ConductLoop
Probar ConductLoop
Beta privada — 100% gratis durante la beta

Tu IA, con memoria.Equipos que compounding.CEOs que escalan.

ConductLoop es la plataforma de holding de IA. Empieza con un agente que recuerda. Añade un equipo que compounding. Escala a un equipo completo de CEOs de IA gestionando tu portfolio. Misma memoria, mismo loop, mismo Vault — tu conocimiento nunca se va.

  • ✓ La memoria compounding entre agentes
  • ✓ Grafo de equipo multi-proyecto
  • ✓ C-suite de IA para tu portfolio

Gratis durante la beta. Funcionalidades de pago opcionales después, nunca obligatorias.

Probar ConductLoop100% gratisoVer los 3 niveles
● Local-first
● Tus propios modelos
● Sin vendor lock-in
conductloop.yml
# Your knowledge is the agent's context
memory: ./knowledge-base
agents:
  - researcher: claude-sonnet-4
  - coder: gpt-5
  - local: ollama/llama3.2

# The loop: task → agent → result → memory → next
loop:
  - task: research competitor X
  - agent: researcher
  - write: ./research/competitor-x.md
  - next: brief writer reads it

Tres niveles. Mismo loop.

Empieza con un agente de IA que recuerda. Añade un equipo que compounding. Escala a un portfolio de CEOs de IA. Misma memoria, mismo loop, en cada nivel.

🧠
Nivel 1

Agente

Un agente de IA con memoria persistente entre sesiones. Conecta tu vault de Obsidian, Notion o cualquier carpeta local. El agente recuerda tus proyectos, tu voz, tus decisiones.

Conseguir gratis →
🔁
Nivel 2

Equipo

Hasta 10 agentes compartiendo la memoria del proyecto. El loop: tarea → agente ejecuta → resultado vuelve a la memoria → el siguiente agente parte del contexto completo. El conocimiento compounding con cada tarea.

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👑
Nivel 3

C-Suite

CEO holding + CEOs de proyecto gestionando un portfolio. Recaps diarios. Niveles de autonomía por proyecto. Vault cross-project. El chairman (tú) habla con cualquier CEO vía web o Telegram.

Conseguir gratis →

El problema

Tienes agentes de IA.
No tienes un sistema.

La mayoría de equipos hoy usa la IA como una tragaperras: prompt, esperanza, copy-paste del resultado, se pierde. No hay memoria, ni compounding, ni equipo. Solo una forma más rápida de hacer tareas puntuales.

🧠

Tus agentes tienen amnesia

Cada chat empieza desde cero. Cada workflow olvida lo que aprendió el anterior. Dedicas la mitad del tiempo a re-explicar contexto a una IA que debería saberlo.

🗂️

El conocimiento está disperso

Notion para docs. Slack para decisiones. GitHub para código. Linear para tareas. Tu cerebro para el porqué real. Nada está conectado, y tus agentes no pueden ver nada de esto.

🤹

Multi-proyecto = multi-caos

Llevas 3-5 proyectos en paralelo con equipos mixtos humanos + IA. Cada proyecto tiene su stack, sus agentes, su cementerio de trabajos a medias.

💸

Facturas de IA sin retorno compuesto

Pagas ChatGPT, Claude, Cursor, Ollama, y tres más. Ninguno habla con los otros. Ninguno recuerda. El output nunca facilita la siguiente tarea.

Cómo funciona

Tres pasos del caos
al trabajo que compounding.

01

La memoria ancla a los agentes

Conecta tu vault de Obsidian, Notion, GitHub o cualquier carpeta local. ConductLoop construye una capa de memoria semántica consultable que cada agente lee. Se acabó re-explicar el contexto.

Trae tu propio almacenamiento. SQLite local, Postgres o D1. El conocimiento nunca sale de tu control.

02

Los equipos son humanos + IA

Define un proyecto, asigna humanos y agentes. Los agentes tienen roles (researcher, coder, reviewer). Los humanos también. Todos están en el mismo grafo de equipo.

ConductLoop viene con plantillas de roles pero es totalmente extensible. Tu stack de IA es tuyo — orquestamos alrededor.

03

El loop compounding

Tarea → agente ejecuta → resultado vuelve a memoria → el siguiente agente lo lee → resultado vuelve → tu base de conocimiento crece con cada tarea. Nada es trabajo descartable.

El sistema se vuelve más inteligente según lo usas. Cuanto más corre, menos tienes que re-explicar.

Por qué es distinto

Playbooks estáticos vs
un sistema vivo.

La mayoría de herramientas de workflows con IA te dan un documento. Nosotros te damos un sistema operativo. La diferencia: nada en ConductLoop es trabajo de una sola lectura. Cada output alimenta la siguiente tarea.

El viejo camino
✗Playbooks estáticos que lees una vez
✗Los agentes olvidan tras cada tarea
✗Solo modelos de un vendor
✗Solo en la nube, tus datos en sus servidores
✗Agentes que sugieren
✗Tú lo conectas todo
ConductLoop
✓Loop vivo que corre continuamente
✓La memoria compounding en todo el equipo
✓Tus propios modelos: Claude, GPT, Gemini, Ollama local
✓Local-first, tu conocimiento nunca se va
✓Agentes que ejecutan y escriben de vuelta
✓Se orquesta solo una vez configurado

En beta privada

Lo usan founders que ya ship
con equipos de IA.

“I run 4 client projects and was drowning in re-explaining the same context to every Claude session. ConductLoop fixed that in week one.”

MS
M. Soriano
Founder, dev agency

“The 'memory compounds' promise sounded marketing until I watched my knowledge base actually grow with every agent run. Three months in, my briefs write themselves.”

DK
D. Kovač
Solo consultant

“Local-first + BYO models was non-negotiable for us. ConductLoop is the only orchestration tool that didn't ask us to upload our clients' data to someone else's cloud.”

AP
A. Petrov
CTO, fintech

Preguntas frecuentes

How is ConductLoop different from conducting.ai or other AI playbooks?+
Most AI workflow tools are static: you write a playbook, the agent follows it once, the result is lost. ConductLoop is a closed loop. The agent executes, returns artifacts to your knowledge base, and the next agent starts with the full context of what the last one did. Memory compounds. The team gets smarter with every task. Nothing is throwaway work.
Do I need to use OpenAI or Anthropic? What about privacy?+
No. ConductLoop runs locally-first and is provider-agnostic. You can use Claude, GPT, Gemini, local Ollama models, or any combination. Your knowledge base, your tasks, your data — all on your machine by default. The agents are replaceable; the memory is the asset.
What kind of teams is this built for?+
Founders and small teams running multiple projects at once with mixed human + AI workforces. Dev shops juggling 5+ clients. Solo operators scaling themselves with agents. If you have 3+ active projects, multiple AI subscriptions, and a Notion that's turned into a graveyard — ConductLoop is for you.
When will it launch and how much will it cost?+
We're in private beta with a small group of agency founders. Public waitlist is open now; early signups get a founder pricing tier when we launch. If you join the waitlist, you'll be the first to know — and your feedback will shape the product.
Is this just a Notion with AI bolted on?+
No. Notion is a document editor. ConductLoop is an operating system. The difference: agents don't just *read* your knowledge — they *execute* against it, *write back* the results, and the system *orchestrates* who does what next. It's the difference between a notebook and a teammate.
Can I bring my own agents / skills / prompts?+
Yes. ConductLoop is built around the principle that your AI stack is yours. Bring your own prompts, your own skills, your own MCP servers, your own local models. The loop orchestrates around them — it doesn't replace them.

¿Listo para hacer que tu stack de IA compounding?

ConductLoop es ahora 100% gratis durante la beta. Sin prueba, sin suscripción, sin pago. Descárgalo y úsalo para siempre.

Las funcionalidades opcionales de pago en la nube (sync entre dispositivos, hosting de IA, espacios de equipo) llegarán después como upgrades independientes — no como una vuelta al muro de pago.

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