IA AGÉNTICA

Cualquiera puede hacer una demo de un agente.
Yo los opero en producción.

Cuarenta proveedores te enseñarán un agente reservando una reunión. La pregunta que importa es qué hace a las 3 de la madrugada, cuando la API da timeout, los datos vienen corruptos y nadie está mirando. Esa es la parte que yo construyo.

QUÉ SIGNIFICA AGÉNTICO AQUÍ

Decide, no solo ejecuta.

Un script

Hace exactamente lo que le dijeron, en orden, o muere. Cuando la entrada cambia, entrega respuestas erróneas en silencio.

Un agente

Mira lo que volvió, decide el siguiente paso, reintenta con otro enfoque, escala a un humano cuando debe.

La diferencia

Estado, herramientas, evals y techos de coste - ingeniería, no prompts. Eso separa un sistema de una demo.

EL STACK

Python - FastAPIel sustrato
LangChain - LangGraphorquestación y estado
Pipelines RAGrecuperación que cita sus fuentes
Evals y observabilidadcómo sabes que sigue funcionando
Techos de coste y fallbackscómo falla sin llevarte por delante

CONSTRUIDO DESDE CERO

Construí mi propio harness de agentes. Varias veces.

Una para las restricciones de la nube, otra para una máquina local - porque no tienen nada en común. Colas, reintentos, presupuestos de tokens y observabilidad en la nube; latencia, privacidad y comportamiento offline en el escritorio. La mayoría consume un framework. Construir el harness dos veces es como aprendes lo que los frameworks esconden.

QUÉ CONSTRUYO PARA EMPRESAS

Agentes con un trabajo.

Agentes de operaciones que vacían colas. Investigación e ingesta que lee lo que tu equipo no alcanza. Decisiones con un humano en el bucle donde corresponde. Automatización interna atada a una cifra que alguien de verdad reporta - no capacidades, resultados.

PRODUCTO N.º 6 - EN CONSTRUCCIÓN

Un sistema que vigila barcos y detiene fugas de dinero.

Demurrage marítimo. Proyecto propio, en I+D intenso, saldrá como SaaS. Ni mecánicas ni stack en esta página - pienso venderlo. Lo que sí diré: corre con la misma disciplina de producción que describe esta página.

Pregúntame por ello

CUANDO SALE MAL

Cualquiera puede construir un agente.
Pocos pueden mantenerlo vivo.

La sección del arquitecto, porque aquí es donde mueren las demos:

Reintentos y fallbacks

Toda llamada a una herramienta acaba fallando. La respuesta del sistema a eso se diseña, no se descubre.

Evals

Una actualización del modelo puede cambiar el comportamiento en silencio. Los evals lo cazan antes que tus clientes.

Techos de coste

Un agente en bucle es una tarjeta de crédito en bucle. Los presupuestos se imponen en código, no en esperanza.

Humano en el bucle

Algunas decisiones nunca deben ser autónomas. Saber cuáles, es el oficio.

TAMBIÉN LO ENSEÑO

learnery.io

Formación en IA que tu equipo terminará de verdad - un seminario práctico de cinco pasos que enseña a tu gente a usar herramientas de IA con confianza, adaptado a tu sector y a sus roles exactos. Enseñar una materia es la prueba más fuerte de dominarla, y algunos equipos necesitan la capacidad dentro de casa, no servida desde fuera.

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YA ENTREGADO

IA en producción antes de 2026.

seethemenu.online lleva sirviendo un asistente de IA a negocios reales desde antes del año del giro. learnery.io es un producto de IA en producción ahora mismo. La afirmación de esta página tiene recibos anteriores al hype - URLs, no adjetivos.

DATOS Y RGPD

A dónde van tus datos,
respondido antes de que preguntes.

Postura europea por defecto: minimización de datos, procesamiento residente en la UE donde el stack lo permite, retención decidida en vez de accidental, y una respuesta escrita a «qué ve el modelo». Llevo una década construyendo sistemas conformes al RGPD - el trabajo con agentes lo hereda, no lo esquiva.

¿Tienes un proceso que debería funcionar solo?

Trae el proceso y la cifra que quema. Te diré en una llamada si un agente es la respuesta correcta - incluido cuándo no lo es.

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