Configurar agentes de IA capaces de interactuar con usuarios a través de canales conversacionales, consumir APIs y MCPs, procesar datos estructurados y recuperar información desde fuentes de conocimiento, maximizando el valor de LLMs mediante una orquestación eficiente.
Diseñar y construir agentes utilizando frameworks de orquestación de LLMs (LangGraph, Strands Agents).
Configurar y optimizar bases de conocimiento para RAG.
Integrar agentes con fuentes como: txt, md, pdf (desde S3), bases de conocimiento, MCPs y APIs internas y externas.
Conectar agentes con canales de comunicación.
Diseñar y optimizar prompts para mejorar la calidad de las respuestas.
Validar casos de uso con usuarios internos, iterando rápidamente.
Documentar flujos de decisión del agente, dependencias y lógica implementada.
Optimizar el consumo de tokens y definir la proporcionalidad de LLMs según el caso de uso.
Evaluar el desempeño y la calidad de respuestas de agentes.