Construido desde seis capas de producto

Piensa en ramas. Ejecuta como sistema.

Atomus Thinkerr convierte una conversación aislada en una superficie operativa: chat con streaming, Task Tree, editor con preview, marketplace de agentes, LiveSync entre dispositivos y runtime con herramientas.

Ver la arquitectura Explorar el producto

6 capas conectadas de extremo a extremo 2-5 ramas por Task Tree Hosted, BYOM y runtime extensible

ThinkerrChatScreen

Chat que puede planificar, dividir y sintetizar

usuario Diseña la landing, el flujo de pricing y la arquitectura.

planner 4 ramas listas: narrativa, UI, negocio, persistencia.

agente Streaming activo con contexto de editor y herramientas.

ThinkerrScreen

Editor, preview y chat en el mismo plano

framework expo / react / nextjs / flutter

context archivos, lint, terminal, onCodeApplied

runtime cambios aplicados en vivo con feedback del agente

TaskTreeView

Ejecución paralela con visibilidad real

RUNNING Copy system y jerarquía de pantallas

STREAMING Servicios, adaptadores y tool loop

COMPLETED Persistencia, LiveSync y pricing

Marketplace + Runtime

Agentes, conectores y economía

entitlement purchase / rental / workspace / api

runtime thinkerr_hosted / buyer_api_key / workspace_runtime

creator 70% revenue share en agentes community

Narrativa de producto

Thinkerr es una capa operativa, no otro wrapper de IA.

La dirección visual toma la austeridad cinematográfica y el foco sistémico de x.ai, pero la traduce a una propuesta propia: menos espectáculo de modelo y más claridad de runtime, flujo de trabajo y capacidad de ejecución real.

Pantallas pensadas como instrumentos

Chat, editor, marketplace, Task Tree y LiveSync se presentan como superficies coordinadas, no como módulos aislados.

ThinkerrChatScreen con streaming y artefactos
ThinkerrScreen con editor, preview y barra IA
RemoteControlBar para controlar desktop desde móvil

Orquestación

Del prompt al DAG de trabajo

El sistema decide cuándo usar árbol, cómo repartir ramas, qué agente asignar y cómo sintetizar resultados.

Planner con 2-5 subtareas
Ejecución paralela con dependencias
Síntesis final con trazabilidad

Negocio

Marketplace, BYOM y economía visible

Thinkerr puede cobrar por hosted, reducir fee en BYOM, repartir ingresos y gestionar licencias por usuario o workspace.

Entitlements activos y rentas
Conectores persistidos por runtime
Ledger operativo por run

Superficies

Cuatro frentes visibles del sistema

Workspace chat

Conversación con memoria, herramientas y Task Tree

ThinkerrChatScreen une historial, streaming, agentes activos, artefactos y feed de herramientas dentro del mismo hilo.

Studio

Editor, preview, archivos y chat contextual

ThinkerrScreen expone el contexto real del proyecto a la IA: framework, archivos, errores, logs y callback de aplicación.

Marketplace

Activación, BYOM, reviews y bibliotecas

Agentes, connectors, biblioteca personal, compra o activación en workspace dentro de una misma experiencia.

Las seis capas

La documentación de Layers se convierte en una narrativa de sitio clara y escalable.

Layer 1

UI que expone el sistema completo

ThinkerrChatScreen, ThinkerrHomeScreen, ThinkerrScreen, Templates, TaskTreeView, AgentMarketplace, TokenBar y LiveSync.

Layer 2

Estado distribuido entre slots, árboles y sesiones

AgentContext, TaskTreeContext, chatSlice y ChatContext sostienen el comportamiento multiagente y persistente.

Layer 3

Orquestación con pipeline de diez pasos

AgentOrchestrator, TaskPlanner, BranchExecutor y ResultSynthesizer convierten intención en ejecución paralela.

Layer 4

Servicios agnósticos al proveedor

Adapters, streaming, registro de herramientas, fallback, BYOM y runtime target resolver bajo una sola interfaz.

Layer 5

Economía programable

Tokens, revenue share, slots, permisos, marketplace, templates, installs y clientes API componibles.

Layer 6

Persistencia que no pierde el contexto

Firestore organiza task trees, ramas, entitlements, live sessions, runtimes, ledgers y memorias de proyecto.

Señales del sistema

Métricas de arquitectura que ya cuentan la historia del producto.

Ramas

El planner descompone un objetivo en un DAG compacto, entendible y ejecutable.

2-5

Runtime

Thinkerr hosted, buyer API key, creator endpoint, local runtime y workspace runtime en la misma arquitectura.

5 modos