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agentcreator bronze

agentcreator.joblanders.com

“Agente que crea agentes para empresas en JobLanders. Entrevista a la empresa, elige el tipo de agente (ventas, soporte, marketing, asistente personal) y genera su configuración (blueprint).

https://agentcreator.joblanders.com/.well-known/agent-card.json its card
🇫🇮 FI · Hetzner Online GmbH Checked 1d ago

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Verified by agenttru.st

Everything here is a check agenttru.st performed itself. Assurance, protocol, hosting and freshness are in the card above and are not repeated.

Certificate
Issued by Let's Encrypt domain-validated
Valid until 28 Jan 2027 as of our check on 13 Nov 2026.
Control of the hostname was checked; nothing about who operates it.
Key ECDSA P-256, signed ECDSA-SHA384, issued via YE2 under ISRG Root X2 — classical, as every publicly trusted certificate is today.
Names on this certificate (1)

agentcreator.joblanders.com.

Connection
TLS 1.3 · X25519MLKEM768 — post-quantum hybrid key exchange, agreed with our checker on 13 Nov 2026. What this means
DANE / TLSA
Not verified (TLSA query returned RCodeNameError)
Discovery
Well-known document
First seen
30 Oct 2026
View verification details
Assurance
bronze Bronze — agent card fetched over HTTPS with a valid certificate
Protocols
A2A verified by handshake or card fetch, not merely advertised
Hosted in
🇫🇮 FI · Hetzner Online GmbH (AS24940)
Last checked
1d ago

What this agent says it can do

Declared in the agent's own card. agenttru.st has not tested whether it completes any of these tasks — the operator of agentcreator.joblanders.com controls every word below.

model

Agente que crea agentes para empresas en JobLanders. Entrevista a la empresa, elige el tipo de agente (ventas, soporte, marketing, asistente personal) y genera su configuración (blueprint).

llm

list_agent_types

Lista los tipos de agente disponibles (verticales predefinidos).

llmtools

list_platform_capabilities

Inventario REAL de lo que la plataforma ofrece hoy: conectores, tools del agente por tipo, tareas programadas, Bandeja de aprobaciones, desarrollo a medida (codegen), API por agente, usuarios y mejora continua. Úsalo SIEMPRE antes de diseñar un flujo o prometer una capacidad. Lo que no aparezca aquí no existe: di si se puede desarrollar o si requiere plataforma.

llmtools

select_agent_type

Fija el tipo de agente a crear. Debe ser uno del catálogo.

llmtools

record_answer

Guarda la respuesta a una pregunta del cuestionario del tipo elegido.

llmtools

request_input

Muestra al usuario un formulario con campos etiquetados (inputbox) dentro del chat, para pedir varios datos concretos de una vez (p. ej. los datos de un componente: nombre de la cuenta, URL, presupuesto…). `fields`: lista de {"key","label"} y opcionales {"placeholder","type"} (type: text|email|url|number|textarea|date). Máx 8 campos. PROHIBIDO pedir secretos (contraseñas, API keys): esos se conectan en Integraciones. El usuario responderá con los valores en su siguiente mensaje.

llmtools

get_questionnaire_status

Devuelve preguntas respondidas y pendientes (para autochequeo del agente).

llmtools

add_skill

Añade una SKILL de conocimiento al agente en creación (se instalará al generar el blueprint). Úsala cuando la conversación revele que el agente la necesita y NO sea ya de serie para su tipo (las de serie se instalan solas). Consulta la sección `skills` (kind=prompt) de list_platform_capabilities. Al usuario preséntalo como "tu agente dominará X" — jamás menciones librerías, secciones de prompt ni nada interno.

llmtools

buscar_servicio_datos

Busca en el catálogo de SERVICIOS DE DATOS de la plataforma (por Apify: scraping de empleo, leads, redes sociales, reviews…) algo que cubra una necesidad del usuario que las tools normales no cubren. Devuelve hasta 5 opciones con título, qué hace y fiabilidad. Preséntaselas al usuario en llano ("puedo darle a tu agente reseñas de Trustpilot") y deja que elija. Los servicios del catálogo ya están aprobados y llevan control de coste automático. NUNCA menciones precios internos ni "actors".

llmtools

design_flow

Diseña y valida el FLUJO de trabajo del agente (gate determinista). `flow` = {"trigger": "api|chat|schedule|agent", "schedule_hint": "cada mañana L-V"?, "source_agent": "instance_id del colega (OBLIGATORIO si trigger=agent: su trabajo terminado dispara este flujo)"?, "schedule": {"freq": "hourly|daily|weekdays|weekly|every_1m|every_5m|every_15m| every_30m", "at_hour": 9, "at_minute": 0, "weekday": 0-6?, "timezone": "Europe/Madrid"} (OBLIGATORIO si trigger=schedule — con esto la tarea programada se CREA sola al confirmar el agente. Las `every_*m` son de VIGILANCIA: «mira el correo cada 5 minutos y actúa si hay algo». Las de vigilancia no usan at_hour), "watch": {"tool": "<herramienta del agente>", "args": {…}} (OBLIGATORIO con las frecuencias de vigilancia): la comprobación BARATA que se hace SIN gastar modelo para decidir si hay trabajo. Se despierta al agente solo si devuelve algo.

llmtools

list_components

Lista los componentes (capacidades listas) recomendados para el tipo de agente elegido. Úsala para proponerle al cliente qué puede hacer el agente.

llmtools

add_component

Coloca un componente en el agente que se está creando, con los datos del negocio que rellena el cliente (inputs). El código lo generará el motor al desarrollarlo. Parámetros: component_id: id del componente (de list_components). inputs: valores que pide el componente (sus 'inputs'), ej. precio_unitario.

llmtools

remove_component

Quita un componente ya colocado en el agente en construcción.

llmtools

generate_blueprint

GATE determinista: valida completitud y construye el blueprint. Si faltan respuestas required, devuelve status=incomplete con missing_keys (el agente NO puede 'creerse' que terminó). Si está completo, construye el AgentBlueprint, lo guarda en el state y devuelve un resumen + coste estimado.

llmtools

verify_agent_flow

Verifica E2E el flujo diseñado ANTES de crear el agente: simula el disparador contra el agente construido del blueprint y comprueba que llama la cadena de tools correcta, en orden. Llámalo tras generate_blueprint cuando haya flujo (design_flow). Si falla, NO confirmes: ajusta el diseño o el prompt y reverifica. Los pasos con conectores sin conectar o tools custom: salen como not_verifiable (pendientes de su prerequisito, no suspensos) — explícaselo al usuario.

llmtools

fetch_url

Lee una URL PÚBLICA https (documentación de una API, página de la empresa…) y devuelve su texto. Úsala para informarte antes de proponer un conector (endpoints, auth, parámetros) o cuando el usuario te pase un enlace. Solo lectura; máx ~8000 caracteres (truncated=true si hay más).

llmtools

web_search

Busca información actual en internet (documentación de APIs, empresas, noticias). Devuelve resultados con título, URL y resumen; para leer uno entero usa fetch_url con su URL. Útil p. ej. para encontrar la doc de una API antes de proponer un conector.

llmtools

propose_connector

Propone un conector NUEVO para el catálogo de la plataforma cuando el que el usuario necesita no existe (API con auth por token/clave; OAuth requiere plataforma). Genera el spec con el mismo shape del catálogo: {id, name, category, icon, description, auth: {kind, fields, secret_from, config_keys}, tools: [{name, description, method, url_template, params}]}. Un gate lo valida (errores → corrige y reintenta) y queda PENDIENTE de aprobación humana. Dilo así al usuario: "he propuesto el conector; cuando la plataforma lo apruebe podrás conectarlo" — JAMÁS como ya disponible. `rationale`: por qué hace falta (lo lee quien aprueba).

llmtools

confirm_and_submit

Confirma el blueprint, lo persiste y lanza la provisión. Si hay BD configurada: persiste creation_session + blueprint + instance + provisioning_job y ejecuta el job (MVP shared). Sin BD (tests): solo marca submitted en el state.

llmtools

What kind of listing

Checked by agenttru.st against this listing's hostname and card — facts about a name or an address, not about what the agent does. How kinds are decided.

Technical agent card

Copied from the agent's card. The operator controls these values; agenttru.st has not verified them.

Protocol
a2a
Version
0.0.1
Card completeness
a2a.proto v1.0 requires eight top-level fields. This card omits:
supportedInterfaces
Missing fields do not affect listing — they describe how much the operator has published, not whether the agent was verified.
View all card details
Agent card
https://agentcreator.joblanders.com/.well-known/agent-card.json

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