Boost.space 3 marca un giro desde la sincronización bidireccional clásica y la automatización no-code hacia un modelo operativo basado en agentes. En lugar de montar flujos aplicación por aplicación, los equipos lanzan un agente de IA entrenado para una función concreta y lo dejan trabajar hacia un objetivo a largo plazo. El primer agente es Bob, un agente de catálogo de productos orientado a equipos de comercio: analiza el catálogo frente a datos externos de comercio, propone un plan, lo ejecuta e informa resultados. Según el sitio, el primer objetivo suele definirse y lanzarse junto al equipo de Boost.space, con una revisión del ROI unas cuatro semanas después.
Por debajo de los agentes, AgentOS aporta seis pilares: una capa de datos que da a cada agente contexto empresarial actualizado, una capa de acción que convierte procesos aprobados en trabajo repetible, una capa de seguridad que controla a qué puede acceder cada agente, una capa de habilidades y conexiones con herramientas aprobadas reutilizables, un monedero de IA y datos que gobierna en una sola capa comercial las capacidades de IA y datos externos compatibles, y métricas de valor que vinculan la actividad medida del agente con el valor de negocio estimado. La idea es que un segundo agente no empiece de cero, sino que reutilice contexto, habilidades y conexiones compartidas manteniendo sus propios permisos.
Boost.space sigue siendo además una plataforma de integración: conecta miles de aplicaciones empresariales, mantiene los registros sincronizados en ambos sentidos y estandariza los datos para que agentes y automatizaciones operen sobre información limpia y consolidada. El precio no se publica: la página de inicio menciona un pago único de lanzamiento del agente junto a un plan mensual de AgentOS para servicios gestionados, datos de producto y soporte continuo. El uso de IA y el alojamiento se facturan aparte.
