Moxt: un espacio de trabajo nativo de agentes con colegas de IA en el mismo escritorio

Moxt se define como un Agent-Native Workspace, y la descripción es literal: no otra ventana de chat, sino un área de trabajo donde miembros humanos y colegas de IA comparten el mismo espacio. Cada miembro recibe un asistente propio llamado momo, con memoria persistente, capaz de leer y escribir los archivos del espacio, investigar en la web, escribir código, construir paneles de datos, redactar documentos y conectarse directamente a Slack o Feishu: basta mencionarlo en un canal para asignarle trabajo. Para equipos ya repartidos entre una docena de herramientas, una IA que vive dentro del flujo existente se parece más a la práctica real que otra pestaña del navegador.

La mayoría de las herramientas de IA fallan en el contexto. Cada conversación empieza con un briefing, los archivos están dispersos entre discos, historiales y correo, y el modelo solo ve el fragmento que pegas. Moxt trata el contexto como infraestructura: los archivos subidos se convierten a Markdown y quedan legibles y editables, mientras las preferencias, reglas y conocimiento del rol surgidos de la conversación se guardan en archivos de sistema - user_profile.md, MEMORY.md y AGENTS.md - que persisten entre sesiones y pueden abrirse y corregirse a mano.

La estructura tiene dos capas: Team Space alberga el material compartido y a los colegas de IA, Personal Space los archivos individuales, con permisos separados. Los colegas de IA no son un asistente genérico sino roles configurables - reclutamiento, marketing, ingeniería - cada uno con sus archivos de Rules, Skills y Memory que acumulan experiencia. El precio sigue la misma lógica: se paga solo por el trabajo que la IA ejecuta.

Qué hace Moxt

Un asistente propio por miembro

Cada persona tiene un momo independiente, incorporado mediante una conversación breve sobre su rol, idioma preferido y estilo de documentos. Los asistentes están aislados entre sí, así que las preferencias personales no contaminan la configuración de un colega.

Memoria persistente en archivos legibles

El contexto se escribe en user_profile.md, MEMORY.md y AGENTS.md y sobrevive entre sesiones. El efecto práctico es que explicar el trabajo la segunda vez cuesta mucho menos que la primera, y como la memoria es un archivo, puedes inspeccionarla, corregirla o vaciarla.

Gestión nativa de archivos

Dos niveles, Team Space y Personal Space, con subidas convertidas a Markdown para que la IA lea, escriba y cree archivos. En trabajo documental esto decide si el modelo reacciona a un fragmento pegado o trabaja de verdad sobre tu material.

Colegas de IA configurables

Se pueden crear agentes especializados - RR. HH., marketing y otros - y acumular conocimiento del puesto mediante archivos de Rules, Skills y Memory. Varios colegas mantienen espacios separados, de modo que su experiencia no se mezcla.

Ejecución de tareas multimodales

Cubre investigación web, creación de paneles, proyectos en Python, scrapers de seguimiento de competencia, edición de documentos y plantillas de correo. El abanico es amplio; el techo real depende del modelo y del entorno de ejecución.

Integración con mensajería

Slack y Feishu nativos: puedes mencionar a un colega de IA en un canal y delegar la tarea sin abrir otro sitio. Para equipos centrados en mensajería es la vía de adopción con menos fricción.

Primeros pasos

1. Registrarse en moxt.ai, pulsar comenzar y crear un espacio con nombre para el equipo.
2. Generar un enlace de invitación en ajustes, añadir colegas humanos y asignar roles Admin o Member.
3. Completar la conversación de incorporación con momo indicando rol, idioma preferido y estilo de documentos.
4. Crear carpetas en Team Space o Personal Space y subir material; los archivos se convierten a Markdown.
5. Escribir la petición en el panel lateral o mencionar una carpeta concreta para que la IA use el contexto existente.
6. Abrir AI Teammates para crear un agente especializado y configurar su rol, Rules, Skills y Memory.
7. Vincular Slack o Feishu en Integrations y mencionar al colega de IA en un canal para empezar.

Precios y facturación

• Los créditos miden el trabajo que la IA ejecuta de verdad, más cerca de una factura de consumo que de una licencia por usuario.
• La tasa es fija: 100 créditos por dólar; no caducan, no se reinician cada mes y pueden recargarse en cualquier importe y momento.
• El registro incluye 1.000 créditos, entregados al crear el primer espacio, suficientes para probar antes de pagar.
• Conversaciones, ejecuciones, automatizaciones, tareas programadas y el trabajo autónomo de los colegas consumen créditos, mientras que crear un colega es gratis.

Para quién es

• Equipos de reclutamiento, marketing y operaciones con mucho trabajo documental repetitivo que quieren delegar a un agente.
• Equipos que ya trabajan en Slack o Feishu y no quieren otra plataforma solo para IA.
• Puestos donde el material está repartido en documentos y el modelo debe razonar entre ellos, no sobre un párrafo pegado.
• Equipos dispuestos a diseñar roles y reglas por adelantado: cuanto más clara la división del trabajo, mayor el retorno.

Límites y advertencias

• Solo web: no hay cliente de escritorio ni aplicación móvil, así que el uso offline y móvil depende del navegador y de la integración con mensajería.
• Los archivos giran en torno a Markdown y las subidas se convierten; conviene verificar primero la fidelidad en maquetas complejas, fórmulas o tablas muy grandes.
• El producto espera familiaridad básica con herramientas de IA y recomienda definir los roles de los agentes antes de desplegar; de lo contrario los colegas degeneran en chatbots genéricos.
• La memoria vive en user_profile.md, MEMORY.md y AGENTS.md, así que cuando varias personas comparten un colega sus preferencias pueden chocar; acuerda reglas de mantenimiento.
• El consumo de créditos escala con la complejidad: tareas largas como scrapers o paneles cuestan bastante más que una conversación normal, así que prueba con presupuestos pequeños.
• La fuente no detalla precios empresariales, residencia de datos ni certificaciones de cumplimiento; confírmalo con el proveedor antes de tratar datos sensibles.

Preguntas frecuentes

¿En qué se diferencia de un asistente general?

Un asistente general trabaja por conversación y recibe el contexto a base de pegar texto. Moxt lleva el contexto al espacio de trabajo: las subidas se convierten a Markdown para lectura y escritura directa, la memoria persiste en archivos Markdown entre sesiones y puedes operar varios colegas de IA por rol dentro de Slack y Feishu. La diferencia es tratar la IA como miembro permanente del equipo y no como herramienta puntual.

¿Se puede revisar o corregir la memoria?

La memoria se guarda en archivos legibles como user_profile.md, MEMORY.md y AGENTS.md, que puedes abrir, modificar o vaciar cuando quieras. Revisarla de vez en cuando es sensato, sobre todo si varias personas comparten un mismo colega y las preferencias pueden sobrescribirse.

¿Cómo funciona el precio?

Créditos a 100 por dólar, con 1.000 gratis al registrarse y sin caducidad. Solo se cobra el trabajo que ejecuta la IA y crear un colega es gratuito. Si resulta caro depende de la tarea: una conversación normal es barata, mientras que scrapers de larga duración o paneles se acumulan.

¿Qué plataformas soporta?

Es un producto web con integraciones de Slack y Feishu, de modo que las tareas se lanzan mencionando al colega de IA en un chat. La fuente no menciona cliente de escritorio ni aplicación móvil.