Crearé agentes de IA personalizados con chatgpt langchain y rag para tus datos

Un Chatbot responde preguntas; un agente realiza acciones. Los agentes de IA llaman APIs, consultan bases de datos, recuperan información de tus datos personalizados (RAG), ejecutan flujos de trabajo de múltiples pasos y razonan a través de herramientas para completar tareas reales. Si tu caso de uso es "haz X, luego Y, y reporta Z," necesitas un agente.

Sí, eso es una parte fundamental de lo que hago. Construyo agentes RAG que recuperan información de tus PDFs, sitios web, Notion, MongoDB, Slack o cualquier fuente usando bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS). Tu agente responde y actúa sobre tus datos reales, no sobre entrenamiento genérico de LLM.

Depende del caso de uso y del presupuesto. ChatGPT (GPT-4o) para soporte amplio de herramientas y razonamiento. Claude 3.5 para contexto largo y matices. Gemini para el ecosistema de Google. De código abierto (Llama, Falcon, DeepSeek vía Ollama) por costo o privacidad en local. Envíame tus requisitos y te recomendaré.

Sí. La versión Standard y Premium incluyen código fuente completo con propiedad total y licencia de uso. La básica incluye la app funcional; el código fuente completo está disponible como extra.

Sí. Integro con HubSpot, Salesforce, Airtable, Notion, MongoDB, PostgreSQL, MySQL, APIs REST, GraphQL, webhooks, Zapier, n8n y Make. Si tu herramienta tiene API, puedo integrarla.

Principalmente uso LangChain para agentes que llaman herramientas, LangGraph para sistemas con estado y multi-agente, CrewAI/AutoGen para colaboración basada en roles, y LlamaIndex para RAG avanzado. La elección depende de qué arquitectura se adapte mejor a tu problema.

Los agentes en producción necesitan límites. Implemento grounding de recuperación (RAG fuerza respuestas basadas en tus datos), validación de resultados, defensas contra inyección de prompts, pruebas de evaluación contra comportamiento esperado y observabilidad (LangSmith / registros personalizados) para detectar fallos rápidamente.

Sí. Para datos sensibles, despliego agentes usando Ollama con LLMs de código abierto (Llama, Falcon, Mistral, DeepSeek) en tu propio servidor, VPS o máquina local, sin que los datos salgan de tu infraestructura.

Sí. La versión Premium incluye despliegue en GCP/AWS/Vercel y 30 días de soporte post-entrega. La estándar incluye guía de despliegue. Las extensiones de soporte están disponibles como extra.

Por favor, haz clic en "Contáctame" antes de ordenar. La mayoría de los proyectos de agentes requieren de 10 a 15 minutos de planificación (fuentes de datos, integraciones, despliegue). Revisaré tu caso y te ofreceré un paquete personalizado preciso para que ambos sepamos exactamente qué obtendrás.