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Agentes de IA

¿Qué frameworks y modelos usamos para los agentes de IA?

Somos independientes del modelo y elegimos el framework que encaja con sus requisitos, no el que más ruido hace. La decisión tecnológica la tomamos por protección de datos, capacidad de integración y mantenimiento a largo plazo.

Claude Agent SDK (Anthropic)

Para construir flujos de agentes complejos con orquestación y uso de herramientas. Fuerte en razonamiento de varios pasos y en documentos largos.

OpenAI Assistants API

Agentes basados en GPT-4o con intérprete de código, búsqueda en ficheros y llamada a funciones. Buenos para agentes que acceden directamente a datos de la empresa.

Azure AI / Semantic Kernel

Framework de agentes de nivel empresarial para entornos Microsoft. Servidores en la UE, integración con Azure Active Directory y con la infraestructura M365 existente.

LangChain / LangGraph

Framework de código abierto para cadenas de agentes en Python. Flexible, apropiado para sistemas RAG y bases de conocimiento propias.

n8n / Make.com (low-code)

Agentes sin código o con poco código, para equipos sin recursos de desarrollo. Ideal para las primeras automatizaciones y pruebas de concepto rápidas con IA.

Cadenas propias en Python

Para código de agentes máximamente controlable y de alto rendimiento, integrable directamente en su infraestructura. Soluciones a medida sin dependencia de un proveedor.

El framework es la segunda pregunta.

La primera es la forma de construcción: un agente o varios, con un agente que dirige o todos al mismo nivel. Eso decide el ritmo, el coste y lo que puede salir mal — y solo después merece la pena discutir de herramientas.

¿Qué framework encaja con su proyecto?

Cuéntenos brevemente sus requisitos — asesoramos de forma independiente y recomendamos la solución que encaja con la protección de datos, la integración y el mantenimiento. No la que más atención recibe ahora mismo.

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