Claude AI Agents,
construidos para
resultados de negocio reales
Diseño, lanzo y opero agentes Claude de production-grade que cierran tickets, califican leads, revisan código y ejecutan workflows. MCP-native. Long-context. Eval-driven. Revisados por seguridad.
Seis formas de agente que lanzo en producción
Cada uno viene con eval suites, protección contra prompt-injection, observability y un runbook que tu engineer on-call puede usar de verdad.
Customer Support Agents
Resuelven 40-70% de los tickets entrantes sin escalar. Leen tu knowledge base, gestionan reembolsos vía tool use, escalan con contexto completo.
Sales & Outreach Agents
Investigan cuentas, escriben outreach personalizado, califican inbound, agendan reuniones. Conectan con tu CRM vía MCP, nunca inventan datos.
RAG Pipelines
Búsqueda híbrida sobre tus docs, tickets y Notion. Reranking, citation tracking, freshness scoring. Long-context Claude hace la síntesis pesada.
Code Review & Coding Agents
PR review con reglas de estilo específicas del proyecto. Implementación spec-driven. Generación de tests. Scripts de migración. El agente lee tu codebase antes de hablar.
Workflow & Ops Agents
Workflows multi-paso a través de herramientas: leer factura del email, validar contra PO, postear al ERP, notificar Slack, registrar audit trail. Fail-loud, retry-safe.
Voice Agents
Voz entrante y saliente con respuesta sub-segundo. Claude razona, ElevenLabs habla, tu CRM registra. Útil para triaje, agendamiento, FAQ.
Por qué apuesto por Claude para agentes en producción
Seis razones honestas que la mayoría de engineers descubren solos tras 6 meses peleando con otro modelo.
Tool use que realmente obedece
Claude sigue tool schemas con la tasa de alucinación más baja que he medido en producción. Cuando el agente debe elegir entre llamar tu API o inventar algo, llama la API.
200K de contexto, bien usado
Long context solo importa si el recall se mantiene afilado. Claude lee contratos de 50 páginas, codebases completas e historiales completos de tickets sin perder el hilo. Menos chunks, menos retrieval-misses, RAG más simple.
Integraciones MCP-native
Model Context Protocol da al agente acceso typed a tus herramientas sin glue a medida. Construye un MCP server, conéctalo a Claude Desktop, Claude Code, tu app propia. Los estándares ganan al desorden.
Seguridad revisada, no añadida
Constitutional AI training y red-teaming de Anthropic significan menos sorpresas en producción. Añado protección contra prompt-injection, redacción de PII y audit logs encima — para que legal pueda firmar sin pelea.
Extended thinking para agent loops difíciles
Cuando el agente debe planear sobre muchas tool calls, el modo extended thinking de Claude razona antes de actuar. Menos giros equivocados a mitad de loop, mejor recuperación ante errores, trazas de agente más limpias en producción.
Economía de producción que escala
Sonnet maneja el grueso barato, Opus afronta el 5% difícil. Prompt caching corta los costes de contexto repetido hasta un 90%. Batch API para jobs offline a mitad de precio. La economía unitaria realmente funciona.
Cuatro fases. Sin sorpresas.
Cada fase tiene un deliverable que puedes inspeccionar. Cada gate es un go/no-go escrito que tú controlas.
-
DiscoverSemana 1
Escribe la descripción de trabajo del agente
Me siento dos días con tus operadores y escribo exactamente qué puede y no puede hacer el agente. Eval set borrador. Métricas de éxito firmadas.
DeliverablesDoc de spec del agente Eval set v0 Registro de riesgos Boceto de arquitectura -
DesignSemana 2-3
Prototipa la versión útil más pequeña
Un prototipo funcional con el que tu equipo puede jugar. Tool schemas, prompt scaffolding y la primera eval run. Aquí matamos malas ideas, barato.
DeliverablesPrototipo clicable Tool schemas Prompt v1 Primeras eval scores -
BuildSemana 4-8
Código de producción, probado bajo carga
Servidores MCP, RAG pipeline, observability, protección contra prompt-injection, fallbacks, retries, audit logs. Probado bajo shadow traffic antes de que lo vea ningún usuario.
DeliverablesCódigo de producción Eval suite Runbook Dashboards -
DeploySemana 9+
Lanza tras flag, escala con métricas
Rollout escalonado: 1% → 10% → 50% → 100%. Eval scores, latencia, coste-por-resolución vigilados en vivo. El retainer arranca para tuning, model upgrades, incident response.
DeliverablesFeature flag Runbook on-call Dashboard de costes Reviews mensuales
Agentes que he lanzado que generan ingresos
Tube2Blog.ai
YouTube → blog post SEO en 90 segundos
Agente multi-paso: extrae transcripción, estructura outline, escribe post long-form con citas, genera hero image. Claude Sonnet para drafting, Opus para el pulido final.
- gen. promedio
- 90s gen. promedio
- posts generados
- 40K+ posts generados
- rating de usuario
- 4.8★ rating de usuario
PromptPal
Biblioteca de prompts con eval runner integrado
Marketplace de prompts curado con eval A/B integrado contra Claude, GPT-4o y Gemini. Los autores ven pass rates por modelo antes de publicar. Apoyado por un RAG custom sobre el corpus de prompts.
- prompts indexados
- 8K+ prompts indexados
- modelos eval
- 12 modelos eval
- búsqueda p95
- < 200ms búsqueda p95
GrowPath AI CRM
Sales agent que trabaja la pipeline de noche
Inbound lead enrichment, personalización outbound, briefings de meeting prep. El servidor MCP conecta con HubSpot, Apollo y la base de conocimiento. Los reps se despiertan con inbox triajada.
- aumento de reply rate
- 3.2x aumento de reply rate
- tiempo ahorrado/sem
- 11h tiempo ahorrado/sem
- precisión de datos
- 94% precisión de datos
QueryMind
Agente SQL en lenguaje natural para data teams
Hace preguntas aclaratorias, escribe SQL contra tu warehouse, lo ejecuta en sandbox, devuelve resultados con gráfico. Read-only by design. Slack y web UI. Usado a diario por 200+ analistas.
- query first-try
- 85% query first-try
- usuarios diarios
- 200+ usuarios diarios
- ops destructivas
- 0 ops destructivas
Reconocido en el ecosistema Claude
Contribuciones open-source, programa de partners y trabajo comunitario que pre-validan al engineer antes de que contrates.
Anthropic Solutions Partner — solicitante
Solicitud enviada al Anthropic Partner Network para solutions delivery. Avanzando por el track de revisión técnica con foco en agentic systems, integración MCP y rollouts enterprise.
Visita Anthropic Partner NetworkÍndice curado de Claude skills de la comunidad
Orquestador multi-agente para Claude Code
Open source
Ambos proyectos bajo licencia MIT, usados por builders que lanzan sus propios agentes Claude.
Destacado en newsletters
Trabajo cubierto por newsletters de AI engineering y roundups en la comunidad de developers Claude.
Lee la cobertura200+ artículos técnicos
Posts long-form sobre Claude, MCP, RAG y agentic systems. Traducidos a 6 idiomas.
Lee el blog2.000+ clientes satisfechos
Década de trabajo freelance y por contrato. Referencias bajo petición.
Ver casos de estudioLas preguntas que hacen los compradores listos
¿Falta alguna pregunta? Hazla por el formulario de contacto. Respuestas honestas, sin labia comercial.
¿Cuánto tarda un proyecto de Claude AI agent?
Un MVP enfocado se entrega en 3-6 semanas. Agentes multi-tool con RAG, evals y guardrails de producción se entregan en 8-14 semanas. Voice y orquestación multi-agente toman 12-20 semanas. Siempre empiezo con una discovery de 1 semana para dimensionar la timeline antes de cotizar.
¿Cuánto cuesta un proyecto de Claude agent?
Pilots desde $5.000 USD. Agentes de producción con RAG, MCP tooling y observability entre $15.000-$45.000. Builds enterprise custom con SLAs, trabajo SOC 2 y sistemas multi-agente entre $45.000-$75.000+. Retainers desde $2.500/mes para tuning continuo.
¿Construyes con MCP (Model Context Protocol)?
Sí. MCP es la capa de integración por defecto. Construyo MCP servers custom para tu CRM, base de datos, APIs internas y herramientas SaaS para que el agente conecte con seguridad sin glue a medida. Los MCP servers también funcionan en Claude Desktop y Claude Code, así tu equipo gana valor más allá del propio agente.
¿Cómo gestionas privacidad de datos y compliance?
Anthropic Claude no entrena con tus datos de API. Uso Anthropic Workbench, AWS Bedrock o Google Vertex AI según tu postura de compliance. Redacción PII, protección prompt-injection, audit logs y aislamiento de keys por tenant integrados. Arquitecturas SOC 2, HIPAA y GDPR-ready disponibles.
¿Funciona Claude con mi stack actual?
Sí. Integro con Laravel, Node, Python, Next.js, Postgres, MySQL, Pinecone, Weaviate, Redis, AWS, GCP, Azure y cualquier sistema con API documentada. MCP simplifica conectar con herramientas internas. Si tu stack es inusual, lo hablamos encantado en una discovery call.
¿Qué es RAG y lo necesito?
RAG (retrieval-augmented generation) da al agente acceso a tu base de conocimiento privada — docs, tickets, datos de producto, contratos. Lo necesitas cuando las respuestas deben reflejar información que el modelo no vio en entrenamiento. La mayoría de agentes en producción necesitan alguna forma de RAG; uso búsqueda híbrida con reranking y citation tracking por defecto.
¿Qué pasa si el agente se equivoca en producción?
Pasará. Cada agente sale con: una eval suite que corre en cada cambio de prompt, un feature flag para rollback inmediato, structured logging para reproducir cualquier conversación, rutas de escalado a humano y un runbook con el que tu engineer on-call puede trabajar a las 3am. Los failure modes están diseñados, no escondidos.
¿Ofreces soporte continuo tras el lanzamiento?
Sí. La mayoría de clientes pasan a un retainer mensual con eval runs, prompt tuning, model upgrades cuando Anthropic lanza nuevas versiones de Claude, monitoreo de costes e incident response. Los retainers empiezan en $2.500/mes y escalan con uso.
Lancemos el agente
que se paga solo
Una discovery call, una propuesta escrita en 48 horas, una decisión go/no-go. Sin compromiso hasta que firmes.