Agentes de IA que hacen el trabajo. Con usted al mando.
Diseñamos, construimos y operamos agentes autónomos que planifican, usan sus herramientas y completan trabajo de varios pasos, con evaluaciones, salvaguardas y una persona en el circuito donde importa.
Cada agente funciona sobre la pila que encaja con sus datos: modelos de frontera como Claude, GPT o Gemini, o modelos abiertos como Llama, Qwen y Mistral en su propia nube, on-premise o en el borde. Se conectan a sus sistemas mediante el Model Context Protocol (MCP) y API, mantienen el contexto entre tareas y registran cada acción.
Planifique un agente con nosotrosCómo funciona un agente
Planificar, actuar, verificar. Una persona donde importa.
Cada agente que desplegamos sigue el mismo ciclo gobernado: planifica la tarea, usa sus herramientas, actúa y se detiene para que una persona apruebe cualquier paso de riesgo. Cada acción queda registrada.
- 01ObjetivoLlega una tarea, p. ej. conciliar las facturas del mes.
- 02PlanEl planificador la divide en pasos ordenados.
- 03HerramientasLlama a sus sistemas: ERP, correo, base de datos.
- 04AcciónEjecuta cada paso y registra el resultado.
- 05Aprobación humanaCualquier paso de riesgo espera la aprobación de una persona.
La pila agéntica
Ocho capas que diseñamos, construimos y operamos.
Un agente es más que un modelo con un prompt. Estas son las capas que lo hacen lo bastante fiable para el trabajo real.
Modelos de frontera y abiertos, elegidos por tarea según coste, velocidad y sensibilidad de los datos.
Planificadores y flujos multiagente que dividen un objetivo en pasos y reparten el trabajo entre agentes especializados.
Conexiones seguras a sus sistemas mediante servidores MCP, API y webhooks: ERP, CRM, correo, bases de datos y archivos.
Memoria a corto y largo plazo y búsqueda en sus documentos, para que los agentes trabajen con su contexto, no con suposiciones.
Agentes que manejan navegadores y aplicaciones donde no hay API, con los mismos permisos que una persona.
Comprobaciones de políticas, permisos acotados y aprobación humana para cualquier paso arriesgado o irreversible.
Conjuntos de evaluación creados con sus casos reales antes del lanzamiento; trazas y paneles de calidad, coste y latencia después.
Nube, VPC privada, on-premise, aislado o en el borde: donde sus datos puedan residir.
Elegir la forma adecuada
¿Un agente o un equipo de agentes?
Casos de uso
Qué hacen los agentes autónomos en producción.
- Investigación y recopilación de datos automatizadas multi-paso
- Automatización de procesos de negocio complejos con lógica de decisión
- Asistentes empresariales de conocimiento con acceso a herramientas en vivo
- Agentes de productividad para desarrolladores integrados en CI/CD
- Soporte autónomo de cara al cliente con lógica de escalado
- Pipelines de inteligencia documental: contratos, cumplimiento, expedientes
Cómo trabajamos
Desde la primera llamada hasta correr en producción.
Paso 1 - Descubrimiento (semana 1)
Mapeamos el flujo, los datos, los sistemas y los riesgos, y elegimos el diseño del agente, los modelos y el despliegue que encajan con su entorno.
Paso 2 - Construcción y evaluación (semanas 2-4)
Construimos el agente, conectamos sus herramientas y lo probamos con un conjunto de evaluación hecho con sus casos reales antes de que nadie dependa de él.
Paso 3 - Lanzamiento y operación (continuo)
Lo desplegamos con aprobaciones activas, vigilamos calidad y coste, y seguimos mejorándolo a medida que cambia su proceso.
¿Listo para poner un agente a trabajar?
Cuéntenos el flujo de trabajo. Le diremos con honestidad si un agente encaja y cómo sería un primer piloto.
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