ROADMAP · VERSIÓN INICIAL

Agente Consultor.
Plan de implementación.

Plataforma Inteligente de Retención del Conocimiento — recorrido del módulo de explotación de datos, desde la solución completa hasta una primera versión funcional en 4 semanas.

DocumentoRoadMap Técnico
AlcanceCore 3 · Agente Consultor
Horizonte4 semanas
Versiónv1 · Mayo 2026
· · · Propuesta técnica

Del ecosistema multi‑agente al primer Consultor productivo sobre el conocimiento.

LangGraph RAG Vectorial Google File Search Azure AI OpenAI Realtime
01 · Solución completa ECOSISTEMA MULTI‑AGENTE

Tres agentes especializados orquestan el ciclo de retención del conocimiento.

Cada agente cumple una función específica dentro del canal único conversacional. El Consultor, foco de este RoadMap, opera sobre el conocimiento ya capturado.

CORE 01
Agente Analista
Estratega de información

Interpreta puesto, contexto y responsabilidades para diseñar una entrevista dinámica enriquecida sobre el estándar corporativo.

  • Inferencia de patrones por rol
  • Parámetros de indagación avanzados
  • Complementa formatos estáticos y fuentes de información
CORE 02
Agente de Interacción
Entrevistador · voz en tiempo real

Conduce la entrevista con el trabajador en voz natural, con cambio de personalidades según el interlocutor.

  • OpenAI Realtime · latencia 250–500 ms
  • Investigador, pedagógico o ejecutivo
  • Estructura el conocimiento extraído en texto
Foco del RoadMap CORE 03
Agente Consultor
Explotación del conocimiento

Recupera, sintetiza y responde sobre el conocimiento documentado a diferentes perfiles de usuario.

  • Consulta sobre bases vectoriales y RAG
  • Responde por texto al Agente de Interacción
  • Punto de entrada único de explotación
Análisis Diseña la entrevista
Captura Adapta la conversación
Explotación Contrasta y responde
02 · Agente Consultor · Visión completa Sub‑agentes · LangGraph + RAG multi‑dimensional

Arquitectura objetivo: grafo de sub‑agentes sobre múltiples RAG corporativos.

USUARIO · VOZ Pregunta del directivo o sucesor "¿Cómo se ejecuta el proceso X según nuestras políticas?"
LANGGRAPH · GRAFO DIRIGIDO DE SUB‑AGENTES
01 · Plan
Enrutador
intención · LLM
intención · consulta
02 · Fetch
Recuperador
BM25 + vectorial · k=10
embed 1536d ⇄ reordenar
03 · Rank
Reordenador
cross‑encoder · top‑N k=4
CAG · caché dim 1024 · TTL 7d · aciertos 38% lectura ↔ escritura · Fetch ⇄ Compose
04 · Compose
Sintetizador
LLM · 8k ctx · herramientas
borrador ⇄ revisión
05 · Guard
Evaluador
veracidad · PII
validado · con citas
06 · Render
Generador UI
citas · JSX · respuesta
01 · IngestIngestaPDF · DOCX · XLSX · voz
02 · ChunkChunkingSemántico · 512/1024 + overlap
03 · EmbedEmbeddingstext‑embedding‑3‑large · e5
04 · StoreIndexaciónAzure AI Search · pgvector
05 · ServeRetrieval híbridoBM25 + vector + rerank
RAG · OperativoProcesos & Actividadesdim 3072 · chunk 512 · jerárquico
RAG · CualitativoConocimiento tácitodim 1024 · chunk 1024 · semántico
RAG · CorporativoDocumentación TIdim 1536 · chunk 768 · híbrido
RAG · EstructuradoDocumentación Legaldim 768 · entidades + grafo
03 · Agente Consultor · Versión inicial Funcionalidad básica · Google File Search

Primera versión funcional, apoyada en Google File Search.

01Indexación administradaChunking + embeddings dentro de File Search.
02Un único corpusProcesos, perfiles y formatos digitalizados.
03Q&A con citasRespuestas con referencia al archivo de origen.
04Sin sub‑agentesUna sola cadena, sin pipeline propio.
Entrada Usuario · pregunta "Resumen del proceso de mantenimiento"
Core 3 · Agente Consultor (LLM) Reformula la consulta y delega la búsqueda.
Google File Search RAG administrado
A · CHUNK
Chunking auto
B · EMBED
Embeddings auto
C · STORE
Vector store
D · SEARCH
Recuperación semántica + citas al archivo / página
Corpus inicial · carpeta única ≈ 40–80 docs
Procesos Actividades Documentación Formatos retención
★Time‑to‑valueOperativo en semanas.
→Menor superficieSin infraestructura vectorial propia.
↗Base evolutivaMigrable al grafo de sub‑agentes.
✓Trazabilidad nativaCitas al documento y página.
04 · RoadMap · Versión inicial 4 semanas · entrega incremental

Cuatro semanas: del punto de partida al primer Consultor productivo.

Kick‑off 4 semanas · entrega incremental Piloto productivo
Inicio Fase II
01Semana
02Semana
03Semana
04Semana
Semana 01 · Descubrir Corpus y alcance
  • Levantamiento de fuentes
  • Casos de uso y métricas de éxito
  • Limpieza y normalización de archivos
  • Definición del system prompt
EntregableCorpus inicial validado
Semana 02 · Construir File Search & backend
  • Carga del corpus y setup de File Search
  • Servicio backend con el Consultor
  • Cadena consulta → recuperación → síntesis
  • Logging básico y manejo de errores
EntregableAgente respondiendo por API con citas
Semana 03 · Integrar Canal conversacional
  • Integración con la UI única de chat
  • Log‑In y Gestión de cuentas
  • Renderizado de citas y enlaces
  • Guardrails y control de PII
EntregableConsultor accesible desde la UI
Semana 04 · Lanzar Hardening & piloto
  • Evaluación con golden set
  • Ajuste de prompts y formato
  • Observabilidad y feedback de usuarios
  • Despliegue piloto con usuarios autorizados
Entregablev1 piloto productivo + handoff
Duración total · 4 semanas · entrega incremental