La agencia OpenAI Agent Builder.Agentes en producción.
Un canvas con un flujo a medio hacer no envía nada. Diseñamos tu agente en el canvas, lo conectamos a tus herramientas y datos reales vía el Connector Registry y MCP, ponemos los guardarraíles y las evals que lo hacen seguro de lanzar, y lo desplegamos vía ChatKit o el Agents SDK.
★★★★★Reseñas verificadas en Trustpilot · Agencia de IA, automatización y growth
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Freepik SpacesUna agencia Agent Builder lo lleva a prod, no solo al canvas.
Cualquiera puede arrastrar unos nodos. Diseñar un flujo que aguante, conectarlo a tus datos reales, y endurecerlo con guardarraíles y evals es otro trabajo. Estas son las cuatro cosas que asumimos.
- Diseño de agente
Flujos diseñados en el canvas visual, no una pizarra
Un agente de demo y un agente de prod son bichos distintos. Diseñamos tu flujo en el canvas de Agent Builder: nodos drag-and-drop para cada paso, entradas y salidas tipadas, ramas y control de flujo, preview runs sobre tus datos reales. Acotamos qué asume el agente y dónde se queda un humano en el bucle, para que lo que despliegas sea lo que de verdad probaste, no un prompt que funcionó una vez en una captura.
Ver un build tipo - Herramientas y datos
Conectado a tus herramientas, datos y sistemas reales
Un agente que no puede alcanzar tus datos solo habla. Conectamos Agent Builder a tu stack vía el Connector Registry y servidores MCP: tu CRM, tus docs, tu base, tus APIs internas, file search y web search donde ayude. Cableamos los tool calls que el flujo necesita con permisos acotados que tú controlas, para que el agente actúe sobre tus sistemas reales en vez de adivinar desde un modelo genérico.
Ver las integraciones - Guardarraíles y evals
Guardarraíles y evals, para que sea seguro enviarlo
Un agente suelto en prod sin guardarraíles es un riesgo. Configuramos los nodos de guardarraíles (PII, jailbreak, fuera de tema, validación de esquema), ponemos aprobación humana donde el riesgo es real, y construimos una suite de evals con datasets y trace grading para medir la calidad antes y después de cada cambio. Envías sobre la prueba de que el flujo se comporta bien, no sobre la sensación de que la demo se veía bien.
Ver el método - Despliegue y capacitación
Desplegado con gobernanza, propiedad de tu equipo
Desplegamos el flujo donde se gana su sitio: embebido en tu producto con ChatKit, o exportado como código Agents SDK en Python, Node o Go para correr en tu infra vía la Responses API. Montamos versionado, logging y rollback, y luego formamos a tu equipo para iterar sin nosotros. Somos una agencia de automatización e IA primero, así que esto encaja en cómo ya construyes y entregas.
Ver la capacitación IA
Construimos los agentes como software, no un pase de diapositivas.
La mayoría de los proyectos de Agent Builder se atascan igual: un flujo a medio construir en el canvas, sin herramientas cableadas, sin guardarraíles, sin evals, y nadie con confianza suficiente para enviarlo. Así que tratamos al agente como un producto: diseñado en el canvas, conectado a datos reales, endurecido con guardarraíles y una suite de evals medida, y luego desplegado con versionado y un humano en el bucle donde cuenta.
- Auditoría · mapeamos el proceso a automatizar y si un agente es la herramienta correcta
- Diseño · construimos el flujo en el canvas, acotamos las herramientas, ponemos los pasos humanos
- Endurecimiento · guardarraíles, evals y trace grading, para que sea seguro y medido antes del lanzamiento
- Despliegue · enviamos vía ChatKit o el Agents SDK, con versionado, logging y traspaso
Nosotros construimos agentes en Agent Builder, y luego probamos que funcionan.
No vendemos un nivel de partner. Construimos agentes reales en el canvas y los enviamos, así que los diseñamos como aguantan en prod: herramientas acotadas, nodos de guardarraíles, una suite de evals medida, y un humano que aprueba las decisiones que pesan. Es exactamente lo que falta cuando un proyecto se queda en un flujo dibujado en el canvas.
- Construimos agentes reales con Agent Builder, así que los diseñamos como aguantan en prod, no como sugiere una demo de lanzamiento.
- Guardarraíles y evals primero: cableamos los nodos de seguridad y una suite de evals medida para que el agente se envíe sobre la prueba, no sobre una sensación.
- Te quedas autónomo: el flujo, sus versiones y el playbook viven en tu cuenta, así que tu equipo itera sin nosotros.
- Te diremos cuándo no usarlo. Algunos agentes son lo bastante simples para el canvas; otros necesitan código de verdad, y te decimos cuáles.
Agent Builder en el centro, tu stack cableada alrededor.
Configuramos las partes que convierten un flujo en canvas en un agente de prod fiable, y luego las conectamos a cómo ya construyes. Esto es lo que cubre un proyecto real de Agent Builder.
- Setup
Diseño de flujo en el canvas
Construimos tu flujo multi-paso en el canvas de Agent Builder: nodos para cada paso, entradas y salidas tipadas, ramas, bucles y control de flujo, con preview runs sobre datos live antes de que nada se acerque a la prod.
- Setup
Connector Registry y MCP
Cableamos los datos y herramientas que el agente necesita vía el Connector Registry y los servidores Model Context Protocol: tu CRM, tus docs, tu base y tus APIs internas, con permisos acotados que tus admins controlan.
- Setup
Nodos de guardarraíles
Configuramos guardarraíles para PII, intentos de jailbreak, entrada fuera de tema y validación de esquema de salida, más pasos de aprobación humana donde una decisión tiene riesgo real, para que el agente se quede dentro de las líneas que pones.
- Setup
Evals y trace grading
Construimos una suite de evals con datasets, trace grading y optimización automática de prompt, para que midas la calidad del agente de forma objetiva y caces las regresiones antes de que lleguen a un usuario.
- Setup
ChatKit y Responses API
Desplegamos el flujo con ChatKit embebido en tu producto, o exportamos el código Agents SDK para correr en tu stack vía la Responses API, con la UI y el streaming cableados.
- Setup
Versionado y traspaso
Montamos versionado de flujo, logging y rollback para que los cambios sean trazables y reversibles, y luego entregamos a tu equipo el flujo y el playbook para iterar solo.
Mapeamos el proceso que quieres automatizar, te llevas un plan.
Antes de cotizar nada, dedicamos 60 minutos a mirar el proceso que quieres que corra un agente, los datos que toca, y si Agent Builder es el encaje correcto. Te llevas una lectura honesta de qué construir en el canvas, qué cablear primero, y los guardarraíles y evals que necesitas. Cero pitch, solo la mirada de un ingeniero sobre tu flujo.
- Una lectura honesta de si Agent Builder encaja en tu proceso
- El flujo y las conexiones de herramientas a construir primero
- Los guardarraíles y evals que vale la pena cablear pronto
- Una opinión franca sobre lo que no hará bien
Cómo llevamos un proyecto de Agent Builder.
Cinco pasos, en orden. No conectamos tus datos reales antes de que el flujo se comporte bien en preview, no lanzamos antes de que guardarraíles y evals estén cableados, y tu equipo posee la cuenta al final. Cada paso tiene un entregable y validas antes de que avancemos.
- Paso 1 · Auditoría del proceso
Mapear el proceso antes de construir el agente
Nos sentamos y miramos el proceso que quieres que corra un agente: los pasos, los datos que toca, las decisiones, dónde los humanos deben quedarse en el bucle. Comprobamos si Agent Builder es siquiera el encaje correcto. La mitad del valor es decirte cuándo un flujo visual es perfecto y cuándo el trabajo necesita código o una automatización más simple, para que no construyas un agente contra un problema que no puede asumir.
- Paso 2 · Diseño en canvas
Diseñar el flujo en el canvas visual
Construimos el flujo en el canvas de Agent Builder: un nodo por paso, entradas y salidas tipadas, ramas y control de flujo, y los tool calls que el agente necesita. Lo corremos sobre datos de preview sobre la marcha, para que al conectar tus sistemas reales la lógica ya se comporte. Ves el flujo tomar forma y validas qué asume el agente frente a lo que aprueba un humano.
- Paso 3 · Herramientas y datos
Conectarlo a tus herramientas y datos reales
Cableamos el agente a tu stack vía el Connector Registry y los servidores MCP: tu CRM, tus docs, tu base, tus APIs internas, más file search y web search donde ayuden. Cada tool call lleva permisos acotados que tú controlas. El agente deja de adivinar desde un modelo genérico y empieza a actuar sobre tus datos reales, y esa es la diferencia entre una demo lista y un agente útil.
- Paso 4 · Guardarraíles y evals
Endurecerlo con guardarraíles y una suite de evals
Antes del lanzamiento configuramos los nodos de guardarraíles (PII, jailbreak, fuera de tema, validación de esquema) y añadimos pasos de aprobación humana donde el riesgo es real. Construimos una suite de evals con datasets y trace grading para medir la calidad sobre casos reales, no anécdotas. Cada cambio después se vuelve a correr contra las evals, para que caces una regresión antes que un usuario, no después.
- Paso 5 · Desplegar y traspasar
Desplegar, y luego quitarse de en medio
Enviamos el flujo donde tiene su sitio: embebido con ChatKit, o exportado como código Agents SDK en tu infra vía la Responses API. Montamos versionado, logging y rollback, y luego formamos a tu equipo para leer trazas, ajustar nodos y correr las evals solo. Si quieres tenernos disponibles para el siguiente agente, lo hablamos aparte. La cuenta y el playbook se quedan tuyos.
Nos juzgan por los agentes que se envían.
Ningún badge de partner que exhibir, así que lideramos con lo que importa: los comentarios de los equipos cuyo flujo de Agent Builder diseñamos y desplegamos, y si el agente siguió ganándose su sitio tras irnos. Nuestras reseñas de Trustpilot vienen de esos equipos, no de un deck de marketing.
- El flujo, sus versiones y el playbook viven en tu cuenta
- Guardarraíles y evals cableados antes de que el agente pase a live
- Tool calls acotados, aprobación humana donde el riesgo es real
- Las reseñas de Trustpilot vienen de los equipos para los que construimos agentes
Las preguntas que nos hacen en bucle.
¿Qué hace exactamente una agencia OpenAI Agent Builder?
Una agencia OpenAI Agent Builder diseña, cablea y despliega agentes en prod sobre AgentKit para que de verdad funcionen, en vez de dejarte un canvas que nadie terminó. Mapeamos el proceso, construimos el flujo en el canvas visual con nodos tipados y control de flujo, conectamos tus herramientas y datos vía el Connector Registry y MCP, configuramos guardarraíles y una suite de evals, y desplegamos vía ChatKit o el Agents SDK. El objetivo es un agente live en prod con gobernanza, no una demo que funcionó una vez.¿Cuánto cuesta un proyecto de Agent Builder?
Depende del alcance: un solo flujo en canvas con dos conexiones de herramientas no tiene nada que ver con un sistema multi-agente cableado a tu CRM, tu base y tus APIs internas con una suite de evals completa. No soltamos un paquete cerrado. Empezamos con una auditoría gratuita de 60 minutos para ver si Agent Builder encaja en tu proceso y qué construir primero, y luego cotizamos un alcance fijo. El uso de OpenAI lo pagas a OpenAI; nosotros diseñamos el flujo para que los costes de tokens y herramientas sean predecibles.¿Agent Builder es suficiente para producción, o necesitamos código?
Ambos tienen su sitio, y te diremos cuál necesitas. El canvas visual de Agent Builder es excelente para una amplia clase de flujos: triaje de soporte, calificación de leads, investigación, copilotos internos, procesamiento de documentos. Para esos, el canvas más guardarraíles y evals te lleva a prod rápido. Algunos agentes (orquestación a medida pesada, necesidades de latencia o estado poco habituales, lógica de sistema profunda) se escriben mejor como código con el Agents SDK. Diseñamos en el canvas donde encaja y bajamos a código donde no, en vez de forzar una sola herramienta en cada trabajo.¿Podéis conectar Agent Builder a nuestras herramientas y datos?
Sí, ahí es donde un agente se gana su sitio. Lo cableamos vía el Connector Registry y los servidores MCP a tus sistemas reales: CRM, docs, base, APIs internas, más file search y web search donde ayuden. Cada tool call corre con permisos acotados que tus admins controlan. Un agente que solo puede hablar es un chatbot; un agente que puede leer y actuar sobre tus datos dentro de guardarraíles es lo que vale la pena desplegar, y conectarlo bien es la mayor parte de ese trabajo.¿Qué son los guardarraíles y las evals, y por qué importan?
Los guardarraíles son los nodos de seguridad que colocas en el flujo: detección de PII, filtrado de jailbreak, bloqueo fuera de tema, validación de esquema de salida, y aprobación humana donde una decisión tiene riesgo. Las evals son cómo mides el agente de forma objetiva, con datasets y trace grading para puntuar la calidad sobre casos reales. Juntos te dejan enviar sobre la prueba de que el agente se comporta bien, y luego cazar regresiones cuando cambias un prompt o un nodo. Saltártelos es cómo una demo lista se vuelve un incidente de prod.¿Cómo desplegáis un agente construido en el canvas?
Dos vías principales, y elegimos la que encaja. ChatKit embebe el flujo en tu producto como una experiencia de chat pasando el workflow ID, así tienes UI y streaming con poco código a medida. O exportamos el flujo como código Agents SDK en Python, Node o Go y lo corremos en tu infraestructura vía la Responses API, lo que te da control total sobre la orquestación y el hosting. En ambos casos cableamos versionado, logging y rollback para que el despliegue sea trazable, no una puerta de un solo sentido.¿Un agente va a reemplazar a nuestro equipo?
No, y no vamos a fingir lo contrario. Un flujo de Agent Builder es muy bueno en las partes repetitivas y bien definidas de un proceso (triaje, búsquedas, redacción, enrutado) y aún necesita personas para fijar el rumbo, gestionar las decisiones de criterio y responsabilizarse del resultado. Diseñamos el flujo con pasos humanos en el bucle exactamente donde una decisión pesa. La ganancia es liberar a tu equipo del trabajo mecánico, no quitarlo, y seremos honestos sobre dónde el agente aún necesita un humano.¿Cuánto tarda un proyecto de Agent Builder?
Para un agente acotado a un solo flujo (diseño en canvas, dos o tres conexiones de herramientas, guardarraíles, una suite de evals de arranque, despliegue), cuenta unas semanas: auditoría y diseño primero, luego herramientas, endurecimiento y lanzamiento. Un sistema multi-agente cableado a varios sistemas internos lleva más. Construimos en lotes para que tengas un agente funcional y con guardarraíles en prod pronto, en vez de esperar a un gran build antes de que nada esté live y se gane el pan.
Deja de dejarlo en el canvas. Llévalo a prod.
Una auditoría de 60 minutos, el proceso que quieres automatizar mapeado, un plan de build con los guardarraíles y las evals incorporados. Si tu equipo puede correrlo en casa tras el build, te damos el playbook. Si encajamos, lo hacemos nosotros.