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AI Agents: lo que construimos en agentic AI

Software propio que ejecuta tareas de forma autónoma dentro de tu stack. Nada de pegamento no-code que se rompe en la semana cuatro: código de producción, integraciones MCP, logging propio y un repositorio GitHub que controlas tú.

En esta página encuentras qué es técnicamente un AI agent, qué tipos tenemos en producción, cómo están construidos y qué entregables recibes al terminar.

Para el servicio (intake, fases, operación e inversión) consulta agentic AI en lo que hacemos.

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Anatomía de un AI Agent

Cada agente que construimos, simple o complejo, tiene cuatro bloques.

Un modelo de lenguaje como cerebro. Normalmente Claude (Anthropic) para agentes que necesitan razonar de forma compleja o ejecutar código. Para tareas más ligeras puede valer GPT o un modelo Open Source. Elegimos por proyecto en función de calidad, coste y sensibilidad de los datos.

Herramientas vía MCP. Conexiones concretas con tus sistemas vía Model Context Protocol, el estándar abierto que despegó en 2025. MCP evita el lock-in y permite cambiar de modelo sin rehacer las integraciones.

Memoria. Tanto dentro de una tarea (el agente recuerda lo decidido) como entre sesiones (el agente aprende de ejecuciones previas). Para agentes en producción construimos state-stores explícitos.

Checkpoints y logging. Cada acción se registra y se introducen checkpoints humanos donde tú quieres aprobar. Nada de caja negra autónoma: trazabilidad completa.

Qué AI Agents construimos

Ocho tipos de agente que hemos llevado a producción más de una vez. Cada uno es configurable para tu proceso y stack.

Analista de inbox. Escanea Gmail u Outlook, clasifica mensajes por urgencia e intención, escribe borradores en tu tono. Integraciones: Gmail API o Microsoft Graph, además del CRM opcional.

Enriquecedor de leads. Procesa leads de formularios o CRM, escanea LinkedIn y dominio de la empresa, entrega un briefing en tu CRM. Integraciones: HubSpot, Salesforce, Pipedrive, o vía Zapier/n8n.

Lanzador de productos e-commerce. Genera descripción, meta SEO, alt tags, categorías y posts sociales para productos nuevos. Integraciones: Shopify Admin API, WooCommerce REST API, Magento.

Procesador de facturas. Lee facturas entrantes (PDF o adjunto), extrae datos, las casa con órdenes de compra y registra en tu paquete contable. Integraciones: Exact, Twinfield, Moneybird, Snelstart.

Monitor de competencia. Rastrea URLs de competidores semanalmente, compara con snapshot, señala cambios en propuesta o precios. Entrega informe en Slack o email.

Constructor de reportes. Extrae datos de Google Analytics, Meta Ads, Google Ads y CRM, genera reporte semanal en Google Docs o PDF.

Agente de señal del cliente. Monitoriza Trustpilot, Google Reviews, buzón de soporte y menciones sociales, clasifica sentimiento y avisa ante señales relevantes.

Agentes a medida. Hechos a medida sobre la misma infraestructura. Ejemplos en curso: curación diaria de contenido, generación de presupuestos, intake de estudiantes.

Stack de ejemplo

Un agente en producción de High Performing Company funciona típicamente sobre:

  • Modelo: Claude o GPT-class, a veces un modelo local para datos sensibles
  • Orquestación: n8n o código a medida (Node.js o Python)
  • Integraciones: MCP para conexiones agent-native, REST APIs para legacy
  • Persistencia: PostgreSQL o Supabase para estado y logs
  • Hosting: Vercel, Railway o un contenedor EU dedicado
  • Código: repositorio GitHub en tu lado, con CI/CD
  • Monitorización: dashboard propio o vía Grafana, con alertas

Qué recibes al entregar

  • Agente en producción sobre tu infraestructura (o la nuestra)
  • Repositorio GitHub con el código, de tu propiedad
  • Documentación de scope, integraciones, prompts y checkpoints
  • Dashboard de logging donde puedes revisar cada ejecución
  • Formación de traspaso de 1 a 2 horas para tu contacto técnico
  • 30 días de soporte para arreglos y pequeños ajustes

Preguntas técnicas frecuentes

¿Qué modelos usáis?
Claude (Anthropic) como cerebro por defecto, a veces complementado con modelos más pequeños para tareas específicas. No estamos atados a un proveedor y construimos agentes que pueden cambiar de modelo.
¿Qué pasa cuando cambia una API?
Construimos agentes con manejo de errores a nivel de API y alertas ante respuestas inesperadas. Con operación continua gestionamos los breaking changes proactivamente. Sin contrato de operación recibes una notificación y puedes arreglarlo tú mismo o con nosotros.
¿Cómo gestionáis security y GDPR?
Hosting EU por defecto, acceso basado en roles para el agente (least privilege), credenciales sensibles en un secret manager, logging sin datos personales donde es posible. Para sectores muy regulados trabajamos bajo acuerdo de procesador y hacemos una auditoría de flujo de datos antes de empezar.
¿Pueden escalar a grandes volúmenes?
Sí. Diseñamos para el volumen esperado más margen. Para agentes con más de 10.000 acciones diarias construimos arquitectura basada en colas (BullMQ o similar).
¿Trabajáis sobre herramientas como Zapier o Make?
Sí, según el caso. Para flujos simples una integración Zapier/Make basta y añadimos un paso AI. Para agentes críticos en producción construimos orquestación propia.
¿Qué sistemas CRM y ERP soportáis?
Conexiones nativas para HubSpot, Salesforce, Pipedrive, Microsoft Dynamics. ERP: Exact, AFAS, Twinfield, Microsoft Business Central. Otros sistemas vía REST API o servidor MCP.
¿Se puede afinar o restringir un agente después?
Sí, es parte normal del periodo de rodaje. También tras el go-live podemos ampliar o reducir el alcance sin reconstruir el agente.

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Para el servicio completo (intake, fases, operación): consulta agentic AI en lo que hacemos. Otros entregables en nuestra práctica de build: sitios web, tiendas online y business apps.