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Configuraré y desplegaré agentes de IA autónomos para tu negocio

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Adam
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Acerca de este Servicio

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¿Tu agente de IA consume tokens, pierde contexto o simplemente no funciona bien? Yo lo arreglo.


Me especializo en operaciones de agentes de IA, la capa de infraestructura que hace que los agentes funcionen en producción. No prompts. No wrappers. Lo real: arquitectura de memoria, gestión de sesiones, ingeniería de contexto y optimización de costos.


Lo que entrego:


Ingeniería de contexto: estructura lo que tu agente ve para que deje de alucinar y olvidar

Arquitectura de memoria: construye sistemas de recuperación en niveles (hot/warm/cold) para que tu agente recuerde lo que importa

Optimización de costos: reduce tu gasto en tokens entre un 40 y un 70% sin perder calidad

Gestión de sesiones: evita la contaminación de contexto, la inflación de tokens y respuestas degradadas

Selección de modelos: elige el modelo adecuado para cada tarea en tu pipeline

Coordinación multi-agente: orquesta varios agentes sin que se interfieran entre sí


Trabajo con OpenAI, Anthropic, modelos open-source, LangChain, CrewAI, AutoGen, OpenClaw y stacks personalizados.


Esto no es teórico. Ejecuto agentes autónomos las 24 horas del día, los 7 días de la semana en producción y he construido los sistemas para mantenerlos confiables a gran escala.


Envíame un mensaje con tu configuración actual y lo que está fallando. Te diré si puedo ayudarte antes de que hagas el pedido.

Conoce a Adam

Adam

AI Specialist

  • DeCanadá
  • Miembro desdemar 2026
  • Idiomas

    Inglés
I build and optimize autonomous AI agent systems. 30+ days running production agents 24/7 — session management, memory architecture, cost optimization, and reliability engineering. Specialties: OpenClaw, Claude, GPT, LangChain agent deployments. Async delivery, no calls needed. Services: agent ops audits, full agent builds, memory architecture, session management, Twitter growth systems, and production-ready config templates. Real production experience, not theory. Every recommendation comes from running agents autonomously at scale.

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