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Catálogo de engines

Omni ofrece MCP engines basados en IA que ejecutan los pasos de verificación. Qué engines se usan se decide automáticamente a partir de su policy, y el Identity Agent (DAG Planner) también orquesta su orden de ejecución.
Los engines no se eligen en el asistente de creación de workflow. El Paso 3 selecciona un modelo de IA; para ver qué engines quedaron asociados, consulte engines en GET /workflows/:workflowId.

Engines disponibles

Se añadirán más engines a medida que Omni amplíe sus capacidades, incluyendo parsing de documentos de identidad, reconocimiento facial y validación de registros mercantiles.

AML Search - Person

El engine AML Search revisa personas contra watchlists globales de AML y sanciones mediante la llamada MCP search_individual. Es el único engine que realiza consultas a bases de datos externas.

Input

El agente de IA extrae los siguientes campos de los documentos enviados y los pasa al engine AML Search:

Matching Score

El matching score final se calcula como el promedio de las puntuaciones individuales:

Output: Risk Icons

Output: Result Status

Analysis Response Fields

Cuando este engine se ejecuta, los resultados aparecen en:
  • agentAuditLog.steps[].mcpcalls[]tool, engine (nombre visible del motor), input, result (respuesta en bruto propia de cada motor), purpose, duration_ms
  • findings[] — Resultado resumido con category, result (passed/warning/failed) y details
  • rawActionResults — Texto del resultado de la acción con el estado de verificación
Para más detalles sobre fuentes AML, risk icons y especificaciones de búsqueda, consulte AML Database Sources and Codes.

Text Verifier - Glove

El engine Text Verifier valida el texto de los documentos en términos de consistencia, exactitud y completitud mediante análisis con IA vía RAG. Este engine no consulta bases de datos externas; trabaja solo con los documentos del profile.

Input

Capacidades

  • Extracción de datos — Extrae valores estructurados de documentos (nombres, números, fechas, direcciones, etc.)
  • Validación cruzada de campos — Verifica la consistencia entre campos dentro de un mismo documento y entre documentos
  • Verificación de completitud — Comprueba que todos los campos requeridos estén presentes y completos
  • Validez documental — Evalúa si un documento parece válido y no alterado
  • Cumplimiento de policy — Evalúa los documentos según las reglas de la policy en lenguaje natural

Output

Los nombres de campo y la estructura dentro de extractedData siguen íntegramente el output schema que definió en su workflow. Omni no impone un conjunto de campos común.

Analysis Response Fields

Cuando este engine se ejecuta, los resultados aparecen en:
  • agentAuditLog.steps[] — Registro de ejecución por paso (rule, status, reasoning, tokens, executed_at)
  • findings[] — Resultado resumido por paso de verificación
  • extractedData — Salida estructurada completa siguiendo su output schema
  • rawActionResults — Texto del resultado por acción y estado de verificación
Los campos dentro de extractedData los determina por completo el output schema de su workflow. Un workflow distinto significa nombres de clave y anidamiento distintos.

Cómo se deciden los engines

Al guardar una policy, Omni la interpreta, deriva los pasos de verificación necesarios y asocia un engine a cada paso. El Identity Agent (DAG Planner) también fija el orden de ejecución, por lo que no hay dependencias que configurar a mano. Puede ver el resultado en la respuesta de GET /workflows/:workflowId: workflowActions para la definición de pasos y engines para el catálogo de engines, incluido isSelected.

Workflow Templates

Hay combinaciones preconfiguradas de engines disponibles como workflow templates. Sirven como punto de partida recomendado para casos de uso frecuentes.