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Agentes que hacen el trabajo, no que lo conversan

Un chatbot responde preguntas. Un agente consulta los sistemas de la empresa, decide, ejecuta la acción y sabe cuándo pedir autorización a una persona.

2.000.000 usuarios activos atendidos · 10 países en operación

  • LangGraph
  • Orquestación multiagente
  • Uso de herramientas
  • MCP
  • Human-in-the-loop
  • Trazabilidad
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Construido sobre

  • Anthropic
  • Claude
  • Google Gemini
  • Google Cloud
  • LangChain
  • LangGraph
  • PostgreSQL
  • Qdrant
  • Datadog

Un equipo de ingeniería que ya estuvo del otro lado

Noventa segundos: quiénes somos, cómo trabajamos y qué recibís al final.

Del flujo de trabajo al agente en producción

01

Mapeo del flujo real

Con la persona que hoy lo ejecuta, no con el manual. Lo que buscamos son las excepciones: el caso raro que se resuelve llamando a alguien, el que se salta un paso, el que nunca se escribió. Ahí es donde un agente mal construido se rompe.

02

Diseño del grafo y de las barreras

Qué pasos son automáticos, cuáles requieren aprobación, qué herramientas se exponen y con qué permisos. Se acuerda antes de escribir código.

03

Construcción con evaluación

Un conjunto de casos reales con el resultado esperado, corriendo desde el primer día. Cada cambio se compara contra la corrida anterior.

04

Piloto acotado

Se libera sobre un subconjunto real del trabajo, con supervisión y métricas. Se amplía cuando los números lo justifican, no cuando la demo gusta.

05

Producción y observabilidad

Trazas por paso, alertas de fallo y de costo, y tablero de qué hizo el agente. Se entrega documentado.

01

Tipos de agente

Qué construimos

01 4–6 semanas

Agente único

Un flujo de trabajo concreto, de punta a punta: clasificar y rutear solicitudes, preparar cotizaciones, conciliar documentos, hacer seguimiento de un proceso.

02 8–12 semanas

Sistemas multiagente

Varios agentes especializados que se coordinan y se pasan trabajo entre sí, con un orquestador que decide quién hace qué y cuándo escalar.

03 6–10 semanas

Copilotos internos

Un agente dentro de la herramienta que el equipo ya usa, con el contexto de la operación y permisos por rol.

04 2–4 semanas

Servidores MCP a la medida

Exponemos los sistemas de la empresa como herramientas estandarizadas mediante Model Context Protocol, para que cualquier agente los use sin integraciones frágiles.

Lo que separa un agente de una demo

Cinco cosas que casi nadie implementa

  • Estado durable.

    El agente sobrevive a reinicios, retoma donde quedó y no repite acciones ya ejecutadas. Sin esto, cualquier fallo obliga a rehacer el trabajo desde cero.

  • Persona en el circuito.

    Las acciones que mueven plata, escriben en sistemas de registro o hablan con un cliente pasan por aprobación configurable.

  • Límites de herramientas.

    Cada agente accede solo a lo que su tarea necesita, con permisos por rol y aislamiento entre clientes.

  • Reintentos y reproducción.

    Cuando una herramienta falla, el agente reintenta con criterio; cuando algo sale mal, se puede reproducir la ejecución paso por paso para entender qué pasó.

  • Límite de costo y de pasos.

    Un agente sin techo entra en bucle y quema presupuesto. Todos los nuestros llevan tope de pasos, de tiempo y de gasto.

Por acá entran los datos

Un sistema de IA vale lo que valen las fuentes que tiene detrás. Estos son los conectores estándar; cualquier cosa con API o base de datos se conecta igual, y lo que no tiene API se resuelve por archivo.

SAP

ERP corporativo

ERP

Oracle

ERP y base de datos

ERP

NetSuite

ERP en la nube

ERP

Salesforce

CRM y servicio

CRM

HubSpot

CRM y marketing

CRM

PostgreSQL

Base de datos y pgvector

Bases de datos

Catorce sectores, y en cada uno la medición cambia

Seguros

Condicionados, exclusiones, siniestros

Dice qué cubre una póliza citando la cláusula y la versión que estaba vigente ese día. Si el condicionado cambió en marzo, contesta con el de marzo.

IA para Seguros

Un ejemplo

— ¿Me cubre si me roban el carro en un parqueadero público?

Sí, con deducible del 10 %. Condicionado 2026, cláusula 4.3.

Un RAG en producción, tres años, dos millones de usuarios

Construimos y operamos el asistente de una plataforma de lealtad con más de dos millones de usuarios activos en diez países.

Hicimos el pipeline completo: ingesta y normalización de documentos, fragmentación, generación de embeddings, almacén vectorial sobre Azure AI Search y Pinecone, y recuperación con generación fundamentada sobre LangChain.

Lo sostuvimos con más del 99% de disponibilidad durante tres años.

Sistemas RAG →

Preguntas frecuentes

01 ¿Cuál es la diferencia entre un agente y un chatbot?

El chatbot conversa: recibe una pregunta y devuelve texto. El agente ejecuta: recibe un objetivo, decide qué pasos dar, usa herramientas para consultar o modificar los sistemas de la empresa, evalúa el resultado y corrige. Un chatbot informa el estado de un pedido; un agente detecta que el pedido está atrasado, avisa al cliente, reprograma el despacho y deja registro de todo.

02 ¿Qué framework usan y por qué?

LangGraph para la mayoría de los casos en producción, porque modela el flujo como un grafo con estado durable, permite pausar para aprobación humana, reintentar un paso puntual y reproducir una ejecución completa para depurarla. Para flujos sencillos a veces basta n8n con llamadas al modelo, y ese es el que proponemos.

03 ¿Qué pasa si el agente hace algo equivocado?

Depende de qué tan equivocada. Las acciones sensibles —las que mueven dinero, escriben en sistemas de registro o le hablan a un cliente— pasan por aprobación humana configurable. El resto queda acotado por permisos y por límites de pasos, tiempo y costo. Y todo queda en registro de auditoría, así que cuando algo sale mal se puede reconstruir exactamente qué pasó.

04 ¿Se conecta con nuestro CRM y ERP?

Sí, siempre que expongan API o una base de datos accesible. Hemos integrado sistemas de inventario, plataformas de pago, CRMs y bases propias. Cuando hay varios sistemas involucrados solemos exponerlos como servidores MCP, que estandariza el acceso y evita que cada agente nuevo requiera integraciones a medida.

05 ¿Cuánto cuesta operar un agente al mes?

Depende del volumen y de cuántos pasos dé cada ejecución. Para un agente de empresa mediana suele ubicarse entre 400.000 y 3.000.000 COP mensuales de consumo de modelo e infraestructura. Se estima con números concretos en la propuesta, y el enrutamiento por tarea existe justamente para mantener esa cifra baja.

06 ¿Reemplaza personas?

En la práctica casi nunca. El agente se queda con lo mecánico —clasificar, buscar, copiar entre sistemas, hacer seguimiento— y la persona con lo que exige criterio, que suele ser justo donde estaba el cuello de botella. Si el objetivo es otro y sí se busca reducir el equipo, conviene decirlo en la primera llamada: cambia qué hay que documentar y cuánto tiene que aguantar el agente sin supervisión.

07 ¿Cuánto tarda el primer agente en producción?

De cuatro a seis semanas para un flujo único, contando desde que tenemos acceso a la información y a los sistemas. La exploración previa toma una o dos semanas más y sirve para no construir sobre supuestos.

08 ¿Podemos empezar con algo pequeño?

Es lo que recomendamos. La exploración revisa un flujo concreto, evalúa si el agente aporta y entrega el diseño con su estimación. Si seguimos adelante, se descuenta del proyecto. Es la forma más barata de averiguar si esto tiene sentido en la operación antes de comprometer un trimestre.

Quince minutos. Una respuesta concreta.

Se arregla, se construye, o no vale la pena. Y si el diagnóstico no llega a tres hallazgos accionables, no se cobra.

Sin logos prestados y sin testimonios escritos por nosotros.

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