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Qué es el Chatbot

El Chatbot es la ventana de conversación con IA integrada en la aplicación de escritorio de Linkly AI, y además es la ventana que se abre por defecto: es lo primero que ves al abrir la aplicación recién instalada. Lo que lo distingue de cualquier otro chat de IA es que lleva incorporado un juego completo de herramientas de recuperación y ve directamente los documentos que ya tienes indexados. No hace falta subir archivos ni copiar y pegar nada: preguntas, y él busca, lee, contrasta y responde citando las fuentes.

Sin configurar nada

Inicia sesión con tu cuenta de Linkly AI y ya puedes usar los modelos oficiales; las herramientas de búsqueda vienen integradas

Proceso totalmente transparente

Qué palabras buscó, qué archivos leyó y qué le devolvieron: todo se puede desplegar

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Cómo se reparte el trabajo con el lanzador de búsqueda

La aplicación tiene dos puntos de entrada y es fácil confundirlos: Regla rápida: para encontrar un archivo, el lanzador; para responder una pregunta, el Chatbot.
El Chatbot no tiene atajo global propio. ⌘⇧L / Ctrl+Shift+L abre siempre el lanzador de búsqueda, nunca el Chatbot. Para abrir el Chatbot, haz clic en el icono de la bandeja del sistema (en macOS también sirve el icono del Dock).

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Abrir la ventana y recorrer la interfaz

La ventana mide 1200×800 por defecto, se puede redimensionar libremente y su tamaño mínimo es 880×640. Cerrarla solo la oculta: la aplicación sigue en segundo plano, y al volver a pulsar el icono de la bandeja recuperas la conversación tal como la dejaste. La interfaz tiene tres columnas:
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Barra lateral izquierda: lista de conversaciones

Arriba del todo está Nueva conversación; debajo, tres accesos: Notas, Buscar archivos (abre el lanzador de búsqueda) y Ajustes. Más abajo aparece la lista de conversaciones agrupada por fecha (Hoy / Ayer / Últimos 7 días / Este mes / Anterior); con el botón derecho o al pasar el ratón por encima de cada una puedes Renombrar o Eliminar.En la parte inferior hay una fila de botones pequeños: Cuota del modelo, estado del índice, Atajos de teclado y Sitio web oficial.
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Columna central: la conversación

El flujo de mensajes y el cuadro de escritura. En la barra de herramientas a la derecha del cuadro están el selector de modelo y el porcentaje de uso de la ventana de contexto.
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Espacio de trabajo a la derecha: panel de archivos

Dos pestañas:
  • Archivos de este chat: divididos en Referenciados y Leídos; son los archivos que la IA ha tocado realmente en esta conversación
  • Archivos de la biblioteca: un árbol de archivos con buscador, cuyo menú contextual ofrece Añadir al chat, Mostrar en el Finder / en el Explorador, Transcribir ahora, etc.
Al pulsar cualquier archivo entras directamente en la vista previa de su contenido; el espacio de trabajo también se puede maximizar y usar como lector.

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Atajos dentro de la ventana

Estos atajos solo funcionan cuando la ventana del Chatbot tiene el foco:

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Estado del índice

El botón de índice, abajo en la barra lateral, tiene tres estados: Indexando… con un círculo girando, Índice actualizado con una marca de verificación y Error de indexación en rojo. Al pulsarlo se abre Ajustes → Índice.
Si la IA dice que no encuentra un archivo que sabes que existe, mira primero este botón: lo más probable es que la indexación no haya terminado, o que esa carpeta ni siquiera se haya añadido.

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Acotar el alcance con @

Es la función más usada del Chatbot y también la que más se malinterpreta. Al escribir @ en el cuadro de texto se abre un selector con cuatro tipos de objeto: Lo que selecciones aparece como una fila de etiquetas encima del cuadro de texto. No hay un límite estricto de cuántos puedes mencionar a la vez: lo que no cabe en una línea se pliega en un +N y, al pasar el ratón por encima, se ve la lista completa.
@ es una sugerencia de alcance para la IA, no un filtro estricto.Los objetos seleccionados se añaden como referencias (ruta, identificador de biblioteca, id de documento) al principio de ese mensaje, y el prompt de sistema incluye un texto fijo que explica al modelo cómo interpretarlas. La aplicación no lee por adelantado el contenido de ningún documento: el texto lo sigue obteniendo el modelo llamando por su cuenta a las herramientas de recuperación.Dicho de otro modo: le estás diciendo a la IA que busque aquí primero, no limitándola a buscar solo aquí. En la inmensa mayoría de los casos hará caso, pero el modelo puede no respetarlo del todo, sobre todo si dentro de ese alcance no encuentra la respuesta.
@ se aplica mensaje a mensaje, no se configura una vez para toda la conversación. Si mencionas una biblioteca en este mensaje y en el siguiente no mencionas nada, se vuelve al alcance global. Para mantener el mismo alcance durante varios turnos, hay que repetir la mención en cada mensaje.

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Los dos grupos del selector no se comportan igual

El selector se divide en dos grupos con comportamientos claramente distintos: Además, el grupo de archivos y carpetas solo compara el nombre del archivo (basename), nunca la ruta. Para mencionar ~/Proyectos/2026/resumen-anual.docx valen tanto resumen como anual, pero escribiendo Proyectos no lo encontrarás (solo aparecería la propia carpeta llamada Proyectos).

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Cuatro condiciones para poder mencionar una biblioteca en la nube

Si no encuentras una biblioteca en la nube en el selector, comprueba una por una:
  1. Has iniciado sesión con tu cuenta de Linkly AI (o has configurado una clave API de Cloud)
  2. Has pulsado Vincular en esa biblioteca desde la web
  3. En Ajustes → Bibliotecas → Bibliotecas en la nube conectadas, el interruptor de esa biblioteca está activado
  4. Esa biblioteca en la nube no está vinculada a ninguna biblioteca local
La cuarta condición es deliberada: una biblioteca en la nube ya vinculada aparece únicamente a través de su entrada local, para no listar el mismo contenido dos veces en el selector. Si la quieres mencionar, elige la biblioteca local correspondiente.

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No se pueden subir archivos

El Chatbot no admite subir archivos ni adjuntar nada. Los objetos que menciones con @ tienen que estar ya indexados. Para que la IA lea un archivo nuevo, añade primero su carpeta en Ajustes → Carpetas o déjalo directamente en la carpeta ~/LinklyAI (que se vigila por defecto) y menciónalo cuando termine la indexación.

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Elegir modelo y consultar la cuota

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Dos orígenes de modelos

El segundo caso cubre tanto las API en la nube de terceros como los servidores que ejecutas en tu propia máquina, Ollama y LM Studio (en los servicios locales normalmente puedes dejar la clave vacía). Al añadir un proveedor hay 12 preajustes que rellenan los datos al instante: OpenAI, DeepSeek, Mistral, Groq, OpenRouter, Qwen, MiniMax, Moonshot, Zhipu, SiliconFlow, Ollama y LM Studio.
Los preajustes solo rellenan la dirección, no traen lista de modelos. Una vez puesta la dirección, en el paso siguiente puedes descubrir los modelos automáticamente desde el endpoint /v1/models del proveedor, o escribir los identificadores a mano.
El cambio de modelo está en la barra de herramientas a la derecha del cuadro de texto, agrupado por proveedor. En Ajustes → IA se define el modelo predeterminado para las conversaciones nuevas y el idioma fijo de las respuestas.
El modelo de conversación tiene que admitir llamadas a herramientas (Function Calling). Los que no lo admiten ni siquiera aparecen en la lista: toda la capacidad del Chatbot se apoya en llamar a las herramientas de recuperación, y sin eso solo queda un chat corriente que no conoce tus archivos.

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Cómo se calcula la cuota

La cuota de los modelos oficiales de Linkly AI no se cuenta por tokens ni por número de peticiones por separado, sino como un saldo compartido: cada modelo tiene su multiplicador, señalado con una insignia en el selector de modelo, y cuanto más bajo es el multiplicador menos cuota consume. La cuota se mide en tres ventanas temporales paralelas e independientes entre sí: Basta con agotar una de las tres para quedar limitado, aunque en las otras dos quede saldo. Para consultarlo, pulsa el botón de cuota en la parte inferior de la barra lateral: se abren tres anillos de progreso con sus respectivas horas de reinicio.
Cuando se agota la cuota aparece una banda ámbar encima del cuadro de texto indicando que se ha alcanzado el límite y cuándo se restablece. La banda se puede cerrar, pero el bloqueo real está en el servidor: cerrarla no te permite enviar un mensaje más. Las cuentas gratuitas no ven en la lista los modelos exclusivos de Pro (el servidor ya los ha filtrado); en cambio, si tu suscripción Pro caduca y tu modelo predeterminado sigue siendo uno de ellos, al enviar recibirás otra banda distinta que te invita a actualizar.
Los modelos de terceros y los locales no consumen cuota de Linkly AI: se facturan según tu acuerdo con el proveedor correspondiente.

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Conversaciones y compactación del contexto

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Conversaciones

Todas las conversaciones se guardan en una base de datos SQLite local. No hay límite de cantidad, ni limpieza automática, ni periodo de retención: se conservan mientras no las borres a mano. Los parámetros de entrada de cada llamada a herramienta, sus resultados, su estado, sus errores y el razonamiento del modelo se guardan también, así que si vuelves a una conversación antigua unos días después, el detalle sigue completo. El título se genera automáticamente: primero se recorta tu primer mensaje como título provisional y después, en segundo plano, el mismo modelo redacta el definitivo. Las conversaciones que hayas renombrado a mano nunca se sobrescriben.

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Compactación del contexto

Cuando una conversación se alarga, ya no caben todos los mensajes en la ventana de contexto del modelo. Linkly AI lo resuelve compactando:
  • El umbral automático es el 80 % de la ventana de contexto del modelo
  • Disparo manual: escribe /compact en el cuadro de texto
Si no se conoce el tamaño de la ventana de contexto del modelo, nunca se compacta automáticamente.El tamaño de la ventana procede del campo context_length que devuelve el endpoint /v1/models del proveedor. Los proveedores personalizados y los Ollama / LM Studio locales a menudo no lo proporcionan: en ese caso no se muestra el porcentaje de uso y la compactación automática no llega a ocurrir, así que la conversación solo se hace más y más larga hasta que el propio modelo devuelve un error. Con estos modelos, vigila tú la longitud y lanza /compact a mano o abre una conversación nueva cuando toque.
La compactación es append-only, y eso importa:
  • Solo se pliega en un resumen el tramo de mensajes más antiguo; los mensajes originales nunca se eliminan
  • Los mensajes plegados se siguen viendo en la interfaz, simplemente ya no entran en el contexto que se envía al modelo
  • El tramo de mensajes más reciente se conserva literalmente, sin resumir
El resumen es una estructura fija de seis apartados: objetivo del usuario / cada uno de los mensajes del usuario / conclusiones clave / documentos leídos / herramientas y resultados de búsqueda (incluidos los resultados negativos) / cuestiones pendientes. El razonamiento del modelo se descarta al compactar. En la interfaz lo que ves es una línea divisoria desplegable en medio del flujo de mensajes: Mensajes anteriores compactados (N). Al abrirla aparece el resumen, y los mensajes originales siguen siendo legibles.
La compactación automática del 80 % no avisa antes: ocurre en silencio. Solo cuando el contexto se llena de verdad (100 %) aparece la banda de advertencia Esta conversación ha llenado la ventana de contexto junto a un botón Compactar.Para ir viendo el progreso, fíjate en el porcentaje de uso de la ventana de contexto en la barra de herramientas del cuadro de texto.
Cuando cambies de tema, abrir una conversación nueva (⌘N / Ctrl+N) casi siempre sale más a cuenta que compactar: compactar exige una llamada extra al modelo y pierde detalle, mientras que una conversación nueva es limpia, barata y más rápida.

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Entender qué está haciendo la IA

El Chatbot enseña el proceso a propósito, y ese es el mejor criterio para juzgar si una respuesta es fiable.

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Llamadas a herramientas

Cada búsqueda y cada lectura de archivo es una llamada a herramienta. Las llamadas consecutivas se agrupan en un bloque: mientras se ejecutan el bloque se despliega solo para que veas el avance, y al terminar se pliega automáticamente para no ensuciar el flujo de mensajes. Al desplegar el bloque se ven los parámetros de entrada y los resultados completos: qué palabras buscó exactamente, qué alcance impuso, cuántos resultados devolvió y cuál falló. Cuando la respuesta no cuadra, aquí suele quedar a la vista el motivo (por ejemplo, unas palabras clave mal elegidas o una carpeta que nunca se indexó).

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Citas

Los datos de la respuesta que proceden de tus documentos llevan al final de la frase una marca de cita en la que se puede hacer clic para saltar a la fuente. Los archivos citados y leídos se recopilan automáticamente en Archivos de este chat, en el espacio de trabajo de la derecha, para que puedas verificarlos uno a uno.

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Exportar

El Chatbot permite exportar elemento a elemento, y los archivos se guardan en la carpeta de descargas del sistema:
No existe exportación de la conversación completa, ni tampoco a PNG o XLSX. Para conservar un diálogo entero, hoy solo queda exportarlo elemento a elemento o seleccionar y copiar.

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Preguntas frecuentes

Está diseñado así. El atajo global ⌘⇧L / Ctrl+Shift+L está asociado al lanzador de búsqueda; el Chatbot no tiene atajo global propio y se abre desde el icono de la bandeja del sistema (en macOS, también desde el icono del Dock). Los atajos internos como ⌘N o ⌘B solo responden cuando la ventana del Chatbot tiene el foco.
Porque @ es una sugerencia de alcance, no un filtro estricto. Los objetos seleccionados se adjuntan como referencias al principio del mensaje y es el modelo quien decide cómo usarlos: normalmente busca primero dentro de ese alcance, pero si no encuentra nada puede ampliarlo.Si necesitas una restricción estricta, lo más fiable es decirlo sin ambigüedad en el mensaje, por ejemplo: busca solo en la biblioteca ml-papers y, si no encuentras nada, dilo directamente.
Revisa en este orden:
  1. ¿Has escrito una palabra clave? El grupo de archivos y carpetas no muestra candidatos hasta que escribes algo, y por defecto solo salen 8: con un término demasiado genérico, otros archivos desplazan al tuyo.
  2. ¿Has escrito el nombre del archivo? La comparación mira solo el nombre, nunca la ruta. Con el nombre de una carpeta intermedia de la ruta no vas a encontrar el archivo.
  3. ¿Está indexado? Mira el botón de estado del índice al final de la barra lateral, o comprueba en Ajustes → Carpetas que esa carpeta esté añadida.
No se borran solas. Las conversaciones se guardan en la base de datos local sin límite de cantidad ni periodo de retención, incluidos los parámetros de entrada y los resultados completos de cada llamada a herramienta. Las que no necesites, bórralas a mano desde la lista de la izquierda.
Depende del modelo que elijas. Con los modelos oficiales de Linkly AI o con cualquier API en la nube de terceros, el contenido de los mensajes se envía al servicio del modelo correspondiente, incluidos los fragmentos de documento que la IA haya recuperado.Si no quieres que nada salga de tu máquina, añade en Ajustes → IA un proveedor local de Ollama o LM Studio y usa sus modelos: así la conversación no abandona el equipo en ningún momento (eso sí, el modelo local tiene que admitir llamadas a herramientas).
La capacidad de recuperación es exactamente la misma. La diferencia está en dónde la usas:
  • Chatbot: listo para usar, sin configurar MCP, y con árbol de archivos, panel de citas y vista previa de documentos, es decir, una interfaz pensada para leer material.
  • MCP / CLI: llevan las herramientas de recuperación de Linkly AI a la herramienta de IA que ya usas, ideal para programar, ejecutar agentes y todo lo que exija convivir con otras cadenas de herramientas.
Se pueden usar a la vez sin interferencias.
Sí. La compactación es append-only: los mensajes originales nunca se eliminan, simplemente dejan de entrar en el contexto que se envía al modelo. Basta con abrir la línea divisoria Mensajes anteriores compactados (N) en el flujo de mensajes para leerlos todos.Ojo con un matiz: a partir de ese momento el modelo solo ve el resumen, no el texto original. Si se le ha olvidado algún detalle, repítelo en un mensaje nuevo.

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Lecturas adicionales