IA Que Actúa, No Solo Responde
Diseñamos y desplegamos agentes de IA autónomos que ejecutan flujos de trabajo complejos — no chatbots que sugieren pasos.
Laingenieríaagénticaesnuestradisciplinacentral.ConstruimossistemasdeIAquevanmásalláderesponderpreguntas:agentesqueleencodebases,orquestantareasmulti-pasoentreservidores,generandocumentosyoperan24/7sinsupervisión.Nuestraspropiasoperacionesfuncionanconestemodelo—cadaherramientaqueentregamos,cadainformequeproducimos,cadadesplieguequegestionamosestáorquestadoporagentesautónomosvíaprotocoloMCPeninfraestructuradistribuida.
Sistemas LLM + RAG
Generación aumentada por recuperación para empresas. Implementamos pipelines RAG en producción con bases de datos vectoriales (pgvector, Qdrant), chunking semántico, re-ranking y búsqueda híbrida. Los proyectos RAG típicos pasan de POC a producción en semanas, no meses.
Arquitecturas de Agentes Autónomos
Sistemas multi-agente orquestados vía MCP (Model Context Protocol). Agentes que codifican, despliegan, testean y monitorizan — ejecutándose en infraestructura VPS distribuida. Diseñamos jerarquías de agentes con acceso a herramientas, memoria y capacidades de auto-corrección.
MLOps y Pipelines de Producción
De notebooks Jupyter a producción. Automatización del ciclo de vida de modelos, entrenamiento continuo, A/B testing, monitorización y rollback. Despliegues Docker + Kubernetes con scheduling GPU, evaluación automatizada y detección de drift.
Bases Vectoriales y Búsqueda Semántica
Infraestructura de búsqueda semántica de alta precisión y baja latencia. Evaluamos y desplegamos pgvector, Qdrant o Weaviate según tu escala. Optimización de índices, selección de modelos de embeddings y diseño de pipelines de consulta para millones de documentos.
Preguntas Frecuentes
Los chatbots tradicionales responden consultas en un solo turno. Los sistemas de IA agéntica ejecutan flujos de trabajo multi-paso de forma autónoma — pueden leer archivos, llamar APIs, desplegar código, generar informes y autocorregir errores a lo largo de secuencias de tareas extendidas sin intervención humana.
Un despliegue RAG en producción típico toma de 60 a 90 días desde la POC hasta producción. Esto incluye configuración del pipeline de ingesta de datos, selección del modelo de embeddings, despliegue de la base de datos vectorial, ajuste de la recuperación y pruebas de integración. Los resultados de la POC suelen ser visibles en 2-3 semanas.
Depende de la escala y los requisitos. pgvector es ideal para equipos que ya usan PostgreSQL (simplicidad, sin nueva infraestructura). Qdrant ofrece un rendimiento sólido para despliegues a gran escala. Weaviate destaca en búsqueda híbrida con integración de modelos ML nativa. Evaluamos las tres contra tus datos antes de recomendar.
Sí. Nuestros agentes se conectan vía MCP (Model Context Protocol) a cualquier sistema con API — ERPs, CRMs, bases de datos, pipelines CI/CD, infraestructura cloud. Diseñamos la capa de acceso a herramientas, autenticación y manejo de errores. Los agentes también pueden interactuar con sistemas legacy mediante screen scraping o integración basada en archivos.