Orquestación multiagente
Flujos como grafo, con reintentos, recuperación desde el último paso y un agente especializado para cada parte del trabajo.
Servicio · AI Harness Development
El harness que lleva tus agentes a producción
Construimos lo que rodea a tus agentes de IA: memoria del negocio, orquestación, aprobación por rol, evals y control de costos. Tuyo, auditable y listo para escalar.
AI HARNESS DEVELOPMENTEN OPERACIÓN
Lo que recibes
Orquestaciónflujos como grafo
Memoriabrain del negocio
Aprobaciónfirma por rol
Calidadevals continuas
Gastotopes por flujo
El problema
Tus agentes funcionan en la demo, no en la operación. Lo que falta casi nunca es el modelo: es todo lo que lo rodea.
PilotoNunca llega a producción
Funciona con datos limpios y un solo usuario, y se rompe con las excepciones reales.
¿Quién?Nadie aprueba nada
El agente envía a clientes cosas que ninguna persona con autoridad revisó.
¿Por qué?Errores sin explicación
Sin trazas, nadie sabe qué hizo el agente, con qué datos ni cuánto costó.
CeroCada agente empieza de nuevo
Cada proyecto arma su propia memoria, reglas y conexiones, y nada se comparte.
Qué construimos
Todas las piezas que un agente necesita en producción. Sobre nuestro harness probado, adaptado a tus procesos, roles y reglas.
Brain del negocio
Una memoria compartida por todos los agentes: clientes, casos, reglas y decisiones. Vive en tu infraestructura y es tuya.
Aprobación humana por rol
Puntos de control donde la persona correcta firma antes de que algo importante salga de la empresa.
Evals y observabilidad
Casos reales contra los que se mide cada cambio, y trazas de qué hizo cada agente, con qué datos y a qué costo.
Seguridad y políticas
Permisos mínimos por agente, manejo de secretos, ejecución aislada y defensa contra prompt injection.
Enrutamiento de modelos y costos
El mejor modelo para cada tarea, con topes de gasto por flujo y un proveedor alternativo si uno falla.
Arquitectura
AI agent harness: la vista completa Cómo un LLM se convierte en un agente confiable, seguro y capaz.
1¿Qué es un harness?
El sistema de ejecución que rodea al LLM: orquesta la ejecución y gestiona herramientas, memoria, estado, seguridad y observabilidad.
Agente = Modelo + Harness
Modelorazona+Harnessplano de control
2Capacidades clave
- Ensamblado de prompt y contexto
- Orquestación del ciclo del agente
- Orquestación de herramientas
- Gestión de memoria
- Políticas y seguridad
- Humano en el ciclo
- Ejecución aislada
- Coordinación multiagente
- Observabilidad y trazas
- Evals y mejora continua
Objetivo: Que el modelo planee, use herramientas, recuerde, ejecute y entregue resultados de forma segura.
- Usuario / API
- Harness
- Modelo
- Herramientas / entorno
- Resultados
3Arquitectura del harness
Usuario / APIWeb, móvil, CLI
Harness · plano de control
Ensamblador de promptsMotor del cicloRegistro de herramientasGestor de memoriaMotor de políticasSesión y estadoReintentos y recuperaciónAprobación humanaRouter multiagenteTrazas y telemetría
LLMMotor de razonamiento
Herramientas
- Búsqueda web
- Bases de datos
- Archivos
- Correo / Slack
- Ejecución de código
- APIs
- Servicios en la nube
- CRM / ERP
Sandbox · entorno de ejecución
ContenedorDockerMicroVMFirecrackerWASMruntimeRedcontrolesArchivossistema
Aislamiento · Límites de recursos · Snapshots de estado · Seguridad
Capas de memoria
- Corto plazo · sesión
- Largo plazo · base vectorial
- Episódica · trazas
- Base de conocimiento
La idea clave: El modelo piensa. El harness hace que ese pensamiento sea ejecutable, seguro y confiable.
4El ciclo del agente
- 1. Pensar
El modelo analiza el contexto y decide qué hacer.
- 2. Planear
Elige: responder o llamar a una herramienta.
- 3. Actuar
El harness ejecuta la herramienta de forma segura.
- 4. Observar
Vuelve el resultado de la herramienta y del entorno.
- 5. Reflexionar
Suma el resultado al contexto y repite hasta terminar.
- 6. Responder
Entrega el resultado final al usuario.
5Orquestación multiagente
Agente supervisor / router
Agente investigadorAgente programadorAgente revisor
Memoria, conocimiento y herramientas compartidos
6Observabilidad y evals
Qué se traza
- Prompts y respuestas
- Llamadas a herramientas
- Latencia y tokens
- Errores y reintentos
- Transiciones entre agentes
- Lecturas / escrituras de memoria
Almacén de trazaslogs, métricas, trazas
Ciclo de mejora
- Definir tareas y benchmarks
- Correr el agente
- Calificar resultados
- Analizar fallas
- Mejorar prompts, herramientas, políticas, modelo
7Capas de seguridad y control
- Validación y limpieza de entradas
- Permisos y acceso a herramientas
- Detección de acciones peligrosas
- Flujos de aprobación humana
- Secretos y protección de datos
- Rate limits y topes de gasto
- Auditoría y cumplimiento
8Ejemplo de punta a punta
- El usuario pide: "Analiza ventas.csv y dame hallazgos"
- El harness arma el contexto: memoria, herramientas, instrucciones
- El LLM razona y llama a una herramienta de Python
- El sandbox ejecuta el código de forma segura y devuelve resultados
- El LLM interpreta los resultados y sigue razonando
- El harness entrega la respuesta final al usuario
Cómo trabajamos
Del diagnóstico a la evolución, con entregables en cada paso.
- 01Diagnóstico
Mapeamos procesos, sistemas, datos y riesgos. Entregamos el proceso priorizado y los criterios de éxito.
- 02Diseño
Definimos agentes, memoria, reglas, roles de aprobación y evals. Entregamos la arquitectura y el plan.
- 03Construcción
Montamos el harness y el primer flujo sobre tus sistemas, con revisiones semanales sobre casos reales.
- 04Producción
Lanzamos con usuarios reales, aprobaciones activas, trazas y alertas, medido contra las evals acordadas.
- 05Evolución
Ajustamos con datos de la operación y sumamos nuevos agentes sobre la misma base.
Lo que recibes
Un sistema en producción, no un prototipo.
- Harness desplegado en tu infraestructura o nube
- Primer flujo agéntico operando con usuarios reales
- Memoria del negocio documentada y bajo tu control
- Suite de evals con casos de tu operación
- Tablero de trazas, costos y alertas
- Manual de operación y traspaso a tu equipo
Tecnología
El mejor modelo para cada tarea, sobre una base común.
OpenAIClaudeGeminiModelos open sourceOrquestación como grafoMemoria estructurada y vectorialEvals automatizadasTrazas y telemetríaEjecución aisladaGestión de secretosAPIs y webhooksIntegración con CRM y ERPControl de costos por flujo
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Preguntas frecuentes
¿Qué es un AI harness y por qué lo necesito?
Es la infraestructura que rodea al modelo de IA: qué información ve, qué herramientas usa, qué reglas cumple, quién aprueba y cómo se registra. El modelo razona; el harness hace que ese razonamiento sea confiable dentro de tu empresa.
¿Pueden trabajar sobre los agentes o pilotos que ya tenemos?
Sí. Empezamos por diagnosticar qué funciona y qué falta, y muchas veces se reutilizan integraciones, datos y prompts. Lo que cambia es la base: memoria, aprobaciones, evals y trazas comunes para todos los agentes.
¿Con qué modelos de IA trabajan?
Con el mejor para cada tarea: OpenAI, Gemini, Claude o modelos open source. El harness enruta cada paso al modelo adecuado y permite cambiar de proveedor sin rehacer el sistema.
¿De quién son la memoria y los datos?
Tuyos. La memoria del negocio vive en tu infraestructura o en tu cuenta de nube, con tus permisos. No vendemos licencias ni te atamos a una plataforma.
¿Qué agente o piloto quieres llevar a producción? Cuéntanos el proceso y te proponemos un diagnóstico.
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