Estudio de capacidad · 03
LLMs · RAG · Workflows · EscalaSistemas de agentes de IA
Agentes que recuperan, razonan y actúan dentro de flujos de trabajo reales.
Problema
Las features genéricas de IA se ven bien en un demo y se traban cuando se encuentran con el conocimiento y las herramientas desordenadas de una empresa.
Contexto
Cómo piensa LavLoop los agentes que hacen trabajo — recuperación, tools, evaluación — en vez de responder trivia.
Restricciones
Estudio de capacidad. Sin números de precisión inventados ni logos enterprise anónimos.
Enfoque
Diseño humano del trabajo a resolver, después IA donde puede dar un paso, con evals alrededor de los riesgosos.
Tecnología
LLMs, RAG, uso de tools, orquestación de workflows, logging y evaluación.
Resultado
IA que es parte del sistema, no una barra lateral novedosa.
Aprendizajes
Si no podés decir qué tiene permitido hacer el agente, no está listo para hacerlo.