Agente único
Un flujo de trabajo concreto, de punta a punta: clasificar y rutear solicitudes, preparar cotizaciones, conciliar documentos, hacer seguimiento de un proceso.
4–6 semanas
Agentes de IA
Agentes que hacen el trabajo, no que lo conversan
Un chatbot responde preguntas. Un agente consulta tus sistemas, decide, ejecuta la acción y sabe cuándo pedir autorización a una persona.
Capacidades técnicas
LangGraphOrquestación multiagenteUso de herramientasMCPHuman-in-the-loopTrazabilidad
4–6semanas del flujo de trabajo al primer agente en producción
2M+usuarios atendidos por sistemas que hemos operado
100%de las acciones sensibles con aprobación humana configurable
En resumen
- Un agente de IA se diferencia de un chatbot en que ejecuta: recibe un objetivo, decide los pasos, usa herramientas sobre los sistemas de la empresa y corrige el rumbo.
- Quarl construye agentes sobre LangGraph, con estado durable, aprobación humana en los pasos con consecuencia, límites de pasos y de costo, y trazabilidad por ejecución.
- Los formatos van del agente único a sistemas multiagente coordinados, copilotos internos y servidores Model Context Protocol que exponen los sistemas como herramientas estandarizadas.
- El primer agente llega a producción en cuatro a seis semanas, precedido por una exploración de una a dos semanas que evita construir sobre supuestos.
Antecedente de operación
Plataforma de lealtad de FEMSA
Tres años de operación del sistema en producción, no una entrega y una salida.
Contaminación entre entidades
El fallo más frecuente de las arquitecturas RAG, resuelto con metadata estructurada en la ingesta.
Alcance y fecha cerrados
La propuesta llega en 48 horas con alcance, precio y fecha fijos. Si el alcance cambia, se cotiza aparte y se aprueba antes.
Qué es un agente
La diferencia entre responder y ejecutar
Un asistente conversacional recupera información y la redacta. Un agente hace algo más: recibe un objetivo, decide qué pasos dar, usa herramientas —tu CRM, tu ERP, tu base de datos, una API externa—, evalúa el resultado y corrige el rumbo si hace falta.
Esa autonomía es justamente lo que lo vuelve útil y lo que lo vuelve peligroso. Un agente mal construido ejecuta acciones equivocadas rápido y en silencio. Por eso todo lo que construimos lleva barreras explícitas: permisos acotados, puntos de aprobación humana en las acciones sensibles, y registro de auditoría de cada paso.
Tipos de agente
Qué construimos
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.
8–12 semanas
Copilotos internos
Un agente dentro de la herramienta que tu equipo ya usa, con el contexto de la operación y permisos por rol.
6–10 semanas
Servidores MCP a la medida
Exponemos tus sistemas como herramientas estandarizadas mediante Model Context Protocol, para que cualquier agente los use sin integraciones frágiles.
2–4 semanas
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.
Proceso
Del flujo de trabajo al agente en producción
- Mapeo del flujo realCon la persona que hoy lo ejecuta, no con el organigrama. Es habitual descubrir tres excepciones que nadie documentó, y son justamente las que rompen los agentes mal construidos.
- Diseño del grafo y de las barrerasQué pasos son automáticos, cuáles requieren aprobación, qué herramientas se exponen y con qué permisos. Se acuerda antes de escribir código.
- Construcción con evaluaciónUn conjunto de casos reales con el resultado esperado, corriendo desde el primer día. Sin eso no hay forma de saber si el agente mejora o empeora.
- Piloto acotadoSe libera sobre un subconjunto real del trabajo, con supervisión y métricas. Se amplía cuando los números lo justifican, no cuando la demo gusta.
- Producción y observabilidadTrazas por paso, alertas de fallo y de costo, y tablero de qué hizo el agente. Se entrega documentado.
Precio
Rangos y plazos
| Alcance | Qué incluye | |
|---|---|---|
| Exploración | Revisión del flujo, viabilidad, diseño del grafo y estimación. Sirve para decidir con datos si conviene. | 1–2 semanas |
| Agente único en producción | Un flujo completo, con herramientas, barreras, evaluación y observabilidad. | 4–6 semanas |
| Sistema multiagente | Varios agentes coordinados, orquestador, aprobaciones y trazabilidad completa. | 8–12 semanas |
| Soporte y evolución | Mantenimiento, ajuste de prompts y herramientas, seguimiento de costo y calidad. | Mensual |
La exploración se descuenta del proyecto si seguimos adelante.
Stack
Con qué construimos agentes
LangGraphLangChainModel Context ProtocolOpenAIAnthropic ClaudeGoogle GeminiAzure OpenAIAmazon BedrockLangSmithPydanticFastAPINestJSPostgreSQLRedisDockern8n
Servicios relacionados
LangChain y LangGraph
Implementación y observabilidad instrumentada con LangSmith.
Ver servicioSistemas RAG
Segmentación, reordenamiento y búsqueda híbrida, evaluados con recall@k y NDCG.
Ver servicioAutomatización con IA
Aplicada donde hay volumen y reglas estables, no donde hay expectativa.
Ver servicioConsultoría de IA
Arquitectura, criterios de evaluación y costo por consulta antes de escribir código.
Ver servicioPreguntas frecuentes
¿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 tus sistemas, evalúa el resultado y corrige. Un chatbot te dice cuál es el estado de un pedido; un agente detecta que el pedido está atrasado, avisa al cliente, reprograma el despacho y deja registro de todo.
¿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 lo decimos cuando es así en vez de vender complejidad.
¿Qué pasa si el agente hace algo equivocado?
Se diseña para que no pueda. 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.
¿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.
¿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.
¿Reemplaza personas?
En la práctica casi nunca. Saca de encima el trabajo mecánico —clasificar, buscar, copiar entre sistemas, hacer seguimiento— para que la misma gente se dedique a lo que requiere criterio. La mayoría de nuestros clientes automatiza porque su equipo no da abasto. Si tu objetivo es recortar personal, decilo desde el principio: cambia cómo se diseña el proyecto y qué hay que documentar.
¿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.
¿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 tu operación antes de comprometer un trimestre.
Agendá 15 minutos
Contanos qué estás construyendo o qué dejó de funcionar. Salís de la llamada con una respuesta concreta: se arregla, se construye, o no vale la pena.