En banca regulada, el LLM en el camino del dinero es riesgo regulatorio inaceptable.
DAFNE clasifica cada agente en una de tres categorías según dónde toca el LLM. La industria pelea con un binario "¿metemos LLM o no?" — nosotros respondemos con una taxonomía: el LLM ayuda a entender al usuario, pero no decide cuánto se mueve.
Cualquier CTO bancario entiende esta tabla en cinco segundos. Tres preguntas, tres respuestas, una clasificación.
Entiende, conversa, decide qué información pedir, decide qué tool invocar.
NLU + clasificación viaja por LLM. La acción que mueve plata es Python puro con validaciones y reglas auditables.
Pipeline determinista: parsea entrada → valida → espera firmas humanas → ejecuta. El LLM, si aparece, queda en advisory paralelo que puede fallar sin tocar el flujo principal.
Cada pipeline corre sobre el mismo runtime DAFNE. Lo que cambia es en qué nodos el LLM tiene voz.
La taxonomía no es teoría. Cada agente del Atelier nace con su categoría declarada, y eso determina qué patrones del kit hereda — y qué patrones no debe usar.
Asistente 24/7. Saldo, movimientos, transferencias internas, derivación a otros agentes. Auth via Keycloak. Memoria persistente en Valkey.
NLU determinista para extraer servicio, monto y fuente. Patrón caja negra: nunca debita directo. Idempotency anti-doble-cobro. Mocks de prestadores reales.
Investiga la transacción con tools read-only. Risk score multifactor. Reglas YAML hot-reload. Pausa con interrupt() y persiste hasta firma del operador.
Pipeline de 4 nodos. Cálculo monetario 100% Python con Decimal. Doble firma vía interrupt(). Reverso atómico. Killswitch en caliente.
El LLM puede ayudar a entender al usuario. Pero no decide cuánto se mueve.