Agentes IA y Automatización
Construimos agentes de IA y automatización que se integran a tu operación — asistentes con LLM, automatización de flujos y sistemas de recuperación con OpenAI, Claude y LangChain, conectados a tus datos reales.
Qué entregamos
Asistentes LLM con contexto
Agentes de chat y de tareas sobre OpenAI o Claude, anclados a tu contenido y tono mediante una capa de recuperación en vez de fine-tuning, así una actualización es un re-index y no una factura de reentrenamiento. Mantenemos el modelo detrás de una interfaz para que cambiar de proveedor sea un cambio de config, no una reescritura.
Recuperación (RAG)
Búsqueda vectorial sobre tus documentos y datos con chunking y filtros de metadata afinados a tu corpus, así las respuestas citan fuentes reales en vez de inventar. Medimos la calidad de recuperación (recall@k) aparte de la generación, porque la mayoría de los bugs de "la IA se equivoca" son en realidad bugs de recuperación.
Automatización de flujos
Agentes que ejecutan acciones — redactar el email, actualizar el CRM, agendar el turno — sobre tus herramientas actuales, con cada paso con efecto secundario idempotente y registrado. El trabajo largo corre como jobs durables para que un timeout no cobre dos veces a un cliente.
Tool y API calling
Function calling cableado a tus APIs reales con schemas tipados estrictos y validación de los argumentos que produce el modelo, porque un LLM inventa un parámetro sin pestañear. Las tools destructivas quedan detrás de confirmación y chequeos de permisos, no de confianza ciega.
Guardrails y evals
Moderación de entrada/salida, defensas contra prompt injection y una suite de evals calificada que corre en cada cambio de prompt, así "mejoramos el prompt" es un número y no una corazonada. Las regresiones se atrapan en CI contra queries reales antes de que las vea un usuario.
Costo y observabilidad
Conteo de tokens por request, ruteo de modelos (modelo barato para turnos fáciles, frontier para los difíciles) y caching para mantener el gasto predecible. Trazas completas de prompts, tool calls y latencias para que puedas debuggear una mala respuesta en vez de adivinar.
Cómo trabajamos
- 01
Descubrimiento
Elegimos el caso de uso de mayor valor y definimos qué es "bueno" con ejemplos reales y casos de falla desde el inicio. Un vago "agreguemos IA" se convierte en una tarea medible con un objetivo de eval antes de escribir código.
- 02
Datos y diseño de prompts
Preparamos y chunkeamos tu base de conocimiento, diseñamos la estrategia de recuperación y escribimos prompts con reglas explícitas de rechazo y escalamiento. El manejo de datos sensibles y la redacción de PII se deciden acá, no se parchan después.
- 03
Construcción y evaluación
Construimos el agente y lo calificamos contra un set reservado de queries reales, afinando recuperación y prompts hasta que la precisión y el costo dan en el objetivo. Los tool calls corren contra integraciones en sandbox antes de tocar datos de producción.
- 04
Despliegue y monitoreo
Lanzamos con tracing, alertas de costo y una vía de handoff a humano para los turnos de baja confianza. El tráfico real alimenta nuevos casos de eval, así el agente mejora de forma medible en vez de derivar en silencio.
Tecnología que usamos
- Modelos
- OpenAIClaudeGeminiLlamaMistralDeepSeek
- Orquestación
- LangChainLangGraphLlamaIndexMCPFunction callingMulti-agent
- Recuperación (RAG)
- pgvectorPineconeWeaviateQdrantEmbeddingsRerankersHybrid searchChunking
- Patrones y prompting
- ReActTool-useStructured outputFew-shotChain-of-thoughtHuman-in-the-loop
- Runtime y serving
- PythonFastAPINode.jsvLLMDurable jobsQueuesStreaming (SSE)
- Datos y tuning
- Fine-tuningLoRADistillationSynthetic dataVector ETL
- Evals y seguridad
- Evals en CILLM-as-judgeRed-teamingGuardrailsPII redactionPrompt-injection defense
- Ops y costo
- LangSmithTracingToken accountingModel routingSemantic cachingRate limiting
Qué recibes
- Servicio de agente con tus prompts, tools e índice de recuperación en tu organización de Git
- Pipeline de ingesta y re-index de la base de conocimiento
- Suite de evals versionada con un reporte de precisión/costo por cambio de prompt
- Endpoint de API o widget embebible para tu sitio o producto
- Dashboard de costo de tokens y calidad con trazas por request
- Documentación de prompts, tools y configuración que podés mantener in-house
Proyectos relacionados
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo usan — y quedamos atados?
Elegimos según el caso de uso entre OpenAI y Claude, y mantenemos el modelo detrás de una interfaz para que cambiar de proveedor sea un cambio de config, no una reescritura. A medida que cambian precio y capacidad, podés rutear a lo que convenga sin tocar el código de producto.
¿Cómo evitan que invente cosas?
La recuperación ancla las respuestas a tus datos reales con citas, y medimos la calidad de recuperación aparte para distinguir un lookup malo de una respuesta mala. Guardrails, reglas de rechazo y una suite de evals en CI evitan que las alucinaciones y las respuestas fuera de tema lleguen a los usuarios.
¿Quién paga el uso del modelo y cómo controlan el costo?
Los costos de tokens corren en tu propia cuenta de proveedor, totalmente transparentes. Los mantenemos predecibles con ruteo de modelos, caching y conteo por request, y ponemos alertas de costo para atrapar un prompt descontrolado en minutos, no en la factura.
¿De verdad hace cosas o solo conversa?
Actúa. El function calling conecta el agente a tus APIs para mandar emails, actualizar registros o agendar tiempo, con cada llamada con efecto secundario tipada, validada, idempotente y registrada — y las acciones destructivas detrás de confirmación.
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