Lo que voy aprendiendo mientras construyo agentes y robots en producción: lo que funciona, lo que se rompe y lo que aprendí a la mala. Sin humo y con ejemplos concretos.
Espacio dedicado a notas técnicas, arquitectura y aprendizajes prácticos en automatización para entornos corporativos, tanto en Chile como en el extranjero. Con más de siete años implementando soluciones con Python y RPA, hoy enfoco mi trabajo en la convergencia entre reglas de negocio y modelos de lenguaje mediante el despliegue de agentes autónomos.
Evaluación de infraestructura para agentes autónomos con herramientas como Hermes Agent, OpenClaw, n8n y Claude Code, integración de herramientas vía Model Context Protocol (MCP) y control estricto del bucle de ejecución.
Diseño de flujos donde robots deterministas (UiPath, scripts) ejecutan tareas estructuradas y los LLMs resuelven ambigüedad en documentos no estructurados, clasificación de correos o toma de decisiones asistida.
Matrices de priorización de procesos, cálculo de retorno real, trazabilidad de auditoría, monitoreo de costos de inferencia y gobernanza técnica antes de liberar flujos a usuarios finales.
La física de la decisión agéntica frente a la factura de tokens. Cómo desplegar modelos discriminativos de Sistema Uno sin caer en sobreingeniería.
La física del turno conversacional frente a la factura de OpenAI. Cómo desplegar modelos de voz modulares y gobernar la latencia con humano en el bucle.
Tres formas distintas de construir agentes autónomos, qué resuelve bien cada una y cómo decidir sin casarse con la herramienta de moda.
La línea que separa lo que debe ser determinista de lo que puede razonar. Cómo diseñar automatizaciones híbridas sin perder trazabilidad ni control.
Una matriz simple de volumen, estabilidad y variabilidad para elegir por dónde partir, sin quemar al equipo ni al presupuesto.
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