Elenco, struttura ad albero e grafo offrono modi diversi di esplorare la stessa base informativa. L’importazione conserva titoli, sezioni e riferimenti alla fonte: elementi necessari per ricostruire il contesto, non soltanto recuperare un frammento di testo.

La ricerca combina testo ed embedding, applicando i permessi ai contenuti accessibili. PostgreSQL e pgvector sostengono il recupero delle informazioni; la vista a grafo rende esplorabili le relazioni tra materiali, progetti e conoscenza del workspace.

Il canvas traduce una sequenza di operazioni in un flusso leggibile e modificabile. React Flow gestisce l’interazione a nodi; i Blueprint sono salvati come strutture JSON in PostgreSQL, mentre Graphile Worker esegue le attività in background.

Le API dei provider, tra cui Fal, alimentano la generazione; Supabase Storage conserva gli asset. La separazione tra interfaccia, definizione del flusso ed esecuzione permette di evolvere le capacità senza riscrivere l’esperienza del team.

I connettori portano nel workspace strumenti come Google Drive, Gmail, Calendar, Analytics, Dropbox, Notion e Slack. Le connessioni aziendali e personali restano distinte; importare un file personale in un progetto richiede una scelta esplicita dell’utente.

Ruoli e permessi separano azienda, progetto e spazio privato. Le chat personali non diventano automaticamente knowledge condivisa; retention e rimozione dei dati seguono regole dedicate. Autenticazione, credenziali cifrate lato server, URL firmati e processi di pulizia sostengono questa distinzione nell’architettura.

Il principio guida è lo stesso in tutta la piattaforma: rendere l’AI operativa senza togliere alle persone visibilità su fonti, accessi, costi e decisioni.