Construimos agentes que ejecutan procesos completos dentro de tu operación —no demos— con el sistema alrededor del modelo que los hace confiables: herramientas con permisos, verificación independiente, guardrails y trazabilidad de cada acción.
Hoy cualquiera tiene acceso a los mismos modelos. La diferencia entre un agente que impresiona en una demo y uno que opera un proceso real está en la ingeniería que lo rodea: qué herramientas puede usar y con qué permisos, quién verifica su trabajo, qué recuerda, qué tiene prohibido y si alguien puede reconstruir lo que hizo.
A eso se le llama harness engineering, y es donde nos especializamos.
Un agente recibe una solicitud, consulta los sistemas necesarios, ejecuta los pasos y entrega el resultado. Solo escala a una persona cuando corresponde.
Un orquestador reparte el trabajo entre agentes especializados (investigar, ejecutar, verificar), con contratos claros entre ellos.
Clasificación de alertas, correlación de incidentes, preparación de despliegues y runbooks asistidos. Siempre con aprobación humana para las acciones irreversibles.
Responden sobre tus documentos, normas y bases de datos, respetan los permisos de quien pregunta y citan la fuente.
Extraen datos, validan contra reglas de negocio y resuelven ambigüedades. Verifican antes de registrar cualquier dato.
Asistentes que preparan, redactan y proponen. La persona decide y aprueba.
El modelo es la parte fácil. Lo que hace confiable a un agente es todo lo que lo rodea.
El modelo nunca toca un sistema directamente: una capa intermedia valida, limita y registra cada llamada.
Quien revisa no es quien hace. Un verificador aprueba cada acción con efecto antes de ejecutarla.
El agente recibe solo lo que necesita, de fuentes con permisos, y olvida lo que debe olvidar.
Límites de comportamiento, de datos, de herramientas y operativos, definidos antes de escribir el primer prompt.
Cada paso queda trazado: qué vio, qué decidió, qué herramienta usó y con qué permiso. Diseñada para detectar el drift antes de que lo noten tus usuarios.
Cada tarea va al modelo adecuado por costo, latencia y sensibilidad del dato, incluidos modelos privados.
Los errores en producción se convierten en casos de prueba. El agente mejora con evidencia, no con intuición.
Proceso, sistemas involucrados, riesgos, nivel de autonomía por acción y criterios de éxito medibles.
Conectores o servidores MCP con mínimo privilegio, entornos de prueba y datos de evaluación.
Agente, verificador y conjunto de evals. Iteramos contra evidencia, no contra impresiones.
Producción con alcance limitado, aprobación humana y observabilidad completa.
AgentOps: monitoreo, drift, costos y nuevas capacidades.
Lo que ofrecemos es lo que usamos todos los días.
En Niveleads, nuestra plataforma comercial, los agentes prospectan, arman campañas, envían correos automáticos y revisan cómo interactúa cada lead. También hacen llamadas de voz con IA y vigilancia tecnológica, apoyan a growth y marketing, y leen señales para darle insights al equipo.
Desarrollamos con agentes que escriben, prueban y revisan código, pero no le dejamos todo a la IA. Las entregas pasan por un agente de QA independiente y por estándares de verificación que define nuestro equipo. Quien construye no es quien aprueba.
nivelics.com está diseñado para que también lo lean agentes y LLMs: un llms.txt que se genera dinámicamente, datos estructurados schema.org y contenido pensado para LLMs.
Escenarios ilustrativos de cómo construimos. No describen clientes ni resultados.
Una organización con muchos sistemas y un equipo de operaciones saturado de alertas.
El agente correlaciona cada alerta con despliegues y cambios recientes, consulta logs y runbooks, clasifica la severidad y propone la acción. Las acciones reversibles preaprobadas en el runbook, como reiniciar un servicio, las ejecuta con el visto bueno del verificador y luego notifica. Para las irreversibles prepara el plan y espera aprobación humana.
Harness: Herramientas de solo lectura por defecto · verificador contra el runbook · trazas de cada decisión · evals construidas con incidentes históricos
Un proceso que atraviesa varios sistemas y áreas, con reprocesos por datos inconsistentes.
Un orquestador recibe la solicitud. Un agente de integración valida datos entre el ERP, el gestor documental y la base de datos. Un agente ejecutor registra los cambios y un verificador independiente confirma la consistencia antes de cerrar. Las excepciones llegan a una persona con todo el contexto ya armado.
Harness: Servidores MCP por sistema con mínimo privilegio · transacciones idempotentes con compensación · enrutamiento de modelos · tablero de AgentOps
Un chatbot conversa. Un agente ejecuta: consulta sistemas, toma decisiones acotadas y completa tareas. Por eso necesita permisos, verificación y trazabilidad que un chatbot no requiere.
No. Construimos una capa de integración (APIs o servidores MCP) sobre lo que ya tienes, incluidos los sistemas legados. El agente opera a través de esa capa, nunca directamente.
Diseñamos para que el error sea detectable y contenido: verificador independiente, evals antes de cada cambio, aprobación humana en acciones irreversibles, límites operativos y reversión. Cada error en producción se vuelve un caso de prueba.
Tú lo decides. Pueden procesarse en tu nube (Amazon Bedrock o Azure OpenAI, con despliegues regionales en la región que elijas, sin inferencia global ni entre regiones, y sin que el proveedor use tus datos para entrenar sus modelos) o en tu propia infraestructura con modelos de pesos abiertos.
Depende del proceso, las integraciones y el nivel de autonomía. En el discovery definimos alcance, arquitectura y costo con criterios de éxito medibles.
¿Tus sistemas no tienen API? Empieza por la integración →
En el discovery aterrizamos el proceso, los riesgos y el nivel de autonomía antes de escribir una línea de código.