Reflexion sobre agentes IA y lecciones aprendidas: Antes de profundizar en agentes IA solía entender los grandes modelos de lenguaje como modelos de prediccion inteligentes. Tras trabajar en un intensivo sobre agentes aprendimos a fragmentar flujos complejos en roles especializados, a diseñar tuberias autonomas y a usar prompting estructurado para sistemas deterministas y aptos para produccion. El cambio de mentalidad mas importante es no construir flujos monoliticos con un unico llamado al modelo sino crear agentes especializados que se comuniquen entre si para mejorar precision, trazabilidad y seguridad.

Presentacion del proyecto: Agente de Automatizacion de Correos Electronicos es un sistema multiagente que procesa correos entrantes, extrae datos clave y detecta casos urgentes que requieren escalado, automatizando flujos de comunicacion empresarial.

Objetivos del agente: Leer y categorizar correos entrantes en categorias como Billing, Support, HR, Sales u Other. Extraer campos importantes como numero de factura, importe con moneda, fechas y vencimientos, nombre del proveedor, acciones requeridas y presencia de adjuntos. Detectar urgencias por pagos vencidos, tono enojado, plazos o incumplimientos de SLA. Entregar siempre salidas estructuradas en formato legible por maquina para integracion con sistemas reales.

Arquitectura multiagente: El diseno esta completamente orientado a agentes especializados que conectan mediante un orquestador y un registro de auditoria. Flujo tipico: proveedor de correo — Fetcher Agent — Classifier Agent — Extractor Agent — Urgency Detector Agent — Orchestrator / Router — Audit Logger. Cada agente realiza una tarea concreta y devuelve resultados estructurados para tomar decisiones seguras y trazables.

Agentes y responsabilidades

Fetcher Agent: Conexion con Gmail u Outlook, descarga de correos no leidos y normalizacion en un objeto de mensaje estandar.

Classifier Agent: Clasifica el correo en categorias como Billing, Support, HR, Sales u Other, asigna una puntuacion de confianza y extrae palabras clave de intencion.

Extractor Agent: Extrae campos estructurados: invoice_number, amount con valor y moneda, due_date en formato ISO, vendor_name, lista de action_items y si hay attachments.

Urgency Detector Agent: Calcula nivel de urgencia bajo, medio o alto, detecta plazos vencidos, tono del remitente y otros disparadores de escalado, y devuelve razones y una puntuacion entre 0 y 1.

Orchestrator Agent: Toma decisiones basadas en las salidas de los agentes anteriores: escalar al departamento correspondiente, crear ticket, enrutar a operaciones o solicitar revision humana.

Audit Logger: Registra cada decision para trazabilidad, depuracion y cumplimiento.

Ejemplo de salida estructurada: { email_id: msg_abc123, from: supplier@example.com, subject: Invoice #INV-2025-1104 - Payment overdue, category: { label: Billing, confidence: 0.94 }, extracted: { invoice_number: INV-2025-1104, amount: { value: 45200, currency: INR }, due_date: 2025-11-30, vendor_name: ABC Supplies Pvt Ltd, action_items: [ { type: payment_followup, text: Confirm payment schedule } ] }, urgency: { level: high, score: 0.92, reasons: [ overdue payment, tone: urgent ] }, suggested_action: escalate_to_finance }

Prompts operativos en produccion: Prompt de clasificacion: analizar asunto y cuerpo y devolver etiqueta, confianza e intencion en formato JSON estricto. Prompt de extraccion: extraer invoice_number, amount, due_date, vendor_name, attachments_present y action_items usando formato de fecha ISO y null cuando se desconoce. Prompt de urgencia: evaluar tono, plazos y quejas y devolver nivel, puntuacion y razones.

Plan de evaluacion y metricas: Objetivos ejemplo: classifier accuracy 88 por ciento, extraction F1 0.85, precision en urgencia 0.90 y tasa de automatizacion end to end 70 por ciento. Resultados iniciales pueden superar estas metas: accuracy del 91.2 por ciento y tasa de automatizacion 72.4 por ciento en pruebas controladas.

Implementacion resumida: Fetcher en Python consulta la API de Gmail para mensajes no leidos y normaliza el correo. Orquestador llama a los agentes de clasificacion, extraccion y detencion de urgencia, decide accion con reglas simples y registra todo en el logger. Si la confianza es baja o faltan campos obligatorios, el flujo enruta a revision manual para seguridad.

Logica de accion ejemplo: Si urgencia.level es high y urgencia.score mayor que 0.9 entonces escalate_to_finance. Si classifier.label es Support entonces create_support_ticket. En caso contrario route_to_ops. Los umbrales son parametrizables y ajustables con aprendizaje continuo a partir de correcciones humanas.

Seguridad y revision humana: Criterios de seguridad incluyen confianza baja en clasificacion menor a 0.6, campos obligatorios ausentes o urgencia ambigua. Esos casos se enrutan a revision humana para evitar riesgos operativos. Ademas se recomienda registrar todo para auditoria y cumplimiento normativo.

Mejoras futuras: Añadir memoria de proveedores para enriquecer extraccion, bucle de aprendizaje a partir de correcciones manuales, deteccion de sentimiento y conflictos, respuestas automaticas supervisadas y almacenamiento vectorial para contexto historico.

Aplicaciones y beneficios para empresas: Este agente es practico para equipos de finanzas, operaciones, recursos humanos, ticketing y customer success y permite reducir tiempos de respuesta, disminuir errores por alucinaciones de modelos y aumentar la trazabilidad en procesos sensibles. En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, combinamos experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud para implementar soluciones personalizadas que integran agentes IA con sistemas existentes. Si su empresa busca potenciar la automatizacion y la IA para empresas puede conocer nuestros servicios de inteligencia artificial en Q2BSTUDIO Inteligencia Artificial y explorar desarrollo de aplicaciones a medida en Aplicaciones y software a medida. Ademas ofrecemos ciberseguridad, pentesting, servicios cloud aws y azure, y soluciones de inteligencia de negocio y power bi para mejorar la toma de decisiones.

Herramientas y stack tecnologico: Implementacion tipica usa Python, modelos LLM como GPT 4, orquestacion estilo LangChain, APIs de correo como Gmail, opcionalmente bases vectoriales como Chroma DB y contenedores Docker para despliegue. Integracion con servicios cloud aws y azure permite escalabilidad y seguridad corporativa.

Conclusiones: Los sistemas multiagente aportan claridad, modularidad, interpretabilidad y fiabilidad frente a flujos monoliticos. El Agente de Automatizacion de Correos Electronicos demuestra como combinar inteligencia artificial, software a medida y buenas practicas de seguridad para automatizar procesos criticos. En Q2BSTUDIO desarrollamos soluciones completas que integran agentes IA, servicios cloud, ciberseguridad y business intelligence para ofrecer automatizacion de procesos y mejoras medibles en operaciones.