Dominio de conocimiento

IA agéntica en operación gobernada

Diseño de agentes con LLM, MCP, contexto recuperable y herramientas gobernadas para ejecutar trabajo real, con autorización humana y evidencia contra el estado de la plataforma.

⬡ Seis líneas de iniciativa

Precondiciones, cumplimiento continuo, conocimiento operacional, auto-remediación, FinOps automatizado y detección de deriva.

📚 Contexto operacional

Base de conocimiento ejecutable con fuentes autorizadas, control de acceso, versionado y citación para decisiones trazables.

🔗 MCP bidireccional

Canales gobernados hacia Pub/Sub, Cloud Run y APIs privadas detrás de un gateway, con permisos granulares y desacoplamiento.

📊 Evidencia verificable

El output del agente se contrasta contra logs, métricas y estado real; un reporte no es evidencia por sí mismo.

🛡 Guardrails y autorización

Políticas explícitas, validación de precondiciones, límites de escritura y escalamiento humano para cualquier acción sensible.

⚡ Remediación reversible

Clasificación, priorización y remediación con idempotencia, checkpoints y rollback; la decisión sensible conserva control humano.

Arquitectura de referencia

Del evento a la evidencia

Un agente confiable no es una caja negra: recibe una señal, recupera contexto autorizado, evalúa política, propone o ejecuta y deja una huella verificable.

01EventoPub/Sub · API · alerta
02Contextofuentes autorizadas
03Políticariesgo · reversibilidad
04Acciónaprobación o rollback
05Evidenciaestado real · auditoría
Cómo opera un agente

Anatomía de un agente autónomo

Ciclo de referencia: del evento de negocio a la acción verificada, con políticas, checkpoints y escalamiento humano cuando corresponde.

Percepción

Eventos, correos, APIs y datos en tiempo real

Razonamiento

LLM con contexto corporativo (RAG)

Herramientas

ERP, CRM, BigQuery, APIs internas

Acción

Propone, ejecuta bajo política y escala si hay duda

Evidencia

Auditoría, métricas y mejora continua

Agente en conversación

Pídelo en lenguaje natural

Lenguaje natural para solicitar análisis y acciones; el agente explica su criterio y respeta la autorización definida.

Agente IA simulación controlada
// Proyecto propio

NIA — laboratorio de referencia

NIA es un laboratorio de agentes con memoria contextual, herramientas acotadas y políticas explícitas; una referencia de diseño para capacidades IA gobernables.

Conocer NIA →

¿Listo para implementar IA gobernable?

Arquitectura, integración y resultados trazables; cada fase con criterio de riesgo y un siguiente paso verificable.