How long does it take to build a custom AI agent?

Most AI agent projects at WNC take 4 to 12 weeks depending on integrations, data complexity, and the evaluation harness required for production readiness.

How much does it cost to build a custom AI agent?

WNC AI agent projects typically range from $15,000 for a focused single-purpose agent to $150,000 for a multi-agent system with custom tooling, integrations, and evaluation infrastructure.

Which LLM providers does WNC support?

WNC primarily uses Anthropic Claude and OpenAI GPT models. Other providers (Gemini, open-source models on AWS Bedrock or Together AI) are supported on request.

Can the AI agent integrate with our existing systems?

Yes. WNC builds custom integrations with CRMs, helpdesks, databases, internal APIs, and SaaS tools as part of standard delivery.

How do you evaluate AI agent quality before deployment?

Every WNC AI agent ships with an evaluation harness — a curated test set of input/expected-output pairs that runs on every change and is used to gate releases.

Does WNC handle deployment and ongoing maintenance?

Yes. WNC deploys agents to client-owned cloud (typically AWS) and offers ongoing maintenance and iteration as a separate engagement.

Todos los servicios

Agentes de IA y chatbots

Atiende a cada cliente al instante, sin contratar a más gente.

Respuestas más rápidas, más capacidad y menor coste de atención.

Tu equipo está desbordado por preguntas y tareas repetitivas que lo apartan del trabajo que de verdad importa. Creamos agentes de IA que gestionan esas conversaciones y tareas como lo harían tus mejores personas — así los clientes obtienen respuestas en segundos, tu equipo recupera su concentración y la calidad del servicio se mantiene a medida que creces.

Gestionemos Abrir Kanban

01 / Qué resuelve

Donde baja la presión.

Los clientes nunca esperan una respuesta

Las preguntas habituales se resuelven en segundos, a cualquier hora — tu equipo solo interviene cuando de verdad hace falta.

Respuestas de tus datos, en lenguaje claro

Pregunta en lenguaje natural y obtén el resumen o el dato que necesitas, sin esperar a un analista.

El trabajo repetitivo se hace solo

Las tareas repetitivas de varios pasos se completan por sí solas, para que las personas dediquen su tiempo al trabajo que necesita un humano.

Todos encuentran la respuesta correcta rápido

Tu equipo y tus clientes obtienen respuestas precisas extraídas directamente de tus propios documentos y sistemas.

02 / Stack

La tecnología con la que construimos.

Estándar del sector, aburrida en el buen sentido: herramientas con futuro, que el próximo ingeniero también conocerá.

Proveedores de LLM

OpenAI GPT-4
Razonamiento avanzado y conversación
Claude (Anthropic)
Asistente de IA seguro y útil
Google Gemini
Capacidades multimodales de IA
Llama/Mistral
Despliegue de modelos de código abierto

Frameworks de agentes

LangChain
Framework para el desarrollo de aplicaciones LLM
LangGraph
Orquestación de agentes multi-actor con estado
CrewAI
Framework de colaboración multiagente
AutoGen
El framework multiagente de Microsoft

Integración y herramientas

MCP Protocol
Model Context Protocol para integración de herramientas
Function Calling
Capacidades nativas de uso de herramientas del LLM
Vector Databases
Pinecone, Weaviate, Qdrant
APIs & Webhooks
Conecta con cualquier servicio externo

03 / Enfoque

Cómo construimos cosas que perduran.

Consciente del contexto

Agentes que entienden el dominio y el contexto de tu negocio.

Respuesta en tiempo real

Procesamiento rápido y eficiente para interacciones instantáneas.

Seguro y controlado

Barreras de seguridad, filtrado de contenido y opciones con supervisión humana.

Sistemas multiagente

Agentes coordinados que trabajan juntos en tareas complejas.

04 / Estándares

Buenas prácticas que no omitimos.

Seguimos estándares del sector y métodos probados en cada proyecto: son los que hacen que el presupuesto se mantenga.

Ingeniería y optimización de prompts
Gestión de la ventana de contexto
Optimización del coste de tokens
Manejo de errores y alternativas de respaldo
Validación y filtrado de respuestas
Gestión de la memoria de conversación
Pruebas A/B para prompts
Monitorización y analítica
Limitación y regulación de la tasa de peticiones
Seguridad y privacidad de los datos

05 / Infraestructura

Dónde se ejecuta y cómo se mantiene en pie.

AWS — ECS, Lambda y Step Functions para los entornos de ejecución de agentes
Inferencia con GPU de NVIDIA para modelos autoalojados
Bases de datos vectoriales (pgvector, Pinecone) para recuperación y memoria
Observabilidad completa: trazabilidad, arnés de evaluación, paneles de coste y tokens

Start

¿Listo para construir tu agente de IA?

Cuéntanos qué debe hacer. Un ingeniero senior te responderá con un alcance y un precio honestos.

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