Desarrollo de Agentes de IA que trabajan por ti
Construimos agentes autónomos que razonan, planifican y actúan. Más allá de los chatbots: sistemas inteligentes que automatizan workflows completos y toman decisiones en tu negocio.
Los agentes de IA son sistemas autónomos que van más allá de responder preguntas: razonan sobre problemas complejos, descomponen tareas en pasos, utilizan herramientas externas (APIs, bases de datos, navegadores) y ejecutan acciones de principio a fin sin intervención humana. A diferencia de un chatbot, que responde dentro de un flujo conversacional predefinido, un agente puede detectar un pedido con retraso, contactar al proveedor logístico, ofrecer compensación al cliente y actualizar el CRM automáticamente. Un agente básico con 2-3 herramientas puede estar en producción en 4-6 semanas, mientras que un sistema multi-agente con integraciones complejas requiere 8-12 semanas. Soamee desarrolla agentes de IA con Claude, OpenAI, LangChain, LangGraph y el protocolo MCP, cubriendo casos de uso como atención al cliente autónoma (80%+ de resolución), automatización de back-office, ventas, análisis y orquestación multi-agente.
Qué son los Agentes de IA?
Los agentes de IA son sistemas autónomos que van mucho más allá de responder preguntas. Razónan sobre problemas complejos, planifican secuencias de acciones, utilizan herramientas externas y ejecutan tareas de principio a fin sin intervención humana. Son el siguiente salto evolutivo después de los chatbots y los asistentes conversacionales.
Agentes de IA para cada área de tu negocio
Desde atención al cliente hasta orquestación multi-agente. Identificamos dónde un agente de IA genera más valor y lo construimos a medida.
Atención al cliente autónoma
Más allá de chatbots que responden: agentes que resuelven. Procesan devoluciones, modifican pedidos, aplican descuentos y escalan solo cuando es realmente necesario. Resolución autónoma del 80%+ de las incidencias.
Automatización de back-office
Agentes que procesan facturas, clasifican documentos, triagean emails, introducen datos en tu ERP y reconcilian información entre sistemas. Eliminan las tareas manuales repetitivas de tu equipo.
Agentes de ventas
Cualifican leads automáticamente, personalizan el follow-up según el comportamiento del prospecto, programan demos y actualizan tu CRM. Tu equipo de ventas se centra en cerrar, no en perseguir.
Agentes de análisis
Analizan datos, generan informes periódicos, detectan anomalías y alertan proactivamente cuando algo se desvía. Conectan con tus bases de datos y dashboards para ofrecer insights accionables.
Agentes de código
Automatizan pipelines CI/CD, ejecutan code reviews, generan tests, monitorizan la calidad del código y crean pull requests. Aceleran el ciclo de desarrollo de tu equipo de ingeniería.
Orquestación multi-agente
Workflows complejos donde múltiples agentes especializados colaboran: uno investiga, otro analiza, otro redacta y otro valida. Sistemas modulares que escalan con la complejidad de tu negocio.
¿Quieres automatizar workflows con agentes de IA?
Consultoría gratuita →Evaluación de calidad de agentes de IA, antes y después de lanzarlos
Evaluar agentes es una de nuestras especialidades. Cada agente que entregamos sale con su set de evaluación, un juez que revisa conversaciones reales y un proceso para diagnosticar y corregir cada fallo. Hace falta porque un agente puede responder con HTTP 200, sin un solo error de herramienta y dentro de su presupuesto de latencia, y aun así confirmar el asiento 3A sin preguntar si está libre. Con ese ejemplo abre Google su artículo sobre el outer loop de calidad de agentes, y ningún panel de errores lo detecta. Por eso cada agente que ponemos en producción sale con su propio sistema de evaluación.
Cuatro sitios de donde puede venir el fallo
Desde fuera los cuatro se ven igual, pero cada uno tiene otro responsable y otro arreglo. Una traza muestra el orden de los pasos, no la causa.
Modelo
Se inventa un argumento u olvida una restricción que el usuario dio tres turnos antes.
Orquestación
Enruta al sub-agente equivocado o pierde estado en el traspaso: el perfil «vegano» no llega al agente que recomienda restaurantes.
Contrato de herramienta
La herramienta rechaza una entrada porque sus valores válidos nunca se documentaron en el esquema.
Instrucciones
Al prompt le falta una regla. Pide comprobar el asiento al enseñar el mapa, pero no cuando el usuario lo dicta.
Cómo lo evaluamos
- 01
Set de evaluación antes de lanzar
Casos reales de tu proceso que se ejecutan en cada cambio de prompt, modelo o herramienta. Si un cambio empeora el resultado, no sale.
- 02
Muestreo de conversaciones reales
Leemos una muestra de sesiones de producción a partir de sus trazas, de forma programada y después de cada despliegue.
- 03
Juez con la checklist de tu negocio
Un modelo revisa cada sesión contra una lista de fallos (procedimiento, uso de herramientas, datos inventados, tarea completada) y los objetivos que definimos contigo. Anota qué hizo el agente y qué tendría que haber hecho.
- 04
Agrupar y verificar
Juntamos los hallazgos que comparten mecanismo y otro modelo los contrasta con las transcripciones completas. Lo que la evidencia no sostiene se descarta antes de llegar a tu equipo.
- 05
Diagnóstico sobre el código desplegado
Cada fallo verificado se lee junto a la versión exacta que lo produjo, y señalamos el fichero y la línea, o el paso externo responsable si el problema no está en el código.
- 06
Cerrar el bucle
La conversación que falló entra en el set de evaluación. El arreglo se valida repitiéndola y se queda como test de regresión; el problema pasa a nuevo, recurrente o resuelto.
Herramientas con las que trabajamos
Una pregunta para cualquier proveedor de agentes: ¿cómo te enterarías de que tu agente confirma reservas sin comprobar la disponibilidad? Si la respuesta son las alertas de errores, no te enterarías, porque esa petición devuelve 200.
Evalúa tu agente con nosotros →Nuestro stack de agentes de IA
Combinamos los mejores modelos fundacionales con frameworks de agentes, bases de datos vectoriales y el protocolo MCP para construir agentes que aguanten el tráfico de producción.
De la idea al agente en producción
Un proceso iterativo que válida rápido y escala con confianza. Cada fase tiene entregables claros y métricas de éxito definidas.
Discovery y Diseño
Mapeamos tus workflows actuales, identificamos las tareas automatizables y diseñamos la arquitectura del agente: que herramientas necesita, que decisiones tomará y cuáles son los guardrails de seguridad.
Prototipo funcional
En 2-3 semanas construimos un prototipo que demuestra el valor. Lo probamos con datos reales y ajustamos el comportamiento del agente hasta que cumple las expectativas de precisión y fiabilidad.
Producción y escalado
Desplegamos el agente con reintentos, fallbacks, logging estructurado y monitorización en tiempo real. Integramos con tus sistemas existentes vía APIs y MCP.
Evaluación continua en producción
Un juez revisa muestras de conversaciones reales, agrupa los fallos por mecanismo y los diagnostica sobre el código desplegado. Cada fallo verificado entra en el set de evaluación como test de regresión.
Casos de éxito relacionados
Proyectos reales donde aplicamos inteligencia artificial y agentes autónomos
Invisible Homes
Plataforma PropTech con IA que conecta compradores con propiedades off-market en Londres mediante matching inteligente.
80K+ compradores registradosOrquest
Plataforma de IA que optimiza la planificación de turnos en retail con agentes de planificación autónomos.
42 mercados internacionalesXceed
Plataforma de ocio nocturno con motor de recomendaciones basado en agentes de IA personalizados.
10M+ asistentes anualesPreguntas frecuentes sobre agentes de IA
En que se diferencia un agente de IA de un chatbot?
Qué tipos de tareas puede automatizar un agente de IA?
Es seguro dar autonomía a un agente de IA en mi empresa?
Qué es el protocolo MCP y por qué es importante?
Cuánto tiempo se tarda en tener un agente de IA en producción?
¿Cómo sabéis si un agente de IA funciona bien en producción?
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