Sistemas multiagente y protocolos
Agentes de IA que hacen trabajo real en sus sistemas, con las reglas que usted fija y personas que los supervisan
Los chatbots responden preguntas; el trabajo sigue esperando a personas
La mayoría de los pilotos de IA se detienen en una ventana de chat. El costo real está en el trabajo que cruza sistemas: comprobar una solicitud, consultar registros, actualizar el ERP y avisar al cliente.
Dar a un modelo de IA acceso abierto a esos sistemas no es una opción para un negocio regulado. Cada acción debe estar permitida, registrada y ser explicable, y una persona debe poder intervenir.
Qué obtiene
Trabajo hecho, no solo respuestas
Agentes que completan trabajo de varios pasos entre sus sistemas sin interrupción, no solo responden preguntas.
Cada acción con responsable
Cada herramienta que un agente puede usar está definida, autorizada y registrada, para que las acciones puedan auditarse.
Personas al mando
Las personas supervisan a los agentes e intervienen en las excepciones, sin aprobar cada paso rutinario.
Calidad y costo bajo control
Calidad, errores y gasto en tokens medidos en cada agente, con límites que frenan costos desbocados.
Qué entregamos
Flujos multiagente con supervisión humana continua
Agentes que comparten una tarea, cada uno con un papel concreto, funcionando sin interrupción. Bajo supervisión humana continua (HOTL), las personas vigilan el trabajo y atienden las excepciones.
Servidores MCP y uso de herramientas empresariales
Servidores Model Context Protocol (MCP) y WebMCP que dan a los agentes acceso concreto y registrado a sus API, bases de datos y herramientas internas, con ejecución determinista de herramientas.
Interoperabilidad A2A y pagos AP2
Agent2Agent (A2A) permite que sus agentes deleguen trabajo en agentes de otros sistemas. Agent Payments Protocol (AP2) permite que un agente pague bajo un mandato criptográfico que usted aprueba.
AgentOps
Telemetría, evaluación, salvaguardas contra alucinaciones y control del costo en tokens para cada agente, para que vea qué hizo cada uno, con qué calidad y a qué costo.
Cómo funciona
Cada llamada a una herramienta es determinista y auditable criptográficamente. La telemetría, la evaluación y las salvaguardas de AgentOps se ejecutan en cada agente, con supervisión humana continua para las excepciones.
Elegir el flujo
Elegimos un flujo con un resultado de negocio claro y acordamos qué pasos asumen los agentes, qué pasos conservan las personas y dónde deben aprobar estas.
Definir las herramientas
Exponemos los sistemas que necesitan los agentes mediante servidores MCP, cada herramienta con sus propios permisos, entradas y registro.
Construir y evaluar
Construimos los agentes y los probamos con casos reales, puntuando exactitud, errores y costo antes de que nadie dependa de ellos.
Preparar la supervisión
Damos a su equipo una vista de lo que hacen los agentes, alertas sobre excepciones y una forma de pausar o anular cualquier agente.
Publicar y operar
Publicamos por etapas, monitorizamos la calidad y el gasto en tokens, y ampliamos los agentes a nuevos pasos cuando los primeros demuestran su valor.
Tecnologías y estándares
Los agentes trabajan mediante estándares abiertos: MCP y WebMCP para el acceso a herramientas, A2A para la delegación entre agentes y AP2 para los pagos. Los ecosistemas se basan en estándares de la Linux Foundation y FIDO.
- Frameworks
- FastAPI
- IA y aprendizaje automático
- LangChain
- LlamaIndex
- Métodos y prácticas
- Supervisión humana continua (HOTL)
- Telemetría y evaluación de AgentOps
- Salvaguardas contra alucinaciones
- Control del costo en tokens
Cómo empezar
La mayoría de los clientes empiezan con la prueba de concepto agéntica soberana: un flujo multiagente en funcionamiento conectado a sus herramientas internas en una red privada.
Próximos pasos
Acordar un horario
Nuestro equipo le escribe por correo electrónico para acordar un horario para la sesión.
Sesión previa de consultoría
Una sesión de consultoría previa gratuita de 30 minutos en línea: repasamos sus objetivos, sistemas y restricciones.
Revisión de preparación
En una revisión de preparación gratuita de 48 horas, un Arquitecto Principal comprueba su proyecto frente a la Definición de preparado de 6 puntos y recomienda la vía que encaja.
Elegir la vía
Los proyectos con el alcance definido reciben una propuesta vinculante en un plazo de 3 a 5 días hábiles. Los proyectos en fase de concepto empiezan en el estudio con Blueprint. Un sistema en producción que falla, no está documentado o necesita integración empieza con un diagnóstico de 1 a 2 semanas. El estudio con Blueprint y el diagnóstico tienen cada uno un importe fijo, indicado en la propuesta.
Equipos de producto nativos de IA
Equipos multidisciplinares gestionados de ingenieros sénior, equipados con entornos de codificación y QA con IA.
Proyectos de resultado fijo y servicios gestionados sin interrupción
Entrega de alcance fijo por hitos con responsables de entrega asignados, y servicios gestionados de aplicaciones sin interrupción bajo gobernanza de SLA.
La vía más rápida es el paquete POC agéntica soberana (MCP, A2A, GraphRAG), uno de nuestros paquetes de colaboración rápida.
Por dónde empezarPreguntas y respuestas
¿En qué se diferencia un sistema multiagente de un chatbot?
Un chatbot responde preguntas. Un agente actúa: lee registros, llama a sus sistemas y completa pasos de un proceso. Un sistema multiagente reparte una tarea mayor entre agentes con papeles concretos, que son más fáciles de probar y controlar.
¿Qué son MCP, A2A y AP2?
Son protocolos abiertos para agentes de IA. Model Context Protocol (MCP) conecta un agente con herramientas y datos. Agent2Agent (A2A) permite que agentes de sistemas distintos deleguen trabajo. Agent Payments Protocol (AP2) permite que un agente pague bajo un mandato que usted firma.
¿Cómo impiden que un agente haga algo que no debería?
Un agente solo puede actuar mediante las herramientas que definimos para él, cada una con sus propios permisos y límites. Cada llamada queda registrada. Las salvaguardas comprueban entradas y salidas, y los pasos con riesgo esperan la aprobación de una persona.
¿Qué significa supervisión humana continua?
En el trabajo con humano en el bucle (HITL), una persona aprueba cada paso. En el trabajo con supervisión humana continua (HOTL), los agentes ejecutan los pasos rutinarios mientras las personas supervisan, reciben alertas e intervienen en las excepciones. Acordamos con usted qué pasos necesitan cada modelo.
¿Cómo saben que los agentes son lo bastante exactos?
Construimos un conjunto de evaluación con casos reales y los resultados esperados. Cada agente se puntúa con él antes de publicarse y después de cada cambio en prompts, modelos o herramientas. Usted acuerda el umbral y no publicamos por debajo de él.
¿Cómo controlan el costo en tokens?
AgentOps mide los tokens que usan cada agente y cada paso. Fijamos límites por tarea, almacenamos en caché el trabajo repetido y enviamos los pasos rutinarios a modelos más pequeños. El gasto se informa, para que un flujo que se encarece se detecte pronto.
¿Pueden los agentes funcionar sin que nuestros datos salgan de nuestro entorno?
Sí. Los agentes, las herramientas y los modelos pueden ejecutarse en su propio centro de datos o en una red privada sobre una nube soberana regional. Nuestra práctica de LLM soberanos aloja allí los modelos.
¿A quién pertenecen los agentes que construyen?
A usted. El código, los prompts, las definiciones de herramientas y los conjuntos de evaluación que producimos para usted son suyos una vez pagado cada hito. Los modelos comerciales siguen sujetos a sus propias condiciones de licencia, que le detallamos.
Empiece por una conversación, no por un contrato.
Cuéntenos qué necesita construir, conectar o proteger. Un arquitecto lo repasa con usted y después le recomienda por dónde empezar.