Agentes de IA
Agentes que leen documentos, consultan sistemas, redactan borradores y piden confirmación a una persona, integrados en tus flujos de trabajo reales.
Agentes que se integran al trabajo, no demos
Una demo conversacional se hace en un día. Lo difícil es que el agente obtenga datos precisos de los sistemas internos, definir límites para que no dé respuestas erróneas y construir el flujo en el que una persona revisa y aprueba el resultado. Consideramos ese último paso parte del entregable.
Cómo lo construimos
- Alcance reducido. Una tarea, un equipo. Ampliamos cuando los resultados son visibles.
- Primero las herramientas. Definimos con claridad las herramientas de consulta, redacción y envío que el agente puede usar, con permisos mínimos.
- Evaluación como código. Creamos un conjunto de evaluación con casos reales y verificamos automáticamente cada vez que cambia el modelo o el prompt.
- Un lugar para las personas. Las decisiones que requieren confirmación siempre pasan por una persona.
Cómo lo implantamos
- Análisis del trabajo y los sistemas. Entendemos el flujo de trabajo, los sistemas que hay que conectar y dónde están los datos.
- Trabajo con datos. Clasificamos los documentos, los dejamos listos para buscar y separamos los permisos de acceso.
- Diseño del agente. Definimos las herramientas y permisos que usará, y los puntos donde aprueba una persona.
- Pruebas aisladas. Lo probamos con casos reales en un entorno separado de la operación.
- Implantación. Lo integramos en el flujo de trabajo, vigilamos los resultados y seguimos ajustando.
Tecnología con la que trabajamos
Modelos comerciales y de pesos abiertos, servidores de inferencia propios con vLLM (cuantización, batching, multi-GPU), integración de herramientas con Model Context Protocol (MCP) y LangGraph, búsqueda vectorial con pgvector y Qdrant más rerankers, y el motor de flujos de trabajo Temporal. Construimos para que sea reemplazable y no quedes atado a un modelo o proveedor.