Nuestros agentes trabajan ahora

No es solo un servicio que vendemos: es cómo trabajamos. Los agentes hacen el trabajo repetitivo y un especialista humano aprueba lo que importa.

Agentes en el trabajo, personas en las decisiones

Usamos agentes de IA desde el primer día de Balexus. Con ellos escribimos el código de este sitio, preparamos reuniones con información pública de cada empresa y redactamos borradores de propuestas. Lo que llega a un cliente lo revisa y aprueba un especialista humano. Cuando implementamos IA agéntica para tu empresa, hablamos desde la experiencia propia.

80% tareas repetitivas con agentes
Activo

Agente de Desarrollo

Claude Code con sub-agentes especializados en arquitectura, testing y deployment. Esta web fue construida así.

Claude Code Git Cloud Run
Activo

Agente de Atención

Asistente con voz e IA conversacional que atiende consultas, califica leads y agenda reuniones 24/7.

HeyGen ElevenLabs LLM
Activo

Agente de Agenda

Gestiona disponibilidad, programa reuniones y envía confirmaciones automáticas vía Google Calendar.

Google Calendar API REST
En construcción

Agente de Propuestas

Redacta borradores de propuestas a partir del contexto del cliente; un especialista humano los revisa antes de enviarse.

Claude AI Templates
En construcción

Agente de Contenido

Crea posts para LinkedIn, artículos de blog y case studies a partir de proyectos e insights del sector.

Claude AI LinkedIn API
En construcción

Agente de Monitoreo

Supervisa servicios desplegados, detecta anomalías y genera reportes de estado automáticos para clientes.

Cloud Monitoring Alerts

Este sitio fue construido con agentes

Desarrollado con Claude Code y sus agentes especializados: arquitectura, desarrollo frontend, CSS, testing y deployment, con el equipo revisando cada cambio. Es la prueba de que trabajamos como proponemos.

laboratorios y modelos

No somos monógamos de un laboratorio

Cada tarea tiene un modelo que la resuelve mejor, más rápido o más barato. Trabajamos con los tres grandes laboratorios, sumamos modelos especializados cuando ganan en su tarea y elegimos por caso — no por contrato ni por moda. Y como el mejor modelo cambia cada pocos meses, en nuestras arquitecturas cambiarlo es una línea de configuración, no un rediseño.

lab/01Anthropic · Claude

El motor de nuestra propia operación: un modelo de razonamiento para la conversación, uno rápido y barato para calificar y puntuar leads en segundos, y el más capaz para redactar propuestas. Construimos con Claude Code y el Agent SDK — esta web incluida.

lab/02Google · Gemini y Vertex AI

Plataformas enterprise sobre GCP: Gemini como orquestador conversacional, Vertex AI Search para RAG multi-dominio con citaciones, Document AI para OCR y extracción documental, y Vision para inspección por imagen.

lab/03OpenAI

En evaluación permanente sobre casos reales. Lo llevamos a producción cuando gana en la comparación del caso concreto — que es el mismo criterio que aplicamos a los otros dos.

lab/04TypeSafe · Jev

Un modelo que no escribe: decide, y dice con qué probabilidad. En esta web clasifica los mensajes, revisa cada respuesta del asistente antes de enviarla y puntúa los leads. Corre en sombra: primero lo medimos con casos propios en español, después lo dejamos decidir.

cómo elegimos el modelo: Calidad en esa tarea Latencia Costo por millón de tokens Dónde vive el dato Portabilidad
Apretón de manos sobre una mesa de trabajo con una laptop y una tablet
metodología

Un agente no es un prompt: es un arnés

La distancia entre una demo que impresiona y un agente que trabaja todos los días no está en el modelo — está en lo que lo rodea. A eso le llamamos harness engineering: el andamiaje que convierte un modelo en un trabajador confiable. Estas cuatro piezas están en cada agente que entregamos, y en el que te atiende en esta web.

el asistente de esta web corre ese arnés: Tope de 5 iteraciones 3 herramientas declaradas Conocimiento en un solo archivo Pruebas contra promesas falsas Un segundo modelo revisa cada respuesta

Arquitecturas en producción

Los patrones que operamos, no diagramas de folleto. Muévete entre ellos y mira cómo fluye una consulta de extremo a extremo.

En pantallas pequeñas el diagrama no entra completo.
Ábrelo y explóralo deslizando ↗

Arquitecturas de referencia derivadas de plataformas agénticas que operamos en producción. Los nombres de sistemas y dominios de conocimiento se han generalizado.

Ver a pantalla completa ↗ Probar la demo enterprise