Stack tecnológico
Herramientas elegidas por el resultado, no por el hype.
Nuestro stack es pequeño a propósito. Cada herramienta gana su lugar haciendo una cosa bien en la cadena desde el análisis de negocio hasta un agente operativo en el que tu equipo puede confiar.
LLMs frontier
Anthropic
Claude como modelo por defecto para flujos de agentes con razonamiento alto y contexto largo — especialmente donde importa la seguridad y la dirigibilidad.
Orquestación multi-agente
CrewAI
Cuando un solo prompt no basta, CrewAI nos deja construir equipos de agentes especializados que planifican, actúan y revisan.
LLMs locales y on-prem
LLM Studio
Para clientes con requisitos estrictos de residencia de datos, ejecutamos y ajustamos modelos localmente con LLM Studio — ningún dato sale del perímetro.
Ingeniería de agentes
Python
El lenguaje principal para nuestros pipelines de agentes, harness de evaluación y trabajo de data engineering.
Backend y APIs
Node.js
Nuestro runtime preferido para APIs en tiempo real, enrutado de webhooks e integrar salidas de agentes en apps de cara al cliente.
Entrega
Linear
La bancada de trabajo de cada proyecto QwertyBit — roadmap, issues, releases, y los recibos de qué se entregó y cuándo.
Control de versiones y CI
GitHub
Cada línea que escribimos vive en tu GitHub. Entrega transparente, revisiones de PR e integración continua desde el día uno.
Base de conocimiento
Notion
Donde viven los playbooks, los mapas de proceso y los briefs de agentes — y la fuente de datos de muchos agentes de conocimiento interno.
Mapeo de procesos
Miro
El lienzo para los talleres de análisis de negocio y mapeo de oportunidades — cada diagrama que dibujamos contigo acaba aquí.
¿Listo para ver dónde los agentes pueden reducir tus costes?
Cuéntanos sobre el proceso que quieres optimizar. Vlad revisa personalmente cada brief y responde en un día laborable.