En Agenciados diseñamos y construimos agentes de Inteligencia Artificial: sistemas autónomos capaces de razonar, ejecutar acciones sobre herramientas reales y completar tareas de punta a punta, siempre dentro de límites definidos por humanos. Esta página explica qué hacemos, cómo lo hacemos y bajo qué garantías.
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA combina un modelo de lenguaje (LLM como Claude, GPT o Gemini) con un conjunto de herramientas (APIs, bases de datos, navegadores, sistemas internos) y un plan de ejecución. La diferencia con un chatbot tradicional es que el agente no solo responde: actúa. Puede consultar tus datos, ejecutar tareas en sistemas externos, validar resultados y reportarlos.
¿Para qué los construimos en Agenciados?
1. Agentes operativos de marketing
Construimos agentes que monitorean campañas activas, detectan anomalías (caídas de CTR, gastos fuera de rango, problemas de tracking) y ejecutan acciones correctivas dentro de límites preaprobados: pausar grupos con bajo rendimiento, sugerir negativas, redistribuir presupuestos. Cada acción queda registrada y es reversible.
2. Agentes de atención al cliente
Implementamos agentes para WhatsApp, web chat o canales internos que entienden la base de conocimiento de tu empresa, derivan a humanos cuando corresponde, agendan reuniones, califican leads y mantienen la conversación con tono de marca.
3. Agentes de investigación y análisis
Diseñamos agentes capaces de relevar competencia, mapear tendencias, sintetizar miles de comentarios y reseñas, monitorear cambios en sitios web públicos de interés, y entregar reportes accionables al equipo.
4. Agentes internos para equipos
Creamos asistentes específicos para áreas internas: para ventas (preparar pitches, completar CRM), para finanzas (clasificar gastos, conciliar movimientos), para producción (generar variantes creativas a partir de un brief). Cada agente opera sobre los sistemas que tu equipo ya usa.
Cómo los construimos
- Definición de scope: qué tareas debe resolver, qué tareas explícitamente no debe ejecutar, y qué requiere aprobación humana antes de actuar.
- Diseño de herramientas: construimos endpoints internos para que el agente acceda solo a lo necesario, con permisos mínimos y rate-limits.
- Modelo y prompts: seleccionamos el LLM más adecuado por tarea y diseñamos los system prompts con principios claros: tono, prohibiciones, formato de output y procedimiento de escalamiento.
- Evaluación: validamos contra casos reales antes de pasar a producción y monitoreamos métricas de calidad continuamente.
- Despliegue progresivo: arrancamos con modo solo-lectura o solo-sugerencia, luego sumamos acciones de bajo riesgo, y finalmente acciones críticas con bordes y alertas.
Compromisos de uso
Bordes de seguridad (guardrails)
- Cada agente opera dentro de permisos mínimos: solo accede a las herramientas necesarias para su tarea.
- Las acciones que pueden afectar negocio (gastos, envíos masivos, cambios irreversibles) requieren aprobación humana o están sujetas a límites cuantitativos.
- Toda interacción y acción queda en un log auditable: prompt, herramientas invocadas, resultado, decisión.
- Los agentes cuentan con un mecanismo de parada de emergencia (kill-switch) accesible al equipo del cliente.
Privacidad de la información
- Usamos planes empresariales de los proveedores de LLMs donde los prompts no entrenan modelos.
- Cuando es posible, anonimizamos datos personales antes de enviarlos al modelo.
- Las bases de conocimiento privadas se sirven mediante RAG con índices propios, no se cargan al modelo público.
Transparencia
- Te entregamos documentación del agente: qué hace, qué herramientas usa, qué límites tiene y cómo se evalúa.
- Mantenemos un panel donde podés ver la actividad reciente del agente en tu cuenta.
- Cuando un agente interactúa con clientes finales en tu nombre, lo identifica como asistente automatizado salvo que la regulación local indique algo distinto.
Tus derechos como cliente
- Propiedad del agente: la lógica, prompts, herramientas y datos asociados son tuyos. Te los entregamos al finalizar el contrato.
- Auditoría completa: podés solicitar el historial completo de acciones del agente en cualquier momento.
- Control de activación: cualquier agente se puede pausar o apagar inmediatamente.
- Portabilidad: el stack que utilizamos (APIs estándar de Anthropic, OpenAI, Google y Model Context Protocol) garantiza que puedas migrar el agente a otro proveedor sin reescribirlo desde cero.
Tecnología utilizada
LLMs: Claude (Anthropic), GPT (OpenAI), Gemini (Google). Orquestación: SDKs oficiales, Model Context Protocol (MCP), frameworks propios y n8n para workflows. Memoria y RAG: bases vectoriales (pgvector, Pinecone). Observabilidad: logging estructurado, métricas de calidad y latencia, alertas en tiempo real. Cada componente puede inspeccionarse y reemplazarse de forma independiente.
Contacto
Si querés explorar cómo un agente de IA puede acelerar tu operación, escribinos a info@agenciados.cl o agendá una conversación con tu account manager.
Última actualización: mayo 2026