Infraestructura de agentes para operaciones B2B
Tus compradores obtienen cotizaciones precisas y reservables en minutos en lugar de días. IdeaBosque conecta agentes de IA a los sistemas que ya usas: ERP, CRM, ecommerce, catálogos de proveedores, reservas, pagos y conocimiento de soporte. Cada backend se expone mediante módulos gobernados de Model Context Protocol (MCP), por lo que el flujo es revisable, auditable y listo para producción desde el primer release. El mismo grafo de conocimiento que alimenta las transacciones también da a tu equipo de soporte acceso instantáneo a información estructurada de la industria.
Descubrimiento de una semana. Obtienes un inventario de sistemas, un mapa de flujos y un alcance fijo, decidas o no construir con nosotros.
Sin pegamento ad hoc. Motores RFQ, catálogos de proveedores, CRM, ERP, ecommerce, reservas, pagos y grafos de conocimiento se envuelven cada uno en módulos MCP con herramientas consistentes, registro de auditoría y límites de tasa.
La columna vertebral de orquestación usa herramientas MCP gobernadas para descubrir opciones de catálogo, crear solicitudes de compradores, preciar líneas de cotización de proveedores, reservar inventario restringido, aplicar descuentos, fijar FX, hacer snapshot de términos de cancelación y entregar cotizaciones aceptadas a sistemas de orden, reserva o pago. Cada llamada se registra con solicitud, respuesta, latencia y resultado.
La orquestación de agentes de IA es la capa de coordinación que enruta la intención de un agente a través de muchos backends. La columna vertebral de orquestación de IdeaBosque lo hace mediante módulos gobernados de Model Context Protocol (MCP), por lo que cada llamada a herramientas se prueba, se limita y se registra.
Deja de coser integraciones punto a punto que se rompen cuando un sistema cambia. IdeaBosque entrega un runtime de agente multi-paso que enruta la intención a través de módulos de Model Context Protocol (MCP), gestiona el estado del flujo y aplica límites de tasa, errores estructurados y registros de auditoría desde el inicio.
Cada conector se construye una vez, se prueba y se reutiliza — no se reconstruye por proyecto. Módulos para HubSpot, NetSuite, BigCommerce, WooCommerce, Shopify, Brightpearl, ShipStation, Canto, ResolvePay y sistemas similares se entregan con pruebas, límites de tasa y compatibilidad con Python 3.8+.
Responde preguntas que tu base de datos no puede: sustitutos, alternativas, compatibilidad, coincidencias de tiempos de entrega y reglas de margen. Grafos de Neo4j de productos, catálogos, proveedores, clientes e industria dan al agente contexto de relaciones antes de actuar.
Tu almacén se mantiene actualizado sin un ingeniero de datos cuidando las cargas. Pipelines orquestados con Dagster mueven datos de fuente a S3, Redshift y Athena con archivos particionados Hive, cargas incrementales por watermark y escrituras idempotentes.
Cotiza en un flujo gobernado lo que hoy toma a tu equipo días de trabajo manual: intake de RFQ, descubrimiento de catálogo, generación de cotizaciones de proveedores, precios escalonados, reservas de inventario, FX, snapshots de cancelación, procesamiento de RMA, sincronización de activos e intake de órdenes B2B.
“Cada conector que entregamos se ve igual.”
Un proyecto con alcance definido pone típicamente el primer agente en producción en cinco a ocho semanas.
Un primer programa produce comúnmente de seis a diez módulos MCP reutilizables.
Los módulos MCP compartidos eliminan típicamente de un tercio a dos tercios del código de integración glue.
Un flujo RFQ gobernado conecta intake de solicitudes, precios, reservas, aprobaciones y handoff.
Objetivos representativos, no garantías. Los resultados reales dependen del alcance, la madurez de los sistemas fuente y la capacidad de tu equipo para participar.
El grafo de transacciones también se vuelve un grafo de soporte: relaciones de proveedores, jerarquías de productos, reglas de compatibilidad, niveles de precios y datos de referencia cruzada están disponibles para agentes de soporte y asistentes de IA en el momento en que llega una consulta.
Un modelo de grafo de productos, proveedores, clientes, taxonomías y relaciones de tu industria — construido desde tus sistemas fuente y enriquecido con estándares externos. Soporta preguntas en lenguaje natural como qué proveedores tienen un equivalente a la pieza X con tiempo de entrega menor a cinco días.
Cuando llega una consulta de cliente, el grafo de conocimiento expone contexto relevante automáticamente — historial de órdenes, compatibilidad de productos, opciones de sustitución, reglas de precios y estado de proveedores — para que agentes y asistentes de IA respondan con respuestas precisas y conscientes de las relaciones.
Asistentes de IA consultan el grafo para responder autónomamente preguntas de nivel 1 — especificaciones, estado de órdenes, disponibilidad de sustitutos y niveles de precios — desviando consultas rutinarias antes de que lleguen a un humano. Casos complejos escalan con contexto completo del grafo, para que los agentes de nivel 2 empiecen informados.
Pipelines de Dagster sincronizan nuevos productos, proveedores, cambios de precios e interacciones de clientes al grafo según un calendario. El grafo se mantiene actualizado sin mantenimiento manual, y cada interacción de soporte consulta el estado más reciente de tus datos de la industria.
Inventario de sistemas fuente, mapa de flujos RFQ/negocio, borrador de catálogo de herramientas MCP, alcance del agente, métricas de éxito.
1 semanaUn conector por sistema fuente más entidades de solicitud, cotización, ítem de cotización, ítem de proveedor, precios, disponibilidad y políticas según sea necesario.
2-3 semanasColumna vertebral de orquestación de agentes, system prompt, descripciones de herramientas, session store, acciones de flujo RFQ, pipeline Dagster si hay sincronización de datos.
2 semanasObservabilidad, límites de tasa, rutas de fallback, rollout con feature flags, runbook del operador, verificaciones de handoff de cotización/reserva/orden.
1 semanaSin lock-in propietario. La columna vertebral de orquestación y el patrón de módulos MCP funcionan con cualquier modelo que pueda llamar herramientas de forma confiable y seguir instrucciones estructuradas, ya sea de pesos abiertos o frontera.
Envía los sistemas involucrados, el flujo a automatizar y el handoff que necesitas. Un ingeniero lee cada brief y responde en dos días hábiles con una evaluación de ajuste y riesgo.
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