Monitoriza cada etapa del loop educativo con evidencia criptográfica, modos Demo/Real y métricas configurables desde JSON.
Micro narrativa con cuatro señales clave de desempeño para orientar la conversación antes del desglose técnico.
CrewAI, LangGraph, Composio, LlamaIndex y AEI Quantum Loop contrastados en cobertura (C), madurez (M), evidencia (E) y señal propia AEI.Métricas demo · ajustables por cliente.
Señal AEI = 1.00: cobertura total de gobernanza + operación educativa.
Objetivo p95 consolidado: ≤ 900 ms
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Si ejecutas en modo real (?real=1) el hash corresponde al snapshot firmado del pipeline, build y URN.
Vista de 32 ejes en 4 radars + 4 barras + visión total (dumbbell + diferenciales). Miniaturas clicables; descarga en PNG.
Investigación detallada con 24 ejes operativos agrupados en tres radars (Gobernanza & Evidencia, Aprendizaje & Telemetría, Operación & Eficiencia). Cada eje contrasta la arquitectura Quantum Loop (AIR/LAYER) frente a las capas tradicionales de Google, Meta, Microsoft y OpenAI.
AEI sella cada ciclo educativo con políticas automáticas, ledger inmutable y cumplimiento legal incrustado; los proveedores tradicionales confían en acuerdos generales sin prueba criptográfica individual.
AEIPolítica rígida: ningún resultado sale sin hash SHA-256 + URN. Cada iteración genera sello verificable en vivo.
TradicionalGoogle/OpenAI liberan salidas sin sellado evento por evento; dependen de confianza del sistema.
AEILicencia AI autoejecutable: los paquetes .air verifican permisos en cada ejecución.
TradicionalTérminos de servicio generales sin verificación automática por interacción.
Fuentes: especificaciones Quantum Loop 3 + contrato AIR/LAYER y documentación pública de Google, Microsoft, Meta y OpenAI. Métricas demo ajustables por cliente.
