AgentOps: operamos y mejoramos tus agentes de IA tras el lanzamiento

Un agente que funcionó el día del lanzamiento no tiene por qué funcionar en seis meses

El proveedor actualiza el modelo, el catálogo cambia, llega un tipo de consulta nuevo y la factura de tokens sube sin que nadie lo note. Sin alguien que vigile, la calidad se degrada en silencio y el equipo se entera por una queja. AgentOps pone una rutina sobre eso: evals de regresión en cada cambio, monitoreo de calidad, escalamiento y costo, guardrails que se ajustan con las fallas reales y una revisión mensual contigo con decisiones concretas. Operamos agentes que construimos nosotros y también agentes ya existentes, tras una revisión inicial.

• 01Revisión inicial del agente: evals existentes, registros, permisos y riesgos
• 02Monitoreo de calidad, tasa de escalamiento, latencia y costo por conversación
• 03Evals de regresión ejecutados en cada cambio de modelo, prompt o herramienta
• 04Ajuste de guardrails y reglas de traspaso a humanos según las fallas reales
• 05Control de costo de modelos: enrutamiento por tarea, caché y límites
• 06Reporte mensual con fallas revisadas, mejoras entregadas y prioridades del mes siguiente

1. 01

   Revisión inicial

   Revisamos el agente, sus registros, sus permisos y los evals existentes. Si no hay evals, los construimos con conversaciones reales para tener una línea base antes de tocar nada.

2. 02

   Monitoreo y alertas

   Instrumentamos calidad, escalamiento, latencia y costo, con alertas para las desviaciones que importan. Tu equipo ve los mismos paneles que nosotros.

3. 03

   Mejora continua

   Cada mes tomamos las fallas más frecuentes o costosas, proponemos cambios, los probamos contra los evals y los desplegamos. Los cambios de modelo se evalúan antes de adoptarse.

4. 04

   Revisión mensual

   Revisamos contigo resultados, costo y prioridades. Puedes pausar el retainer o retomar la operación con tu equipo, y el runbook y los paneles son tuyos.