Agentes de IA que llegan a producción
Agentes productivos con ROI medible: asistentes WhatsApp con Bedrock, agentes RAG sobre data corporativa, sistemas multi-agente con Strands + AgentCore + MCP.
El 80% de los proyectos de agentes IA en empresas se quedan en piloto. Caleidos los lleva a producción con la disciplina de ingeniería que hace falta: arquitectura sólida (Bedrock + AgentCore + Strands + MCP), evaluación rigurosa con LLM-as-judge, observabilidad de tokens y costos, governance, y operación 24×7. Tenemos casos reales en producción para grupos industriales y de consumo masivo en Latam — la mayoría de nuestro pipeline 2026 va por aquí.
Lo que obtienes con Caleidos
Agentes accionables
Identificamos casos de uso con ROI claro y los llevamos a producción real. Bedrock + frameworks como Strands Agents + datos corporativos + UX humana.
RAG sobre tu información
Construimos agentes que responden con tu conocimiento corporativo (manuales, políticas, documentación, ERPs, CRMs), no respuestas genéricas. Knowledge Bases + guardrails + evaluación.
Sistemas multi-agente con MCP
Model Context Protocol como capa estándar: agentes que comparten herramientas reutilizables, MCP Servers corporativos, orquestación con AgentCore. Ecosistema interoperable, no silos.
FinOps de tokens
Observabilidad de gasto en LLMs por feature, usuario y equipo. Optimización continua para mantener los agentes dentro de un presupuesto AWS predecible.
Industrial cementera en Ecuador
Asistente seguridad industrial 24/7 vía WhatsApp
Construimos un asistente virtual basado en Amazon Bedrock integrado a WhatsApp. Conectado al backend de documentos (PDFs, videos), permite consultas de seguridad industrial en tiempo real para todo el personal y proveedores.
Leer caso completo →Stack técnico
Lo que más nos preguntan
¿Qué diferencia hay entre Agentic AI y GenAI tradicional?
GenAI tradicional es un LLM respondiendo prompts (chat). Agentic AI es un sistema donde el LLM razona, planifica acciones, invoca herramientas externas (APIs, bases de datos, sistemas) y aprende del resultado. La diferencia es la capacidad de actuar sobre el mundo, no sólo generar texto. Lee más en nuestro post sobre MCP explicado.
¿Por dónde empieza una empresa que quiere usar agentes IA?
Hacemos un Agentic AI Readiness Assessment de 2-3 semanas: identificamos casos de uso con ROI estimado, evaluamos madurez de tus datos y APIs, y proponemos un primer agente que pueda llegar a producción en 90 días. Conoce el ejemplo práctico con Strands Agents.
¿Qué frameworks y tooling usan?
Stack típico Caleidos: Amazon Bedrock para los modelos (Claude, Llama, Nova), Strands Agents o LangGraph como framework, Bedrock AgentCore para runtime productivo, MCP Servers para herramientas reutilizables, Knowledge Bases para RAG, Guardrails para seguridad de output. Conoce el deploy completo en nuestro post de Bedrock AgentCore.
¿Qué modelos LLM usan?
Principalmente los disponibles en Amazon Bedrock: Claude (Anthropic) — nuestro default por calidad de razonamiento; Llama (Meta), Mistral, Amazon Nova según el caso. Elegimos según costo, latencia y compliance. Para datos super sensibles, evaluamos modelos self-hosted en SageMaker.
¿Es seguro pasar nuestra data a un LLM o agente?
Sí, si está bien arquitectado. Bedrock no entrena con tu data. La información viaja encriptada y se procesa en tu cuenta AWS. Para datos regulados implementamos VPC endpoints, guardrails de Bedrock, logging completo y, cuando aplica, separación por tenant.
¿Cómo manejan las alucinaciones del LLM?
Capa de evaluación obligatoria. Combinamos: RAG sobre data verificada, guardrails de Bedrock, validación de output con reglas y/o LLM-as-judge, y human-in-the-loop para casos críticos. Métricas de calidad reportadas semanalmente. Sin evaluación, un agente en producción es un riesgo.
¿Cuánto cuesta un proyecto Agentic AI con Caleidos?
El alcance y la inversión se definen contigo después de entender el caso. Conversemos para armar una propuesta a la medida según tu contexto, sistemas a integrar y modelo de operación.
¿Tienen alianza con Anthropic, OpenAI o Google?
Anthropic Claude está disponible nativamente en AWS Bedrock — lo usamos extensivamente, es nuestro modelo default. OpenAI y Google los integramos vía API cuando el caso lo justifica, pero por defecto recomendamos quedarse en el ecosistema AWS por costos, latencia y compliance.
¿Y si necesito visión por computadora (Vision AI)?
Vision AI es un servicio dedicado en Caleidos — visión por computadora industrial con Amazon Rekognition, SageMaker custom models, integración con cámaras IP, YOLO-style detection. Conoce más en Vision AI.
¿Cómo es el soporte post go-live de un sistema agentic?
Caleidos Lens© 24×7 incluye observabilidad de LLMs (latencia, errores, drift, costos), retraining schedule, gestión de versiones de modelos, gestión de MCP Servers y on-call para incidentes. Conoce más en Caleidos Lens©. Operamos contigo a largo plazo.
¿Listos para arrancar?
Conversemos sobre tu reto. Sin pitch, sin compromiso. Solo entender.
Workshop Agentic AI gratuito