Construyo agentes de IA que actúan: operan sistemas reales, hablan por teléfono y ejecutan herramientas auditadas. No solo contestan.
No leas sobre mi trabajo. Al final de esta página, habla con él.
Todo empieza en una pestaña cualquiera. No hay app que instalar ni SDK de terceros: la página abre una conexión y espera.
No es un vídeo ni un GIF. Es el agente real atendiendo como agencia de viajes: consulta precios de su base de datos, valida códigos de reserva y aparta paquetes ejecutando herramientas contra su backend.
Aprende de llamadas grabadas en vez de reentrenarse: mina transcripciones, agrupa las conversaciones que sí resolvieron y devuelve esos guiones probados a un modelo barato. Tool-calling sobre los sistemas del cliente con allowlist validada y auditoría.
Rastreo GPS antirrobo desplegado en producción. Ante movimiento no autorizado, un agente de voz llama al dueño, registra si fue autorizado y, si es robo, activa el protocolo: rastreo continuo, inmovilización del motor y folio para la policía. Acciones sensibles con confirmación verbal.
Motor de síntesis en español: F5-TTS (diffusion transformer) más conversión de timbre con RVC sobre CUDA. Un worker persistente en GPU llevó la síntesis de ~21 s a 2-4 s por oración — de prototipo inservible a conversación real.
Recibe una petición de feature y la implementa respetando reglas de arquitectura inyectadas. Pipeline Planner → Coder → Reviewer sobre un runtime de function calling escrito desde cero, sin frameworks de agentes, con memoria que arrastra decisiones entre tareas.
Sistema multi-agente que corre entero en local, cero APIs de pago: estratega de contenido que cruza tendencias scrapeadas y asistente de WhatsApp que responde con contexto de mis proyectos vía RAG local. Gateway propio en Node.js, sin API de pago.
Un solo codebase Flutter que genera dos apps con identidades opuestas por flavors. Backend con planes, cuotas y features configurables en base de datos sin desplegar, motor de disponibilidad timezone-aware y CI/CD con health gate y rollback automático.
Agentes especializados con servidores MCP que exponen herramientas a los modelos, flujos conversacionales multi-paso y una capa de guardrails que bloquea lo que se sale de política antes de tocar el backend. Sobre AWS.
La feature central no es agendar: es detectar socios a punto de irse y escribirle a cada uno un mensaje personalizado, con fallback resiliente. Check-in por QR offline firmado con JWT y dashboard de retención.
Captura real del onboarding de VoiceAgent: subes llamadas grabadas, se transcriben y minan solas, y el agente queda listo para probarse en el mismo WebSocket que usaría la telefonía.
Arquitectura de IA para clientes: servidores MCP en Python para que los modelos alcancen sus bases de datos con seguridad, subsistema de memoria que mantiene coherentes las conversaciones multi-paso bajando el coste en tokens, y la capa de guardrails.
Liderazgo técnico de un pod de 5: decisiones de arquitectura, prioridades de refactor y estándares del equipo. Migración de legacy a Clean Architecture con MVVM. El CI/CD pasó de 2.5 horas manuales a 15 minutos automatizados.
Arquitectura de cliente para una plataforma de gestión escolar, con interfaz en Android nativo sobre Jetpack Compose aplicando SOLID dentro de sprints ágiles.
Más de 60 endpoints REST en PHP con JWT y modelos MySQL optimizados. Arquitectura del sistema logístico y de trazado de rutas de «Dogtor», con notificaciones en tiempo real por WebSockets en Android e iOS.
Móvil y backend para gestión de flotillas y transporte público, incluyendo APIs en Laravel y rastreo de rutas GPS.
Abierto a proyectos de agentes de IA, automatización, plataformas end-to-end y liderazgo técnico. Respondo rápido.