Más que un Chatbot:
Creamos "Trabajadores Digitales" que
La IA dejó de ser una curiosidad. Diseñamos Agentes Inteligentes con LangChain y LangGraph capaces de leer documentos, tomar decisiones complejas y operar tus sistemas de forma autónoma.
Análisis y 'Use Case'
No todo necesita IA. Analizamos tu flujo de trabajo para identificar dónde un Agente aporta valor real (atención al cliente, análisis legal, extracción). Definimos qué debe 'saber' y qué debe 'hacer'.
Orquestación (LangGraph)
Diseñamos el cerebro. Definimos flujos de decisión y memoria. Usamos LangGraph para crear agentes con estado (stateful) capaces de iterar sobre problemas complejos y mantener el hilo.
Conexión de Datos
Tu agente necesita contexto. Conectamos el sistema a tus PDFs, bases de datos o manuales mediante RAG. La información se vectoriza de forma segura, dando acceso solo a lo necesario.
Lógica y Herramientas
Programamos las 'manos' del agente. Le damos capacidad de interactuar con tus sistemas (CRM, ERP, Calendarios) vía API. Trabajamos por hitos: ves al agente 'aprendiendo' quincenalmente.
Interfaz UI/UX Amigable
Un backend potente no sirve si es difícil de usar. Desarrollamos interfaces web intuitivas (Dashboards, Chats tipo WhatsApp) para que tu equipo use la IA sin conocimientos técnicos.
Documentación y 'Caja Blanca'
Nada de cajas negras. Te entregamos documentación técnica de los prompts, arquitectura de grafos y manuales. Los flujos y la interfaz son tuyos al finalizar el pago.
Por qué confiar tu IA a QWERTY
Control con LangGraph
Minimizamos alucinaciones. Nuestros agentes siguen flujos estrictos y pasos lógicos verificables diseñados por ingeniería.
Transparencia de Tokens
Sin márgenes ocultos. Te ayudamos a configurar tu cuenta para que pagues el costo real de IA (OpenAI/Anthropic) directo al proveedor.
Independencia de Modelo
Te entregamos el código. Nuestra arquitectura modular permite cambiar de GPT-4 a Claude 3.5 sin reconstruir todo el sistema.
> Humano: "Consultar estado exp. 402"
> Agente: Routing to Legal_DB...
> Herramienta: Searching VectorStore...
> Éxito: Context retrieved (0.4s)
> Generando respuesta...