Lamatic.ai se articula en torno a un ciclo de construir, desplegar y optimizar. En la fase de construcción, un editor visual de flujos permite ensamblar workflows agénticos a partir de plantillas listas o desde cero, y conectar modelos, aplicaciones y fuentes de datos de un catálogo de más de 100 integraciones. Una base de datos vectorial gestionada y nodos RAG facilitan que los agentes se basen en tu documentación, contenido de Google Drive, buckets S3 o páginas web, manteniendo respuestas precisas y recuperables.
En la fase de despliegue, Lamatic ejecuta tus flujos en infraestructura edge sin servidor. La compañía afirma reducir la latencia aproximadamente a la mitad, escalar automáticamente a millones de usuarios y no requerir infraestructura que operar. Las integraciones se tratan como pasos de un clic en lugar de proyectos de ingeniería de meses, y la plataforma ofrece un SDK para JavaScript, Next.js, Python y curl, además de endpoints GraphQL y webhooks.
La fase de optimización incluye trazabilidad en tiempo real, registros, paneles de rendimiento e insights predictivos para detectar regresiones antes que los clientes e iterar en prompts y recuperación sin gran sobrecarga de ingeniería. Los puntos de partida habituales son chatbots RAG, búsqueda semántica, bots de Slack y pipelines de indexación de documentos. El precio es por presupuesto, con un registro gratuito para empezar a construir.
