CONSTRUYE SISTEMAS IA QUE PIENSAN, PLANIFICAN Y EJECUTAN
Diseña arquitecturas de agentes autónomos que descomponen tareas complejas, colaboran inteligentemente y entregan resultados fiables a escala.
¿Por Qué Multi-Agente?
- Automatiza workflows complejos que requieren razonamiento
- Divide tareas grandes en roles de agentes especializados
- Escala el procesamiento más allá de las limitaciones de un solo modelo
- Añade supervisión humana en puntos de decisión críticos
- Sistemas auto-reparables que reintentan y se adaptan
- Arquitectura modular: intercambia agentes sin reescribir
Qué Construyo
Diseño de Arquitectura de Agentes
Diseño de topologías multi-agente para tu caso de uso específico. Patrones hub-and-spoke, jerárquicos o peer-to-peer según tus requisitos.
Orquestación de Workflows
Construye capas de orquestación robustas con lógica de reintentos, fallbacks y checkpoints human-in-the-loop. Fiabilidad production-grade.
Desarrollo de Agentes Personalizados
Desarrollo de agentes especializados para tu dominio: agentes de investigación, coding, análisis, atención al cliente y más.
Casos de Uso
Pipelines de Investigación
Agentes que buscan, analizan, resumen y sintetizan información de múltiples fuentes.
Generación de Código
Sistemas multi-agente que planifican, escriben, revisan y testean código con gates de aprobación humana.
Procesamiento de Documentos
Extrae, valida, transforma y enruta documentos a través de workflows de agentes inteligentes.
Operaciones de Cliente
Clasifica, responde, escala y hace seguimiento de consultas de clientes de forma autónoma.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo debo usar sistemas multi-agente vs un solo LLM?
Los sistemas multi-agente destacan cuando: las tareas requieren múltiples habilidades especializadas, necesitas sub-pasos determinísticos, el workflow se beneficia de procesamiento paralelo, o necesitas control granular sobre cada paso. Para Q&A simple o tareas de generación, un solo LLM suele ser suficiente.
¿Qué frameworks usas?
Prefiero orquestación ligera y personalizada sobre frameworks pesados. Cuando los frameworks tienen sentido, trabajo con LangGraph, CrewAI y AutoGen. La elección depende de la familiaridad de tu equipo y necesidades de mantenimiento a largo plazo.
¿Cómo manejas los fallos de agentes?
Todo sistema en producción incluye: lógica de reintentos con backoff exponencial, agentes de fallback para rutas críticas, escalado humano para edge cases, y logging exhaustivo para debugging. Ningún sistema de agentes debería fallar silenciosamente.
¿Pueden los sistemas multi-agente trabajar con nuestras herramientas existentes?
Sí. Los agentes pueden tener capacidades de uso de herramientas para interactuar con APIs, bases de datos, sistemas de archivos y servicios internos. Diseño capas de integración que conectan los agentes con tu infraestructura existente.