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Últimas actualizaciones, funciones y mejoras de Macha

12 de agosto de 2026

AI Knowledge Builder

Convierte tickets pasados en una base de conocimiento buscable. Apunta la nueva fuente AI Knowledge Builder a tus tickets de Zendesk resueltos y cada ticket se convierte en un artículo nuevo de la KB o se fusiona con uno similar que ya exista. El resultado es una fuente de conocimiento Macha normal, dividida en chunks y embebida, accesible vía search_knowledge igual que los PDFs subidos.
Dos modos de escritura. El modo prompt hace una llamada al LLM por registro (rápido, barato, determinista). El modo agent elige uno de tus agentes Macha para investigar cada registro primero (con las herramientas de escritura retiradas por seguridad), y luego escribe un artículo más completo usando el contexto que el agente reunió.
Deduplicación basada en similitud. Antes de crear un artículo, el builder busca artículos existentes semánticamente cercanos en la misma fuente. Si encuentra uno, un LLM pequeño decide si crear uno nuevo, reescribir el existente o adjuntar el ticket sin cambiar el cuerpo. Se acabaron los artículos duplicados para la misma pregunta redactada de forma ligeramente distinta.
Filtro de descarte activado por defecto. Un pase de relevancia descarta autorespuestas, spam e hilos poco sustanciosos antes de que el modelo de generación de artículos gaste créditos en ellos. Las reglas son editables para que tu organización pueda añadir sus propias exclusiones.
Artículos editables con editor de texto enriquecido. Cada artículo generado queda marcado como editable. Abre uno desde el drawer de Sources o desde la pestaña Articles del builder y llegas a un editor a pantalla completa construido sobre la misma superficie TipTap que usan las instrucciones de agente. Guardar re-embebe automáticamente para que la búsqueda se mantenga al día.
Also asked as. Cada artículo lleva una lista de formulaciones alternativas de la pregunta que responde. El LLM de generación la fija usando structured output y se renderiza inline en el cuerpo del artículo, para que la recuperación acierte tanto con la pregunta original como con sus reformulaciones.
La generación de artículos corre en GPT-5.4 y se factura por registro. El filtro de descarte y el pase de decisión de fusión corren en GPT-5.4 Mini y son costeados por Macha. Ves la estimación de créditos antes de cada batch. Disponible en Professional y Enterprise. Documentación completa en AI Knowledge Builder.

Agent Simulations

Prueba en seco tus agentes con registros reales antes de desplegar. La nueva pestaña Simulations en cada agente te deja replicar tickets pasados de Zendesk a través del agente con las herramientas de escritura stubbed. Se generan conversaciones nuevas, se llaman herramientas, pero las respuestas nunca aterrizan en tickets reales. Lo más cercano a una vista previa de producción.
Distinto de Evaluation y de Studies. Evaluation califica lo que ya pasó; Studies extrae campos estructurados de registros; Simulations corre al agente sobre registros nuevos para que veas lo que pasaría. Úsalo después de cambiar un prompt, cuando despliegues un agente a un cliente nuevo, o cuando quieras verificar el cableado de una herramienta.
Veredicto por registro, transcripción completa, traza de herramientas stubbed. Cada conversación simulada aterriza con un veredicto StudyResult (Instructions followed, resolution, sentiment, category) usando el mismo grader que Auto-Eval. Clica cualquier fila para ver la traza de razonamiento, las llamadas a herramientas que hizo el agente y las respuestas canned que devolvieron las escrituras stubbed.
Snapshots congelados en el momento de la ejecución. La configuración del adapter y el modelo del agente quedan congelados cuando se lanza el run. Ediciones posteriores de prompt o modelo no invalidan los resultados antiguos. Las conversaciones simuladas se filtran fuera de la vista principal de agent-evaluation, así tus números de adherencia de producción se mantienen limpios.
Disponible en Professional y Enterprise. Cada conversación simulada cuesta un agent run al precio por conversación del modelo más el crédito del juez auto-eval. Documentación completa en Agent Simulations.

27 de julio de 2026

Dos nuevos modelos de OpenAI: GPT-5.6 Terra y Luna

GPT-5.6 Terra es el nuevo modelo estrella de Macha. Mismo coste de 3 créditos por ticket que GPT-5.4, ventana de contexto de aproximadamente 1M tokens, más preciso en razonamiento multi-paso y selección de herramientas. Si quieres la mejor respuesta posible en cada ticket, esta es ahora la recomendación por defecto.
GPT-5.6 Luna es el nuevo estándar intermedio. 2 créditos por ticket, mismo contexto de 1M tokens, más rápido que Terra con solo una pequeña bajada de calidad. Mejor opción para conversaciones de alto volumen donde el coste por ticket importa más que el último margen de calidad.
Ambos están disponibles en todos los planes. Abre cualquier agente, toca el selector de modelo y cambia. Los agentes existentes conservan el modelo que tenían hasta que lo cambies. Nada se migra a tus espaldas.
GPT-5.4, GPT-5 y GPT-5.4 Mini siguen en el selector como opciones de generación anterior. Los cálculos de precios en la página de precios y en las descripciones de créditos ahora usan Terra como modelo de referencia.

27 de julio de 2026

Dos nuevos modelos de OpenAI: GPT-5.6 Terra y Luna

GPT-5.6 Terra es el nuevo modelo estrella de Macha. Mismo coste de 3 créditos por ticket que GPT-5.4, ventana de contexto de aproximadamente 1M tokens, más preciso en razonamiento multi-paso y selección de herramientas. Si quieres la mejor respuesta posible en cada ticket, esta es ahora la recomendación por defecto.
GPT-5.6 Luna es el nuevo estándar intermedio. 2 créditos por ticket, mismo contexto de 1M tokens, más rápido que Terra con solo una pequeña bajada de calidad. Mejor opción para conversaciones de alto volumen donde el coste por ticket importa más que el último margen de calidad.
Ambos están disponibles en todos los planes. Abre cualquier agente, toca el selector de modelo y cambia. Los agentes existentes conservan el modelo que tenían hasta que lo cambies. Nada se migra a tus espaldas.
GPT-5.4, GPT-5 y GPT-5.4 Mini siguen en el selector como opciones de generación anterior. Los cálculos de precios en la página de precios y en las descripciones de créditos ahora usan Terra como modelo de referencia.

22 de julio de 2026

Memory: notas persistentes para tu chat general

Memory ya está integrada en el chat general de Macha. Dile a Macha «recuerda que prefiero respuestas formales en alemán» o «anota que nuestro canal de escalamiento es #support-legal», y lo guarda como una memoria. Cada chat general futuro la retoma automáticamente sin que tengas que volver a explicar. Los agentes con alcance (menciones @handle, la extensión de Chrome, el widget de Zendesk) no comparten tu memoria: esos ya tienen sus propias instrucciones cumpliendo el mismo rol.
Una página de gestión en Configuración. Configuración → Memoria es tu panel de control. Activa o desactiva la memoria (nada se elimina cuando está apagada, la enciendes de nuevo y todo vuelve), abre Gestionar para explorar cada memoria guardada, agrega nuevas a mano, o edita y elimina entradas existentes. Cada memoria contiene un título, una descripción de una línea (lo que el chat ve en su índice siempre activo), y un cuerpo completo (solo se carga cuando el chat decide que es relevante).
Una insignia en cada encabezado de chat que te indica el estado. Memory on cuando el chat general la está usando; Memory 12/15 a medida que te acercas al tope; Memory full 15/15 cuando se rechazan nuevos guardados; Memory paused cuando la has apagado; No memory here en chats con alcance de agente o widget. Cada estado tiene un tooltip que explica exactamente qué significa.
Solo se guarda cuando lo pides. Macha solo escribe en memoria cuando lo solicitas directamente. No decide por su cuenta recordar cosas: la memoria basada en propuestas («¿quieres que recuerde eso?») está en la hoja de ruta pero no está activada por defecto. Cada guardado dispara un toast negro sutil que confirma la escritura.
Estrictamente por usuario, por organización. Si estás en tres workspaces de Macha, tienes tres almacenes de memoria separados. Los compañeros de equipo nunca ven tu memoria, los administradores nunca ven tu memoria: es tuya y solo tuya en cada organización. Memory no es facturable y no consume créditos.
Límites de capacidad, con avisos antes de alcanzarlos. Quince memorias por usuario, por organización. Título 200 caracteres, descripción 400, cuerpo completo 10 000. La página de gestión muestra un contador de caracteres en vivo junto a cada campo, ámbar al 80 % del límite y rojo en el tope. Consulta la documentación de Memory para el recorrido completo.

21 de julio de 2026

Agent Evaluation, ahora continuo y gratis en todos los planes

Autoevaluación ilimitada, incluida en todos los planes. Cada conversación que tu agente maneja en Modo Agente ahora se califica automáticamente contra sus propias instrucciones — sin tope, sin costo en créditos, en trial, starter, professional y enterprise por igual. Antes la autoevaluación se detenía en 50 conversaciones por agente; ahora sigue corriendo mientras el agente corra.
Panel de adherencia en vivo en cada agente. Abre la pestaña Agent Evaluation de cualquier agente y verás la puntuación de adherencia actual, el desglose de Sí / Parcial / No, y un gráfico de tendencia que muestra cómo la puntuación se ha movido día a día. Una línea de volumen punteada superpuesta sobre la tendencia te dice de un vistazo cuántas conversaciones se calificaron cada día.
Notas escritas por IA cada 50 conversaciones. Una tarjeta de Notas rodante resume las últimas 50 conversaciones calificadas — el patrón dominante que el agente hizo bien, dónde falló, y de 2 a 4 ajustes concretos de instrucciones que subirían la puntuación. Las notas anteriores se mantienen navegables mediante un modal Ver todas las notas para comparar lotes en el tiempo y ver si un cambio en el prompt realmente movió la aguja.
Resolución y sentimiento en cada conversación calificada. Además de Instrucciones seguidas, el juez de IA ahora también puntúa si la conversación fue realmente resuelta (Resuelto / Parcial / Sin resolver / Escalado a humano) y cómo sonó el cliente (Positivo / Neutral / Negativo / Frustrado). Ambos aparecen como sus propias tarjetas de desglose, para que puedas ver la forma del resultado, no solo la forma del cumplimiento.
Cada conversación calificada ahora lleva una categoría. Reembolsos, Problemas de inicio de sesión, Retrasos de envío, Estado del pedido y demás — una etiqueta corta de tema por conversación para que veas de un vistazo en qué están gastando su tiempo tus agentes.
Los tickets de múltiples turnos reciben calificaciones de múltiples turnos. Cuando un cliente responde a un ticket y el agente maneja ese nuevo turno, el nuevo turno recibe su propia calificación. Ahora puedes ver cómo se desempeñó el agente a lo largo de cada disparo en un ticket, no solo el primero.
Solo se califican las conversaciones en Modo Agente. La autoevaluación ahora se enfoca exclusivamente en las conversaciones activadas por triggers (autónomas) que los clientes realmente despliegan en producción. Las sesiones de chat en el dashboard, las conversaciones del widget y los test runs están excluidos, y un pill etiquetado en el header lo deja claro. Cambia el agente a Modo Chat o desactívalo y el pill del header cambia a Autoevaluación en pausa con un tooltip que explica por qué.
History + Analytics, ahora una sola pestaña. La antigua pestaña Analytics ha sido renombrada a History y ahora muestra la lista de conversaciones y el contexto de herramienta / modelo / tiempo promedio / conector que solía vivir en Analytics — con una opción Ver herramientas al pasar el mouse para abrir el drawer de actividad de herramientas sin salir de la fila. Un clic en la fila abre la conversación dentro de la pestaña Try it del agente, para que te quedes en contexto.

14 de julio de 2026

Macha vive dentro de cada ticket de Zendesk

El widget de barra lateral de Zendesk está en vivo. Instala Macha desde tu cuenta de Zendesk y el copiloto aparece en la barra lateral derecha de cada ticket, sin pestaña aparte, sin cambio de contexto, sin pegar el ticket en una ventana de chat. Abre un ticket y Macha ya está en él: asunto, solicitante, estado actual, asignado, tags, campos personalizados, y el hilo público / interno completo se cargan al contexto en el momento en que la barra lateral se renderiza.
Memoria por ticket que sobrevive a las revisitas. Cada ticket guarda su propia conversación. Vuelve al mismo ticket una semana después, el hilo está justo donde lo dejaste, no es un chat nuevo, no es una búsqueda. Cada ticket es un hilo separado, con alcance al agente que lo ha estado trabajando.
Menú desplegable de historial en la cabecera. Haz clic en la pastilla de asunto del ticket en la parte superior del widget para ver todas las conversaciones pasadas de Macha para el ticket actual, las más nuevas primero. Ideal para un ticket reasignado o que estás recogiendo a mitad de vuelo, ves exactamente qué le preguntó a Macha el agente anterior y qué le respondió.
"+ Nuevo chat" empieza un hilo limpio en el mismo ticket sin perder el anterior. Cada conversación se preserva en el desplegable de historial.
Mensaje de bienvenida al instalar. El primer agente que abre el widget tras conectar Zendesk recibe un saludo único centrado en el ticket en el que está: un resumen corto y 2–3 cosas concretas que puede pedirle a Macha (redactar una respuesta, revisar el historial del cliente, resumir el hilo). Una bienvenida por cuenta, no por ticket, el resto del equipo entra directo al chat.
Mismos agentes, mismas tools, mismas reglas. Los agentes que configuraste para Zendesk en el panel de Macha son los mismos disponibles en el widget. Sin nueva configuración, sin selección de modelo aparte, sin créditos de prueba aparte.

La prueba ahora es por créditos, no por tiempo, 500 créditos, sin caducidad

500 créditos, para gastarlos el tiempo que quieras. El viejo temporizador de 7 días se fue. Cada cuenta nueva de Macha empieza con 500 créditos de prueba, y la prueba se mantiene activa mientras te queden esos créditos. Si usas 30 créditos la primera semana, te quedan 470 y sin fecha límite. Si te tomas un mes y vuelves, los créditos siguen ahí.
El aviso de actualización salta por saldo, no por calendario. Se acabaron los "la prueba termina en 3 días" cuando estás evaluando activamente. En su lugar, cuando el medidor de créditos baje, verás un aviso en el panel y un botón inline "añadir créditos" en la barra superior que te lleva directo al selector de plan. Se acaba = actualizar. Aún no = seguir.
Las pruebas existentes se migraron automáticamente. Toda cuenta de prueba con menos de 500 créditos fue subida a 500 el día que salió este cambio. No necesitas hacer nada.

Los créditos ahora se cobran por conversación, no por mensaje

Una conversación = un descuento de créditos. Antes cada mensaje del usuario consumía créditos a la tarifa del modelo, una conversación de 100 turnos en GPT-5.4 podía quemar cientos de créditos antes de que te enteraras. Ahora Macha descuenta créditos exactamente una vez por conversación, a la tarifa del modelo en el momento en que llega la primera respuesta del asistente. Un chat de descubrimiento de 3 turnos cuesta lo mismo que uno de 100 turnos. Planea tu uso por número de tickets, no por número de mensajes.
La tarifa del modelo se fija en la primera respuesta. Si empiezas una conversación en GPT-5.4-mini y luego cambias a Claude Sonnet a mitad del hilo, no te vuelven a cobrar, el coste de la conversación queda fijado a la tarifa del modelo de la primera respuesta. Sin acumulación, sin actualizaciones sorpresa. Si quieres el coste de otro modelo, empieza una conversación nueva.
Los traspasos a sub-agentes siguen cubiertos. Cuando uno de tus agentes llama a otro agente para gestionar un paso, ese sub-agente monta en el único crédito de la conversación padre. Sin doble facturación cuando un agente pasa internamente.
Las conversaciones de bienvenida y onboarding siguen gratis. La bienvenida única del widget de Zendesk y el chat inicial de onboarding al registrarte siempre han sido gratis, eso no cambia, y no cuentan en tu balance de créditos.
Las conversaciones existentes no se vuelven a facturar. Cada conversación que ya había consumido créditos bajo el modelo por mensaje queda como estaba. Los chats antiguos que reabras no se cobrarán una segunda vez.

3 de julio de 2026

Modo chat y modo autónomo: indicadores a la vista en cada agente

Etiqueta de modo junto a cada agente. La tabla de Agentes y la cabecera de detalle del agente muestran ahora una etiqueta de color que te dice exactamente cómo corre el agente. Modo chat (azul) significa que el agente solo responde cuando chateas con él, no tiene triggers y no actuará por su cuenta. Modo autónomo (naranja) significa que el agente tiene uno o más triggers configurados y se disparará solo cuando esos eventos ocurran (ticket nuevo, ejecución programada, mención de Slack entrante, etc.). Un icono ? junto a la etiqueta abre un tooltip explicando la diferencia.
Por qué lo añadimos. Los usuarios nuevos miraban el toggle Enabled y se preocupaban de que el agente hiciera algo sin ellos. La etiqueta de modo resuelve esa ansiedad de entrada: si dice modo chat, no corre nada sin supervisión, punto.
Columna Conversaciones también. Justo al lado de la etiqueta de modo, la tabla de Agentes muestra ahora el total de conversaciones reales por agente (excluye ejecuciones de sub-agentes, simulaciones y entidades de test-run) para que veas de un vistazo qué agentes se usan de verdad.

El email de Auto-Eval ahora incluye un resumen escrito de la ejecución

Resumen diagnóstico, no solo puntuación. Cuando el Auto-Eval de un agente llega a su tope, el email de finalización empieza ahora con un resumen corto escrito por GPT-5 explicando por qué el agente sacó la puntuación que sacó, el modo de fallo dominante, lo que funcionó y los patrones específicos que el juez vio en todas las conversaciones calificadas. La puntuación de adherencia y el desglose Yes / Partially / No siguen ahí; el resumen se sitúa encima como el TL;DR del operador antes de abrir la página de resultados.
Nota de coaching en el modal de resultados. Un nuevo botón Ver notas del resumen en la página de ejecución de Auto-Eval abre la versión estructurada completa: Rendimiento general, Qué funcionó, Patrones de fallo y Correcciones recomendadas como ediciones concretas de instrucciones / config. Se lee como una nota de coaching de un revisor que vio cada conversación.

Anonimización de PII para conversaciones en reposo

Los datos personales identificables se limpian antes de llegar a tus logs o al contexto del modelo. Correos, teléfonos, nombres, direcciones e identificadores se redactan de las transcripciones de conversación guardadas y de cualquier cosa que Macha mande a un proveedor de modelo. La redacción corre en el borde con detectores basados en patrones, así nada sensible se filtra a APIs de inferencia de terceros o a tus exportaciones de Studies.
La detección grado empresa viene después. El pase actual cubre las clases comunes rápido. Una siguiente actualización a Microsoft Presidio, detección basada en NER con tipos de entidad configurables y enmascarado / tokenización más rico, está en cola y caerá en la misma tubería.

Conector Document360

La base de conocimiento como fuente en vivo. Conecta un proyecto de Document360 con un token de API y Macha lo trata como fuente de conocimiento en vivo, mismo patrón que Notion y Google Docs. Los artículos no se dividen en chunks ni se re-embeben; los agentes llaman a document360_get_article en tiempo de lectura y siempre ven la versión actual. Aterrizan nueve tools: buscar, obtener, listar, categorías, tags, y crear / actualizar / publicar con confirmación para flujos de escritura.
Un conector por proyecto. Como las cuentas de Document360 tienen varios proyectos, cada conector se limita a un proyecto, elígelo de un desplegable después de que verifiquemos tu token. Vuelve a conectar Document360 para llegar a un segundo proyecto. Los nombres de tools se auto-sufijan si tienes varias instancias para que el LLM pueda desambiguar.

El chat interactivo estrena tres capacidades

Traza de razonamiento. Los agentes en modelos capaces (GPT-5, GPT-5.4, Claude Sonnet 4.5) exponen ahora su cadena de pensamiento en un cajón lateral mientras piensan. Una pastilla Ver pensamiento en cada respuesta del asistente te deja reabrir la traza después. El razonamiento es solo en chat, las ejecuciones de trigger autónomas y los traspasos a sub-agentes no cambian.
Gráficos en línea. Pídele a tu agente que visualice cualquier cosa y puede renderizar un gráfico de barras, líneas o donut directamente en la respuesta con una tabla Ver datos de respaldo. Mismos primitivos de Chart.js que usa Sidekick.
Selector de pregunta al usuario. Los agentes pueden ahora pausar a mitad de turno y pedirte que elijas de una lista corta de opciones (con atajos de teclado 1–N, flechas, Enter). Ideal para desambiguar entre dos clientes, elegir cuál de varios tickets escalar, o seleccionar una plantilla. Enmarca la interacción como una elección de primera clase en vez de obligarte a reescribir todo el prompt.
Disciplina del preámbulo de confirmación. Los agentes anuncian ahora las operaciones de escritura con sus propias palabras antes de disparar la tarjeta de confirmación, así siempre entiendes qué va a pasar y por qué. Las tools de solo lectura siguen corriendo sin puerta.

30 de junio de 2026

Agent Auto-Eval: puntuación continua de adherencia, gratis en todos los planes

Cada conversación calificada automáticamente. En cuanto creas un agente, Macha empieza a evaluar cada conversación que termina (chat directo, ejecución de trigger autónomo, traspaso de sub-agente, chat de embed) contra las instrucciones vivas del propio agente. Sin setup, sin rúbrica que definir, sin créditos cobrados. Un juez GPT-5 hardcodeado rellena dos campos bloqueados por conversación: Instrucciones seguidas (Yes / Partially / No) y una Razón corta.
Vive dentro de tu lista de Studies. La ejecución de Auto-Eval aparece con una pastilla Continuous, un contador X / N que sube conforme se califican conversaciones y una etiqueta Incluido donde normalmente iría el coste en créditos. Haz clic dentro y tienes la misma tabla de resultados, la misma vista de reporte y el mismo cajón por conversación que las Evaluaciones manuales, solo que sin tener que configurarlo.
Gratis en todos los planes, con un tope. 50 conversaciones por agente, en cada plan. Cuando llegas al tope, Macha te envía por email la puntuación final de adherencia y un desglose de veredictos Yes / Partially / No. El Study se queda en tu lista como registro permanente. Para seguir calificando más allá del tope, lanza una Evaluación manual sobre el mismo alcance.
Bloqueado a ediciones. Los Studies de Auto-Eval no se pueden renombrar, recalibrar ni borrar. Ese es el trade-off por ser gratis y uniforme entre todos los clientes: la rúbrica es opinada, así el número de adherencia principal que ves se calcula igual que el de cualquier otro cliente.
Misma maquinaria que las Evaluaciones de pago. Auto-Eval reutiliza el sistema existente de Studies, StudyRun y StudyResult de punta a punta. La fórmula de puntuación de adherencia es idéntica: Yes + ½ × Partially, dividido entre el total. Una ejecución con 60% Yes, 40% Partially puntúa 80%.

26 de junio de 2026

Sidekick ya puede testear tus agentes de punta a punta

Bucle de test-e-itera. Pídele a Sidekick que teste un agente y redacta escenarios realistas a partir de las instrucciones del propio agente, te lleva por una confirmación y luego crea una entidad real en el workspace conectado (un ticket real de Zendesk, un ticket real de Freshdesk, una conversación real de Front, un ticket real de Gorgias, o un mensaje real de Slack) y despacha tu agente autónomamente contra ella. Sin payloads sintetizados, el agente corre por el mismo camino de código que en producción.
TestRunCard en vivo. La ejecución se transmite a tu chat mientras ocurre, cada llamada a tool y cada respuesta del asistente visibles, con el estado saltando de Running a Completed (o Failed) cuando el agente termina. No es esperar con un spinner, lo estás viendo trabajar.
Revisión automática con ajustes concretos. Cuando termina la ejecución, Sidekick lee la transcripción completa y escribe una revisión ajustada en el mismo turno: qué funcionó, dónde tropezó el agente (con la llamada a tool o el mensaje exacto citado), y 2–3 ajustes específicos de instrucción o tool para arreglarlo. El selector que sigue te deja aplicar la corrección, correr otro escenario o saltarlo.
Corto-circuito cross-connector de webhooks. Las entidades de test se registran en el momento en que se crean. Otros triggers de tu org que vigilan el mismo evento (un segundo trigger de Zendesk en ticket.created, un trigger de mención de app de Slack, etc.) reciben el webhook descartado en la capa de enrutamiento para que no se disparen sin querer sobre tu ticket de test. Puedes correr tests en un conector activo sin contaminar los otros agentes de tu workspace.
Sidekick sugiere tests en los momentos adecuados. Tras crear un agente, tras una edición no cosmética (instrucciones, tools o cambios de sub-agente) y tras una auditoría que sacó una corrección concreta, Sidekick te ofrece proactivamente correr un test. No hace falta acordarse de verificar, el aviso llega en cada frontera de escritura.
Las entidades de test son tuyas para guardar o borrar. Sidekick no cierra ni borra automáticamente el ticket de test tras la ejecución. El registro completo queda en tu conector con un correo de solicitante claramente falso para que puedas inspeccionarlo al lado de la revisión.
Disponible en todos los planes. Cinco conectores cubiertos al lanzamiento: Zendesk, Freshdesk, Front, Gorgias y Slack.

Página de detalle del agente: pastillas Edit with Sidekick + Test run

"Edit with AI" ahora es "Edit with Sidekick" con el icono mascota de Sidekick, en una pastilla redondeada junto a Test run. Los dos botones son hermanos visuales, misma altura y forma, para que configuración y verificación se sientan como un flujo continuo.
La pastilla Test run se ha movido al grupo de acciones de la derecha en la página de configuración, junto a Edit with Sidekick y Save. Separación más limpia entre el título de sección a la izquierda y los verbos de acción a la derecha.

Renombrado de playbook para más claridad

evaluate-agent ahora es audit-agent-runs, mismo comportamiento retrospectivo (leer conversaciones pasadas, juzgarlas contra las instrucciones del agente), pero el nombre hace explícita la frontera. audit-agent-runs mira historia; el nuevo playbook test-agent crea ejecuciones frescas. Dos workflows hermanos, cada uno claramente nombrado por lo que hace.

25 de junio de 2026

REST API pública y docs ingeribles por IA

La API Reference está en vivo en /docs/api. Una referencia completa navegable para la API REST de Macha: cada endpoint, su request body, parámetros de query, forma de respuesta, códigos de estado y requisitos de autenticación, con ejemplos cURL de copiar y pegar en cada página.
Cubre la superficie completa de lectura + escritura: conversaciones (list, retrieve, hilo completo de mensajes), agents (list, retrieve, create, update, delete), custom tools (list, retrieve, create, update, delete), sources (list, retrieve, create, update, delete) y triggers (list, retrieve, create, update, set active, delete). Úsalo para embeber agentes de Macha en tus propios workflows, sincronizar la configuración del agente desde una fuente de verdad, o traer datos de conversación a tu propio stack de analítica.
Autenticación por API keys, con alcance por organización. Genera y rota keys desde Settings → API Keys. Las keys llevan los mismos límites de plan que el dashboard, sin metering extra.
llms.txt para agentes de IA. Crawlers como Claude, ChatGPT y Perplexity pueden ahora ingerir la base de conocimiento completa de Macha vía /llms.txt (índice corto de cada página de docs y endpoint de API) y /llms-full.txt (contenido prosa completo concatenado), siguiendo la convención de llmstxt.org.

Sidekick v2: un copiloto completo dentro del producto para admins

Workspace a pantalla completa. Sidekick se abre ahora como un panel overlay (75% de ancho, 85% de alto) sobre tu panel con un desenfoque de fondo. Pulsa ⌘K (Mac) o Ctrl K (Windows/Linux) desde cualquier parte de la app para lanzarlo. La sesión guarda tu sitio si cierras el overlay y lo reabres.
Hecho para admins, no solo chat. Usa Sidekick para construir agentes nuevos, editar existentes, recomendar tools para un agente, crear y depurar custom API tools, configurar triggers programados y auditar cómo van tus agentes en conversaciones reales. La analítica de conversación vive junto al setup del agente, así puedes evaluar y afinar en el mismo chat.
Traza de razonamiento, expuesta. Cada turno del asistente muestra ahora una pastilla de Razonamiento por mensaje. Haz clic en cualquier línea narradora (actualizaciones de estado en cursiva entre llamadas a tool) para abrir el cajón de Razonamiento, con la cadena de pensamiento completa del modelo transmitiéndose junto al chat.
Búsqueda web integrada. Sidekick puede buscar en la web cuando tu pregunta va más allá de lo que está en los docs de Macha (specs de API de terceros, precios de vendors, actualidad). Aparecen citas en línea justo debajo de la respuesta.
Subida de archivos. Haz clic en el clip o arrastra cualquier archivo al panel: imágenes, PDFs, texto, CSV, JSON, Markdown y DOCX hasta 20MB cada uno, 5 por mensaje. Sidekick los lee de forma nativa y cita lo que encontró.
Entrada por voz. Toca el micro para dictar con transcripción Groq Whisper. Se envía solo cuando dejas de hablar.
Gráficos en línea. Pide a Sidekick que visualice cualquier cosa (barra, línea o donut), di "gráfica los créditos usados por agente esta semana" o "plot conversaciones por día", y una tarjeta de Chart.js se renderiza en línea con una tabla de respaldo Ver datos.
Interacciones al estilo Claude Code. Tarjetas de confirmación antes de acciones destructivas, selectores multi-opción con atajos numéricos (1, 2, 3, ↑/↓, Enter), sugerencias ghost-text que puedes aceptar con Tab, y una barra de historial colapsable con sesiones auto-tituladas.

23 de junio de 2026

Dos integraciones de helpdesk nuevas, Gorgias y Front

Gorgias, hecho para equipos de soporte nativos de Shopify. 15 tools cubriendo tickets, mensajes, clientes, macros, tags y asignación de equipo. Triggers de webhook personalizados para ticket creado, actualizado, mensaje añadido.
Front, inbox compartido primero. 15 tools cubriendo conversaciones, contactos, campos personalizados, inboxes y enrutado a compañeros de equipo. Los comentarios internos soportan @menciones para notificar a compañeros específicos.
Ambos se conectan por API key. Los encuentras en Connectors → Support con plantillas de agente integradas para empezar.

Conversación de bienvenida tras el onboarding

Las orgs nuevas que terminan el onboarding con al menos un conector aterrizan ahora en un chat de bienvenida en vez de una pantalla estática "ya está todo listo". Macha usa las herramientas conectadas para traer algunos ítems reales (tickets recientes, pagos recientes, conversaciones recientes) y el mensaje del asistente se transmite referenciando lo que realmente encontró.
Aparecen tres chips de sugerencia generados por IA debajo del mensaje de bienvenida, adaptados a los agentes que elegiste y los datos que Macha encontró.
Toda la conversación va por nuestra cuenta, un badge "Este chat no cuesta créditos" está junto al selector de modelo. Un chat de bienvenida por organización.

17 de junio de 2026

Costes de crédito reducidos para GPT-5 y GPT-5.4

GPT-5 son ahora 2 créditos por respuesta (era 3). El modelo más equilibrado de la familia OpenAI, con capacidad suficiente para respuestas con matices, barato de correr a volumen.
GPT-5.4 son ahora 3 créditos por respuesta (era 5). El modelo OpenAI más capaz en la plataforma, con seguimiento de instrucciones notablemente mejor que GPT-5 para agentes con reglas "haz esto exactamente una vez" y lógica de ramificación compleja.
GPT-5.4 Mini se queda en 1 crédito, sigue siendo el default para la mayoría de workflows.
Mismo plan, más respuestas. Los clientes Pro ahora reciben ~67% más respuestas de GPT-5 y ~67% más respuestas de GPT-5.4 al mes dentro de su asignación existente de 10.000 créditos.

Borrado suave de agentes, 30 días de papelera con restauración

Borrar es ahora reversible. Al borrar un agente, va a una pestaña Trash en la página de Agents durante 30 días. Puedes restaurarlo en cualquier momento dentro de esa ventana, todos sus triggers, instrucciones, enlaces de sub-agente y config de tools vuelven intactos. Tras 30 días se borra permanentemente.
Nueva pestaña "Trash" en la página de Agents muestra los agentes en papelera con cuánto hace que se enviaron y cuántos días faltan para el purgado automático. Botón de restauración de un clic por fila.
Copy de confirmación de borrado actualizado para dejar explícita la ventana de restauración de 30 días. Se acabó "esto no se puede deshacer", porque ahora sí se puede.
Triggers desactivados, no borrados. Los triggers de los agentes en papelera se pausan para que dejen de dispararse, pero sus secrets de webhook y config se preservan. Restaurar el agente trae de vuelta la config del trigger; los reactivas cuando estés listo.
El sidekick de IA respeta el flujo de papelera, si le pides al AI del panel que borre un agente por ti, ahora usa el mismo camino de borrado suave. Misma ventana de restauración de 30 días.

Selector de modelo, alcance más claro

Notificación toast al cambiar el modelo desde el desplegable superior derecho, aclarando que la selección solo aplica a la conversación actual, y apuntándote a Settings para cambiar el default de la org si eso era lo que realmente querías.

Billing, saldo de top-up visible en la tarjeta de Uso

Chip de créditos de top-up aparece ahora junto a tu balance mensual de créditos en la tarjeta de Uso de la página de Billing cuando tienes saldo de top-up. Una pastilla verde (+N top-up) va encima de tu cuenta mensual, con un hover con signo de interrogación mostrando cómo funcionan los créditos de top-up (persistentes entre ciclos, usados automáticamente tras gastar la asignación mensual).

Arreglos de fiabilidad

Recuperación de suscripción tras rechazo de tarjeta, si un pago de renovación de Chargebee falla y el reintento tiene éxito, el estado de suscripción de la org vuelve automáticamente a active (antes se quedaba atascado en past_due, lo que causaba que los webhooks fueran rechazados con 410 Gone). Los contadores de rechazo de los clientes afectados también se resetean en la recuperación.

10 de junio de 2026

Las ejecuciones de sub-agentes ya se ven en el chat

Ve exactamente qué hizo cada sub-agente, cada invocación de sub-agente produce ahora su propio registro de conversación, enlazado al padre. En el chat aparece una nueva tarjeta bajo cada mensaje delegado mostrando el avatar del sub-agente, handle, modelo, logos de conectores y cuenta de tools, con un badge verde "Handed off". Haz clic para expandir y ver la conversación anidada completa del sub-agente, system prompt, cada llamada a tool con argumentos, cada resultado de tool y la respuesta final, renderizado con el mismo estilo que el chat principal.
Carga perezosa sin setup, funciona automáticamente para cada nueva ejecución de sub-agente. Sin configuración.
Disponible para chat y triggers autónomos, tanto si el agente padre fue llamado por un usuario en chat como si se disparó por un trigger de webhook, la ejecución del sub-agente se captura igual y muestra la misma tarjeta expandible.
Las ejecuciones de sub-agente se mantienen aparte del historial principal, no contaminan el contador de conversación visible al usuario, pero quedan disponibles 45 días bajo la política TTL existente.

Actualizaciones de tags de Zendesk ya fiables

La tool de tags ahora sí añade el tag, arreglado un bug largo donde zendesk_update_ticket_tags reportaba éxito pero silenciosamente fallaba en aplicar el tag al ticket. El conector usa ahora un patrón portable que funciona correctamente en todas las configuraciones de cuenta Zendesk.
Tags existentes preservados, añadir un tag nuevo ya no barre el set de tags existente. Quitar un tag solo quita ese tag y deja el resto intacto. El resultado de la tool reporta la lista final de tags verificada para que el agente vea la verdad, no solo su intención.

Listado de Agents, columnas nuevas

Columna Model, la tabla de agents muestra ahora el modelo de cada agente junto al icono del proveedor (GPT-5, GPT-5.4 Mini, Claude, etc.) para que escanees la selección de modelo en todo tu set de agentes de un vistazo.
Tools y Triggers en una columna, cuenta de tools y cuenta de triggers están ahora en una sola línea con logos de conectores apilados, separados por un punto medio. Hover en cualquier chip para ver la lista completa de nombres.
Columna Sub-agents, nueva columna muestra cuántos sub-agents cableó cada agente. Hover para ver los nombres de los agents enlazados.
Fix de legibilidad de tooltip, los tooltips en los chips de tool / trigger / sub-agent ya no los corta la cabecera de la tabla. Ahora se abren debajo del chip con el texto completo visible.

Editor de Agent, fiabilidad de guardado

Los sub-agents siguen enlazados tras guardar, arreglado un bug donde abrir un agent en el builder y guardar cualquier cambio (aunque fuera solo la descripción) borraba silenciosamente sus enlaces a sub-agents. Las asignaciones de sub-agent ahora persisten correctamente entre ediciones.
Los detalles del agent se refrescan correctamente tras guardar, tras guardar, la lista de sub-agents en el panel de configuración muestra ahora correctamente el nombre, handle, avatar y modelo de cada sub-agent, en vez de mostrar un placeholder genérico "Agent". El mismo fix aplica en la página de detalles del agent tras restaurar desde el historial de versiones.

5 de junio de 2026

Studies, vista Report

Vista de analítica por ejecución, cada ejecución de Study completada tiene ahora una vista Report (ábrela desde la toolbar en la página de la ejecución). Callouts de stats arriba de la página resumen la ejecución; tarjetas de agregación por columna visualizan cada columna de esquema reportable.
Gráficos de barras para columnas Yes/No, Single choice y Multiple choice, cada barra muestra la etiqueta del bucket, cuenta y porcentaje. Haz clic en cualquier barra para bucear en los registros coincidentes en un modal que usa la misma tabla de resultados que la página principal de la ejecución, así navegar de un gráfico a las filas se siente continuo.
Histogramas para columnas Number, stats de resumen min / media / mediana / máx arriba, luego un histograma. Con ≤10 valores numéricos únicos cada uno se convierte en su propio bin; si no, Macha bineea automáticamente en ~10 rangos de igual ancho.
Barra de vista previa Ask Sidekick, un input horizontal ancho se sitúa arriba del report, mostrado como preview desactivado "Coming soon". Las tools de query con alcance de Study llegan pronto, cuando lleguen podrás preguntar al Sidekick en formato libre sobre los datos de una ejecución y responderá usando los resultados de la ejecución directamente. Hasta entonces el input queda inerte para no devolver respuestas engañosas.
Disponibilidad de plan, la vista Report es solo Professional y Enterprise. Los planes Trial y Starter ven una tarjeta de upgrade con enlace a billing.

Studies, editor y pulido de resultados

Input de opciones estilo tag, las opciones de columna Single / Multiple choice se añaden ahora como pastillas: escribe cada valor y pulsa Enter (o pega una lista separada por comas y Macha la divide). Clic en la × de una pastilla para quitar.
Pistas inline de tipo de columna, un chip corto de info bajo el selector de Answer type explica lo que devuelve cada tipo, útil cuando eliges la forma correcta para una pregunta.
Badge de créditos / registro, visible junto al selector de Model en el editor de Study y otra vez arriba de cada página de ejecución. El coste deja de ser una sorpresa.
Modal de confirmación de Run study, hacer clic en Run study muestra ahora una confirmación explícita con cuenta de registros, créditos estimados y el modelo. Confirmas una vez antes de que empiece cualquier trabajo.
Tabla de resultados estilo Excel, clic en cualquier cabecera de columna para ordenar (asc → desc → off). La caja de búsqueda en la toolbar filtra las filas cargadas en tiempo real. Cabecera pegada con un divisor limpio para que las cabeceras no desaparezcan al hacer scroll. El mismo componente de tabla ahora impulsa el drilldown del report para que navegar entre vistas se sienta continuo.
KB push: expectativas más claras, el modal "Usar como fuente de conocimiento" muestra ahora cuántos registros se convertirán en artículos, tu uso del límite de fuentes del plan y una nota de que los campos seleccionados se juntan en un único cuerpo de artículo por registro. El estado de límite de plan alcanzado sale claro antes de que confirmes.

Triggers, debounce en cada trigger orientado a eventos

Chip de debounce en cada trigger orientado a eventos, antes solo los triggers de mensajería exponían un ajuste de debounce. Ahora cualquier evento de ticket de Zendesk o Freshdesk, mención o DM de Slack, o evento de mensajería te deja hacer clic en el chip Debounce y fijar un retardo en segundos. Default 0 (off) para tipos de evento nuevos; los 15s existentes para mensajería y 10s para DMs de Slack se preservan sin cambio.
Los triggers Cron y Macha-webhook sin llave se quedan sin chip, hacer debounce en un webhook universal driven-by-clock o por-org no tiene sentido, así que está oculto por diseño en esos triggers.
Salvaguardas contra streams de eventos descontrolados, un bucket de debounce se dispara forzado cuando acumula 25 eventos, o tras una espera total de 10× la ventana de debounce (con tope de 2 minutos). Protege contra fuentes de evento mal formadas que mantengan al agente indefinidamente.
Mejores títulos de conversación autónoma para webhooks personalizados, los triggers de webhook personalizado de Zendesk y Freshdesk usan ahora el ticket_id y ticket_subject del payload (cuando están presentes) para el título de conversación en el historial del agente. Antes salían como "Custom Webhook" sin contexto.

Toggle de agent, preserva tu config de Zendesk Trigger

Soft-toggle en pausar/reanudar agent, apagar un agent ya no borra sus webhooks de Zendesk ni sus Zendesk Triggers, los pone a "inactive" en el lado de Zendesk. Volverlo a encender los pone a "active". Los mismos IDs de recurso de Zendesk en todo, así cualquier Zendesk Trigger que construyeras en tu propio Admin Center que referencia el webhook de Macha sigue funcionando intocado en ciclos de pausa/reanudación. Los borrados explícitos de trigger siguen tirando abajo todo.

Tools desactivadas por conector, visibles en el agent builder

Estado bloqueado en tres sitios, cuando un conector desactiva una tool, cada agent que tenía la tool activada la muestra ahora en estado de aviso en el resumen de la pastilla de flujo (ámbar discontinuo con tooltip al hover), el modal Add Tool (fila en gris con un botón Manage), y la tarjeta de tools activadas (banner ámbar con un enlace Manage connector).
Manage connector en el sitio, cada enlace "Manage" abre el modal de ajustes del conector directamente en la página del agent. Reactiva la tool, guarda, y la lista de tools del agent se actualiza al instante, sin recarga, sin salir del agent builder.
Defensa en profundidad, el backend ya saltaba silenciosamente las tools desactivadas por conector en runtime. Estas pistas de UI existen para que los equipos no pierdan tiempo trasteando tools que la plataforma no va a correr.

Arreglos de billing

El deep link de top-up ahora hace scroll correcto, "¿Necesitas más? Compra un pack de top-up" desde la página de Studies hace ahora scroll a la sección de top-up tras terminar de cargar los datos de billing. Antes la sección gated no existía todavía cuando el navegador intentaba hacer scroll.
El popup de Chargebee abre fiablemente en carga en frío, hacer clic en Buy en un pack de top-up espera ahora a que chargebee.js termine de cargar antes de abrir el popup. Arregla un fallo silencioso donde el primer clic en una página de billing recién cargada no hacía nada.

30 de mayo de 2026

Studies, extracción AI en batch

Corre una extracción sobre miles de registros, los Studies te dejan definir un set de columnas (la IA rellena cada una) y correr esa extracción sobre un batch entero de registros en paralelo. El resultado es una grid estructurada: una fila por registro, una columna por campo, lista para ordenar, filtrar, exportar o devolver a tus agents.
Tickets de Zendesk como primera fuente de input, elige tickets con una query de búsqueda de Zendesk y un rango de fechas opcional. Elige qué campos del ticket ve la IA (asunto, descripción, estado, prioridad, tags, campos personalizados, hilo de comentarios completo). Vienen más fuentes de registros.
Columnas de esquema tipadas, define cada columna de salida como boolean, single select, multi select, number, texto corto o texto largo. Añade guía por columna para que el modelo sepa exactamente cómo responder.
Estimación pre-run y puerta de revisión, antes de cualquier ejecución, Macha te muestra la cuenta exacta de registros, coste en créditos por registro y créditos totales estimados. Nada arranca hasta que confirmes.
Test runs, muestrea 10–50 registros para validar tu esquema y guía antes de comprometerte al batch completo. Los test runs están marcados en la UI para que no ensucien tu historial real.
Cancela cuando quieras, solo pagas lo que corrió, la cancelación es amable. Los créditos se descuentan por registro exitoso, nunca por adelantado. Los registros con error y cancelados no cuestan nada.
Tope de 20.000 registros por ejecución, techo duro para mantener las ejecuciones predecibles. Para estudios más grandes, divide por rango de fechas.
Snapshots congelados de la ejecución, cada ejecución guarda una copia de la config de input, esquema y modelo con el que corrió. Editar el Study padre después no reescribe la historia.
Empuja resultados a una Knowledge Source, convierte una ejecución completada en una fuente de conocimiento buscable. Cada fila de resultado se convierte en un documento indexado vía la pipeline de embeddings existente, así los insights estructurados de tu Study se convierten en contexto buscable para tus agents.
Disponibilidad de plan, disponible en Professional y Enterprise.

Packs de top-up de créditos

Compra créditos por encima de tu asignación mensual, tres packs one-time disponibles desde la página de billing: 1.000 créditos por $99, 5.000 créditos por $449, 10.000 créditos por $799. Motorizado por checkout one-time de Chargebee, completado en un popup en la página.
Los créditos de top-up no caducan, a diferencia de los créditos mensuales, los top-ups pasan de un mes a otro. Se usan automáticamente después de gastar tu asignación mensual, así nunca tienes que pensar de qué bucket gastar.
Disponible para suscriptores de pago, la sección de top-up aparece para suscripciones Starter y Professional activas. Los usuarios Trial actualizan primero; los planes Enterprise se saltan las revisiones de créditos.
Manejo idempotente de webhooks, las compras de top-up se registran con el ID de invoice de Chargebee como llave única, así entregas duplicadas de webhook no pueden acreditar doble una cuenta.

Facelift de UI de billing

Saldo mensual y de top-up mostrados por separado, la tarjeta de Uso divide ahora el uso del plan mensual (con una barra que se resetea cada ciclo) de tu saldo persistente de top-up, con una nota de que los top-ups se gastan tras tu asignación mensual.
Deep link "Comprar un pack de top-up" desde Studies, un enlace "¿Necesitas más? Compra un pack de top-up" está junto a la pastilla de créditos restantes en la pantalla Review de Studies. Al hacer clic saltas directo a la sección de packs de top-up en la página de billing.
Tarjetas de pack más limpias, precio, tasa por crédito y badge de ahorro en una sola fila. La cinta "Más popular" es ahora Macha purple para alinearse con las tarjetas de plan de arriba.

2 de mayo de 2026

Enrutado de Zendesk y tipo de ticket

Asigna tickets a grupos, la tool Assign Ticket acepta ahora un grupo, un agente o ambos. Enruta tickets entrantes directo a una cola (ej. "Billing" o "Tier 2 Support") en vez de siempre elegir a una persona específica.
Tool List Groups, nueva tool de lectura que lista cada grupo activo de Zendesk, así los agents pueden resolver un nombre de grupo a su ID antes de enrutar.
Tool Update Ticket Type, nueva tool de escritura para cambiar el tipo de un ticket, problema, incidente, pregunta o tarea. Deja a los agents de triage categorizar tickets limpiamente sin tocar campos personalizados.

23 de abril de 2026

Nuevo lineup de modelos y precios

GPT-5.4 añadido, el modelo más capaz de OpenAI con ventana de contexto de 1M. Razonamiento y precisión de clase superior. 5 créditos por mensaje.
GPT-5 es ahora el default, razonamiento potente con contexto de 1M. Todos los agents nuevos usan GPT-5 por defecto. 3 créditos por mensaje.
GPT-5.4 Mini actualizado, ahora 1 crédito por mensaje (bajado de 1,25). Rápido y asequible para agents de alto volumen.
Modelos retirados, GPT-5 Mini, GPT-4o Mini y o4-mini se han quitado. Todos los agents existentes en estos modelos se han migrado a GPT-5.4 Mini.
Precios actualizados, plan Starter: $299/mes (3.000 créditos). Plan Professional: $699/mes (10.000 créditos).

Salud de conectores y gestión de estado

Seguimiento de estado del conector, los conectores tienen ahora un estado de salud (connected, auth_failed). Cuando la autenticación se rompe, los agents afectados se desactivan automáticamente y los admins reciben notificación por email.
Test de conexión, verifica las credenciales del conector con un clic. Funciona para todos los tipos de conector.
Flujo de reconexión, los conectores con API key muestran un formulario de reconexión cuando la auth falla. Las credenciales se validan antes de guardar.
Seguimiento de rechazo de webhooks, tras un umbral configurable de webhooks rechazados en conectores rotos, devuelve 410 Gone para animar a sistemas externos a desactivar el webhook.
Utility de lock de refresh, locking compartido de refresh de token para conectores OAuth (Zendesk, Google, Shopify) previene condiciones de carrera.

Mejoras del agent builder

Selector de modelo movido a Agent Details, la selección de modelo está ahora en la tarjeta de configuración del agent con un aviso helper explicando las diferencias de modelo.
Editor expandido, modal a pantalla completa para el editor de instrucciones con acciones Done/Discard.
Botones de añadir más, botones de quick-add en las tarjetas de flujo de la izquierda para tools, triggers, sources y sub-agents.
Modal de historial de conversación, vista de tabla con búsqueda, rango de fechas, ordenación, scroll infinito y columna de agent.

Fix de streaming SSE

Estado de tool en tiempo real, arreglado un problema donde el progreso de llamadas a tool ("Using Transcribe Audio") no se mostraba durante la ejecución. Cambiado de fetch ReadableStream a XMLHttpRequest para entrega fiable de eventos SSE.

17 de abril de 2026

Vision de imagen para adjuntos de Zendesk

La IA lee adjuntos de imagen, cuando un agent encuentra un adjunto de imagen en un ticket de Zendesk (JPEG, PNG, GIF, WebP), descarga la imagen, la codifica y la envía al modelo de IA para análisis visual. El agent puede describir capturas, leer texto en imágenes, identificar productos y parsear recibos.
Modelos con vision, funciona con GPT-5.4 Mini, GPT-5 Mini, GPT-4o Mini, Claude Sonnet 4.5 y Claude Sonnet 4. Los modelos Groq devuelven amablemente un mensaje "not supported".
Utility de imagen compartido, helper reutilizable de descarga + codificación base64 disponible para todos los conectores. Futuros conectores (Freshdesk, Slack) pueden añadir lectura de imagen con una sola llamada a función.

GPT-5.4 Mini

Nuevo modelo disponible, el último mini de OpenAI con ventana de contexto de 400K (3× mayor que GPT-5 Mini). Razonamiento más fuerte, mejor seguimiento de instrucciones, mismo soporte de vision de imagen. 1,25 créditos por mensaje.

Tool de campos personalizados de Zendesk

Lee valores de campos personalizados con etiquetas, la nueva tool Get Ticket Custom Fields devuelve cada campo personalizado en un ticket con su título resuelto desde el esquema del campo. Se acabaron los IDs de campo crudos, los agents ven "Bestellnummer: 013724827106" en vez de "field_1900003089273: 013724827106".
Cache de esquema, las definiciones de campo se cachean por conector durante 5 minutos, así el fetch del esquema solo ocurre una vez por ventana de conector.

Tool de actualización de asunto de Zendesk

Actualiza líneas de asunto de tickets, nueva tool para cambiar el asunto de un ticket de Zendesk. Valida longitud 1-150 caracteres. Requiere confirmación en modo chat.

Contexto de trigger y auditoría de conversación

Datos de trigger estructurados, las definiciones de trigger de cada conector incluyen ahora un contextSchema que declara qué campos del payload extraer para la UI. ID de ticket, asunto y solicitante se guardan en la conversación para display frontend.
Payload crudo preservado, el payload completo del webhook se guarda en cada conversación autónoma para auditoría y debugging.
Historial de conversación más rico, las conversaciones autónomas muestran icono de conector + etiqueta de evento en la sidebar y modal de historial del agent. Los títulos de conversación usan los campos extraídos en vez del prefijo de etiqueta de evento.

Avisos de tool y trigger

Modales de confirmación de activación, tools de alto impacto (Add Public Reply, Update Ticket Status) y triggers (Every Customer Message, New Ticket) muestran ahora un modal de confirmación al activarse, con un aviso con tema de severidad y etiquetas custom de confirmar/cancelar.
Tarjetas de aviso persistentes, las tools y triggers activadas muestran una nota de aviso en la página de configuración del agent, un resumen corto siempre visible de cómo usar la tool con seguridad.

Mejoras de OAuth de Zendesk

Fix de carrera de refresh, los intentos concurrentes de refresh ya no se pisan los tokens. La condición de carrera que causó la caída de Schmid Digital (dos webhooks compitiendo en un servidor Node single-process) se resuelve con lógica de compare-antes-de-write.
Flujo de reconexión, nuevo botón Reconnect en el modal de conector para conectores OAuth. Reautentica en el sitio, mismo ID de conector, sin stripping de tools, sin roturas de agent. Una nueva plantilla de email dirige a los clientes al flujo Reconnect.
La reautenticación preserva credenciales, el camino de reautenticación OAuth preserva ahora todos los campos de credenciales existentes (IDs de webhook, secrets de firma) en vez de reemplazar el blob entero.

Mejoras de credit alert

Dedup persistente, las alertas de uso de créditos (50%, 80%, 90%) se trackean ahora en la base de datos en vez de un set en memoria. Se acabaron los emails duplicados tras deploys.
Notificación única de admin, las alertas de crédito de admin se disparan una vez por cruce de umbral, no una vez por admin cliente en la org.

Mejoras de UI

Resultados de actividad de tool, las tarjetas de tool de conversación autónoma muestran ahora banners de éxito/error con el resultado real (no solo "Completed"). Las llamadas fallidas muestran la razón del error + args atenuados con "Attempted payload (not sent)".
Preview de imagen en tarjetas de tool, los resultados de adjunto de imagen renderizan una preview de thumbnail con fallback de imagen rota.
Selector de org con scroll, el desplegable de organización hace scroll cuando el usuario pertenece a muchas orgs, manteniendo Settings y Log out visibles.
Conversaciones pasadas expandidas, la lista de conversaciones de la sidebar está expandida por defecto para planes de pago.

9 de abril de 2026

Zendesk OAuth

Cliente OAuth global aprobado, Zendesk ha aprobado el cliente OAuth global de Macha. OAuth es ahora el método de autenticación por defecto para conexiones nuevas de Zendesk, reemplazando la auth por API key.
Refresh de token, refresh de token proactivo y fallback en 401 con locking por subdominio. Los tokens se refrescan automáticamente antes de expirar.

Conector Confluence

7 tools, buscar páginas, leer contenido, listar spaces, obtener páginas hijas, crear páginas, actualizar páginas y añadir comentarios. Las operaciones de escritura requieren confirmación.
Monitorización de expiración de token, introduce tu fecha de expiración del API token de Atlassian. Macha envía recordatorios por email 30 días antes de la expiración y desactiva automáticamente el conector en errores 401.
Auto-crea source, conectar Confluence crea automáticamente una fuente de datos, igual que Google y Notion.

AI Agent Builder & Editor

Construye agents por conversación, describe lo que necesitas y la IA crea un agent totalmente configurado con instrucciones, tools, triggers, sub-agents y selección de modelo. Disponible en todos los planes.
Edit with AI, abre el editor de IA desde la página de configuración de cualquier agent para modificar cualquier aspecto del agent por conversación.
Tarjetas de artifact, los agents, triggers y tools creados y actualizados aparecen como tarjetas clicables interactivas en el chat.

Custom API Tools & AI Tool Builder

Conecta cualquier API REST, define endpoints HTTP con parámetros de URL, plantillas de body y autenticación (API key, bearer token, basic auth). Credenciales cifradas en reposo.
AI Tool Builder, describe la API que quieres conectar, pega credenciales, y la IA descubre endpoints, los testea y crea tools automáticamente.
Grupos de tools, organiza tools bajo conectores con nombre con iconos custom y colores de marca. Los grupos aparecen en la página de conectores.
Testing integrado, testea endpoints directamente desde el editor de tool antes de asignar a agents.

Triggers programados

Ejecución de agent basada en cron, programa agents para correr en intervalos recurrentes (por hora, diario, o cron custom). Bucle de polling de 60 segundos con guardarraíles: intervalo mín 1h, tope 24 ejecuciones/día, límite de concurrencia 3 por org.
Auto-desactivación en errores, los triggers se desactivan tras 5 fallos consecutivos con notificación por email. Limpieza de lock rancio a 30 minutos.

Sub-agents

Delegación multi-agent, los agents pueden delegar tareas a sub-agents especialistas, cada uno con sus propias tools, modelo y base de conocimiento. Hasta 3 niveles de profundidad con prevención de referencia circular.
UX sin fricciones, las llamadas a tool de sub-agent se transmiten con indentación en el log de estado. Las tools usadas por sub-agents aparecen en el popup "Tools Used" en mensajes guardados.

Test Run

Simula con datos reales, busca tickets, correos o documentos reales desde la página de configuración del agent. Selecciona uno y el agent lo procesa en una conversación de test con streaming SSE en vivo.
Esquema de simulación, cada tool y trigger a través de los 14 conectores define una propiedad de simulación para búsqueda y formato de entidad.

Google Picker para fuentes de documento

Selección nativa de archivos, selecciona Google Docs y Sheets para las fuentes de datos del agent usando la API nativa de Google Picker en vez de introducir manualmente IDs de documento.

Webhooks personalizados (trigger Macha)

URL de webhook universal, genera una URL de webhook única con secret de firma para cualquier servicio externo. Sin conector requerido, funciona con cualquier sistema que envíe webhooks HTTP.

Conector File Tools

Generación integrada de archivos, los agents pueden generar spreadsheets XLSX, archivos CSV, documentos PDF y documentos Word DOCX al vuelo. Siempre disponible sin setup requerido.

Cumplimiento GDPR

Borrado programado, borrado programado a 30 días para cuentas y organizaciones con limpieza en cascada (archivos Spaces, colecciones MongoDB, membresías de org).
Exportación de datos, descarga una copia completa de tus datos como JSON. Credenciales, embeddings y campos sensibles se limpian.
Consentimiento de cookies, banner de cookies con controles de aceptar/rechazar en todas las páginas y layouts.
TTL de conversación, las conversaciones se auto-borran tras 45 días de inactividad. Los logs internos de agent expiran tras 7 días.
Cifrado de credenciales en logs, las API keys y tokens en mensajes de log interno de agent se cifran antes de almacenar usando AES-256-GCM.

3 de abril de 2026

AI Agent Builder & Editor

Construye agents con IA, describe lo que quieres en lenguaje llano y la IA crea un agent totalmente configurado con las tools, instrucciones, triggers y sub-agents adecuados. Disponible en todos los planes.
Edita agents con IA, abre el editor de IA desde la página de configuración de cualquier agent para modificar instrucciones, añadir tools, configurar triggers o conectar sub-agents por conversación.
Sugerencias con contexto, el builder conoce tus integraciones conectadas y sugiere configuraciones de agent relevantes. Hover sobre pastillas de sugerencia para previsualizar prompts.
Tarjetas de artifact, los agents, triggers y tools creados aparecen como tarjetas interactivas en el chat. Clic en una tarjeta de agent para navegar directo a su configuración.

Mejoras de sub-agent

Permisos de escritura en modo autónomo, los sub-agents pueden ejecutar ahora operaciones de escritura (respuestas, updates) cuando corren vía triggers. Se quedan en solo lectura durante el chat interactivo por seguridad.
Soporte del AI builder, el AI Agent Builder puede asignar sub-agents al crear nuevos agents, con revisiones automáticas de dependencia circular.

Mejoras de configuración de agent

Guard de save, el botón de save está en gris cuando no hay cambios. Un modal de confirmación aparece al navegar fuera con ediciones no guardadas.
Handles camelCase, los handles de agent son ahora camelCase (ej., @ticketTriageAgent) y se auto-generan del nombre del agent mientras escribes.
Borrado inline, borra agents directamente desde la tabla de agents sin abrir la página de configuración.
Toggle de alcance de data source, toggle inline "All documents" / "Selected" en cada fila de data source. Se acabó expandir para cambiar de alcance.

2 de abril de 2026

Cambiador de organización

Badges de plan, cada organización en el switcher muestra ahora su plan (Trial, Professional, Enterprise) como un tag compacto, incluyendo estado de expiración de trial.
Refresh completo al cambiar, cambiar de organización recarga ahora completamente la página para asegurar que todos los datos reflejen el nuevo contexto.

Updates de onboarding

Mostrar todos los conectores, un botón "Show all connectors" en el paso de conectar revela integraciones adicionales más allá de las seleccionadas en el paso 1.
Tools en modal de conector, el modal de setup de conector durante onboarding muestra ahora la lista completa de tools, igual que la página principal de conectores.
Zendesk simplificado, la conexión de Zendesk durante onboarding usa solo auth por API key para una experiencia de setup más simple.

Refinamientos de UI

Filtros de plantilla, la página de plantillas de agent usa ahora las mismas tabs de filtro segmentadas que la página de agents, reemplazando los filtros estilo pastilla viejos.
Refresh de sidebar, la lista de agents en la sidebar se actualiza ahora inmediatamente cuando se crean, borran o guardan agents.
Crawler de website, incrementado el límite de tamaño de página de 512KB a 2MB, arreglando fallos de ingestión en sitios con mucho contenido como tiendas ecommerce.

30 de marzo de 2026

AI Tool Builder

Construye custom API tools con IA, describe la API que quieres conectar, pega tus credenciales, y la IA descubre endpoints, los testea y crea tools automáticamente. Soporta cualquier API REST con API key, bearer token o basic auth.
Auto-agrupación, las tools se agrupan automáticamente bajo un conector con nombre con icono emoji y color de marca.
Manejo inteligente de auth, las credenciales se capturan de peticiones de test exitosas y se aplican a todas las tools de la sesión.
Auto-detección de tipo de tool, los métodos POST/PUT/PATCH/DELETE se marcan automáticamente como operaciones de escritura que requieren confirmación.

Mejoras de Custom Tools

Credenciales enmascaradas, las API keys muestran ahora una pista enmascarada en el modal de edición para que verifiques qué key está configurada sin exponer el secret completo.
Borrado inline, borra tools directamente desde la lista de tools sin abrir el modal de edición.
Mejor manejo de parámetros, los parámetros opcionales vacíos se quitan automáticamente de las URLs de petición, previniendo errores de APIs que rechazan valores de query vacíos.

Privacidad y gestión de datos

Página de settings de privacidad, nueva sección bajo Settings para descargar tus datos, gestionar el borrado de cuenta y acceder a todas las políticas.
Exportación de datos, descarga una copia completa de tus datos (conversaciones, agents, conectores, tools) en formato JSON.
Consentimiento de cookies, banner de cookies con controles de aceptar/rechazar en todas las páginas.
Limpieza automática de datos, las conversaciones se auto-borran tras 45 días de inactividad. Los adjuntos de chat expiran automáticamente.

22 de marzo de 2026

Conector Shopify

Integración completa de Shopify, conecta tu tienda Shopify vía OAuth. Busca productos, mira pedidos, encuentra clientes, ve descuentos y procesa refunds, todo desde tu agent de IA.
7 tools, search_products, get_order, lookup_customer, get_customer_orders, search_orders, get_discounts y create_refund (con confirmación).
Cuenta demo, agent de soporte de Shopify preconfigurado disponible para tests.

Triggers programados

Ejecuciones de agent basadas en cron, programa agents para correr automáticamente en un intervalo recurrente. Intervalos mínimos de 1 hora con topes diarios y límites de concurrencia.
Auto-desactivar en fallo, los triggers se desactivan automáticamente tras 5 errores consecutivos para prevenir ejecuciones descontroladas.
Límites de plan, planes Pro reciben 3 triggers programados, Enterprise recibe 20.

15 de marzo de 2026

Conector Freshdesk

15 tools para Freshdesk, gestión completa de tickets incluyendo get/search tickets, añadir respuestas y notas, actualizar priority/status/tags/fields, asignar tickets, buscar contactos y navegar artículos de knowledge base.
Soporte de adjuntos, lee y extrae texto de adjuntos PDF, DOCX, XLSX, CSV y TXT directamente desde tickets de Freshdesk.
Triggers de webhook, automatiza respuestas de agent en creación y actualizaciones de ticket vía webhooks personalizados.

File tools

Generación integrada de archivos, los agents pueden ahora crear spreadsheets (.xlsx), CSVs, PDFs y documentos Word (.docx) al vuelo. Los archivos se generan en memoria y se devuelven como enlaces de descarga.
Siempre disponible, sin conexión ni setup requerido. Las File tools están integradas en cada workspace.

8 de marzo de 2026

Conectores multi-instancia

Conecta varias cuentas, enlaza varias instancias del mismo conector (ej., dos cuentas de Zendesk o tres cuentas de Stripe). Cada instancia tiene sus propias credenciales y nombre.
Desambiguación automática, cuando existen varias instancias del mismo tipo de conector, los nombres de tool se auto-sufijan y las descripciones se etiquetan con el nombre de la cuenta para que la IA sepa cuál usar.

Sub-agents

Delegación de agent, los agents pueden ahora llamar a otros agents como tools, habilitando delegación jerárquica de tareas. Asigna sub-agents especialistas para workflows específicos.

Onboarding

Setup guiado, nuevo flujo de onboarding en 3 pasos: elige tus tools, selecciona de plantillas de agent recomendadas y conecta tus integraciones. En marcha en menos de 2 minutos.

1 de marzo de 2026

Sistema de triggers

Automatización por webhook, los agents pueden ahora correr autónomamente en respuesta a eventos externos. Los triggers soportados incluyen eventos de tickets de Zendesk, actualizaciones de Freshdesk, menciones de Slack y webhooks personalizados.
Debounce, intervalos de debounce configurables para agrupar eventos rápidos antes de disparar el agent.
Webhooks personalizados, genera una URL de webhook con secret de firma para cualquier servicio externo. Funciona con Zendesk, Freshdesk, o cualquier sistema que pueda enviar webhooks HTTP.

Adjuntos de chat

Subida de archivos por drag-and-drop, adjunta imágenes, documentos (PDF, DOCX, CSV, XLSX) y archivos de audio a mensajes de chat. Arrastra y suelta en el input o usa el file picker.
Extracción de documento, el texto se extrae automáticamente de los documentos subidos y se incluye en el contexto de conversación.
Comprensión de imagen, las imágenes subidas se envían como contenido de vision para modelos que lo soportan.

22 de febrero de 2026

Fuentes de datos de agent

Base de conocimiento, sube PDFs, spreadsheets y documentos como fuentes de conocimiento. Los archivos pequeños se inyectan directamente en el prompt; los archivos más grandes se dividen en chunks, se embeben y se buscan bajo demanda.
Fuentes de conector en vivo, conecta Google Docs y páginas Notion como fuentes de datos en vivo. Los agents leen el contenido más reciente en tiempo real, sin re-subir cuando cambian los documentos.
Filtrado de alcance, elige entre todos los documentos de una fuente o selecciona a mano específicos para cada agent.

Billing

Sistema de créditos, precios por modelo con facturación basada en créditos. Créditos descontados una vez por respuesta completa de asistente. Los planes Enterprise se saltan todas las revisiones de créditos.
Alertas de uso, notificaciones automáticas por email cuando el uso de créditos alcanza umbrales de 50%, 80% y 90%.
Checkout en la app, suscríbete y gestiona tu plan directamente dentro de la app vía checkout motorizado por Chargebee.