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Agentes de IA de negocio
Agentes capaces de leer, decidir y actuar en sus herramientas (CRM, ERP, correo, bases de datos) según reglas de negocio precisas.
AEGIFLOW
· Agentes de IA y LLMs
Agentes de IA y LLMs a medida, privados y seguros
AEGIFLOW diseña agentes de IA y sistemas multi-agente que procesan sus documentos, responden a sus equipos y ejecutan tareas en sus herramientas, sobre modelos privados, aislados y conformes al RGPD.
Francia · España · Internacional
PythonLangChainLangGraphOpenAI APIAzure OpenAIMistral AIAnthropic ClaudeOllamaRAGpgvectorQdrantFastAPIPythonLangChainLangGraphOpenAI APIAzure OpenAIMistral AIAnthropic ClaudeOllamaRAGpgvectorQdrantFastAPI
Entregables
Lo que diseñamos para su empresa
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Sistemas multi-agente
Orquestación de varios agentes especializados (extracción, validación, redacción, control) para automatizar cadenas de tareas complejas.
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Asistentes internos (RAG)
Un asistente conectado a sus documentos, procedimientos y bases de conocimiento que responde citando fuentes y respetando los permisos de cada usuario.
04
Procesamiento documental con IA
Extracción estructurada de contratos, facturas, correos y PDFs, inyectada directamente en sus sistemas.
05
Integración de LLMs por API
Integración segura de modelos (OpenAI, Azure OpenAI, Mistral, Claude u open source) en sus aplicaciones existentes.
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LLMs autoalojados
Despliegue de modelos open source en local o en nube europea para sus datos más sensibles.
Casos de uso
Ejemplos de despliegues
A
Clasificación automática de correos entrantes
Un agente clasifica, resume y enruta cada correo al equipo adecuado, prepara un borrador de respuesta y actualiza el CRM.
B
Análisis de contratos y facturas
Extracción de importes, fechas, cláusulas y partes, control de coherencia y alertas ante anomalías.
C
Asistente de soporte y base de conocimiento
Sus equipos obtienen en segundos una respuesta con fuentes a partir de sus procedimientos internos.
Metodología
Un método claro en 4 etapas, con visibilidad total.
-
Definición y casos de uso
Identificación de tareas con alto retorno de inversión, datos disponibles y requisitos de seguridad.
-
Prototipo medible
Un primer agente probado con sus datos reales y métricas de calidad claras.
-
Industrialización segura
Aislamiento, gestión de secretos, registro de auditoría, control de acceso e integración con sus herramientas.
-
Monitorización y mejora
Seguimiento de respuestas, evaluación continua y actualización de modelos.
Security by Design
IA potente, sin comprometer sus datos
Un agente de IA accede a sus datos y herramientas: debe diseñarse como un componente crítico de su sistema de información.
Estándar AEGIFLOW
Security by Design- Modelos privados o APIs configuradas sin retención ni entrenamiento con sus datos.
- Aislamiento por cliente, departamento y rol (RBAC), con registro de accesos.
- Protección frente a inyección de prompts y fuga de información sensible.
- Alojamiento en Europa disponible y conformidad RGPD documentada.
Ecosistema técnico
Tecnologías y estándares que dominamos
Python
LangChain
LangGraph
OpenAI API
Azure OpenAI
Mistral AI
Anthropic Claude
Ollama
RAG
pgvector
Qdrant
FastAPI
FAQ
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre un chatbot y un agente de IA?
Un chatbot responde preguntas. Un agente de IA razona, utiliza herramientas y ejecuta acciones: leer un documento, consultar una base de datos, crear una ficha en el CRM o enviar un correo, dentro de reglas y permisos definidos.
¿Qué modelos de lenguaje utilizan?
Elegimos el modelo según su necesidad y la sensibilidad de los datos: modelos comerciales por API (OpenAI, Azure OpenAI, Mistral, Anthropic) configurados sin retención, o modelos open source autoalojados cuando los datos no deben salir de su infraestructura.
¿Se usan mis datos para entrenar la IA?
No. Nuestras arquitecturas impiden cualquier reutilización de sus datos para entrenar modelos de terceros. Los accesos están aislados, cifrados y auditados.
¿Se puede conectar el agente a nuestras herramientas actuales?
Sí. Nuestros agentes se integran con su CRM, ERP, correo, gestor documental, bases SQL/NoSQL y APIs internas, con permisos de mínimo privilegio.
¿Cómo miden la calidad de un agente de IA?
Cada agente se evalúa con un conjunto de casos reales antes de salir a producción (precisión, tasa de escalado, tiempo de respuesta) y se monitoriza de forma continua.
¿Tiene un proceso que le gustaría delegar en un agente de IA?
Descríbalo en unas líneas: le indicamos qué se puede automatizar, con qué nivel de seguridad y qué retorno esperar.
Especialidades complementarias