive el dato del usuario?
En infraestructura que operamos, cifrado en tránsito y en reposo, alojado por defecto en jurisdicciones compatibles con las expectativas de privacidad de la UE. El usuario puede revisar, exportar y borrar su memoria.
¿Se usa el dato del usuario para entrenar modelos de terceros?
No. La memoria relacional pertenece al usuario y no se comparte con proveedores de foundation models para entrenamiento.
¿Puede correr Lena on-device?
El runtime de la Companion está diseñado para ser portable. La ejecución on-device es un objetivo de diseño para las partes del pipeline donde la latencia y la privacidad importan más.
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