Desarrollo de agentes de IA
Agentes autónomos que tu equipo usa cada día, no demos que mueren en la reunión. Con trazabilidad, evals y control de costes desde el primer día.
Un agente de IA usa un modelo de lenguaje para decidir qué pasos dar y ejecutarlos con tus herramientas, no solo para responder texto. Diseño y construyo agentes autónomos listos para producción —con orquestación, guardrails, trazabilidad y evals— y también la interfaz, sin que dependas de terceros.
¿Qué tipo de agentes desarrollo?
Agentes que actúan: consultan tus APIs y bases de datos, procesan documentos, ejecutan flujos de trabajo y revisan su propio resultado. Trabajo con OpenAI, Anthropic Claude y Google Gemini, y con modelos open-weight cuando necesitas que los datos no salgan de tu infraestructura.
- Agentes de soporte y back-office que resuelven tareas multi-paso de principio a fin.
- Agentes conectados a tus sistemas vía servidores MCP e integraciones de contexto.
- Workflows con LLMs orquestados, con guardrails y confirmación humana en lo irreversible.
- La interfaz incluida: el agente que nadie abre no sirve de nada.
¿Cómo evito que el agente muera en demo?
Con las cuatro piezas que separan una demo de un producto: trazabilidad (registro de cada ejecución para poder depurar), evals (un número objetivo de acierto, no una sensación), control de costes (modelo elegido por tarea, no por moda) e interfaz que genera confianza.
Lo explico en detalle en mi guía cómo llevar un agente de IA a producción: es exactamente el método que aplico en cada proyecto.
¿Cuánto tarda tener un agente en producción?
Un sprint end-to-end típico son 6-8 semanas desde el kickoff: arquitectura, construcción, evals sobre casos reales y despliegue. Sin pilotos eternos. Si no tienes claro aún el caso de uso, conviene empezar por una auditoría de IA de 1-2 semanas.
¿Tienes una demo que no te atreves a poner en producción?
Ese salto es justo lo que hago. Cuéntame tu caso y diseñamos el agente listo para producción que tu equipo va a usar de verdad.
Hablemos de tu proyectoPreguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre un agente y un chatbot? +
Un chatbot responde; un agente actúa. El agente decide los pasos, usa herramientas (APIs, bases de datos), ejecuta acciones y revisa el resultado en un bucle hasta cumplir el objetivo. Si solo necesitas conversación para atención al cliente, mira los chatbots de IA.
¿Cómo controlas el coste de un agente en producción? +
Eligiendo el modelo por tarea (los pasos simples van en modelos rápidos y baratos), controlando el contexto que se envía en cada llamada, cacheando lo repetido y midiendo el coste por ejecución desde el principio. Un agente que cuesta 4 € por ejecución no es viable a escala.
¿Con qué modelos y stack trabajas? +
OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini y modelos open-weight (Llama, Mistral, Qwen) para on-premise. Stack: Python/FastAPI, TypeScript/React, MCP, vector stores. Selecciono según latencia, coste y privacidad.
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