La agencia Anthropic.Claude, en producción.
Anthropic te da Claude y una clave de API, y luego un notebook vacío que produce una demo lucida y poco más. Construimos lo de verdad sobre el modelo Claude correcto, lo anclamos en tus datos con RAG, y lo conectamos a tu producto, n8n y Make.
★★★★★Reseñas verificadas en Trustpilot · Agencia de IA, automatización y growth
Activecampaign
Adalo
AdCreative.ai
Agencia Hermes Agent
Ahref
Airtable
Allo-The-Mobile-First-Company
Anthropic
Apify
Apolloio
Attio
Base44
Baserow
Brevo
Bright-Data
Browse-Ai
Bubble
Captaindata
ChatGPT
Claude
Claude CodeClaude CoworkClaude Design
Clay
Clickup
Cursor
DeepSeek
Depuración Make
Depuración n8n
Depuración Zapier
Dust
ElevenLabs
Fillout
Flutterflow
Folk-Crm
Freepik SpacesUna agencia Anthropic te construye un producto, no una demo.
Cualquiera puede llamar a la API de Claude una vez. Construir un agente en el que tu equipo confíe, anclarlo en tus datos, y conectarlo a tu stack para que sobreviva a producción es otro trabajo. Estas son las cuatro cosas que asumimos.
- Construir con Claude
Agentes IA y copilotos construidos sobre Claude
Una demo de LLM en un notebook no es un producto. Construimos lo de verdad sobre la familia de modelos Claude (Opus para el razonamiento difícil, Sonnet para el día a día, Haiku cuando importan la latencia y el coste): copilotos de soporte, asistentes internos, procesado de documentos, agentes de código. El objetivo es algo que tu equipo usa de verdad el lunes, no una prueba de concepto que impresiona una vez y luego cría polvo.
Ver un build tipo - Integración de API
Conectamos la API de Claude a tu stack
Llamar a la API en un script es fácil. Conectarla a tu producto, tu back-office y tus herramientas sin que se caiga en producción es el trabajo. Integramos el SDK de Anthropic (Python o TypeScript), montamos el streaming, el tool use, el prompt caching para bajar el coste en tokens, y reintentos que no se funden bajo carga. Tienes Claude en tu stack, no un proyecto frágil que nadie se atreve a usar.
Ver el método - RAG y tus datos
Claude anclado en tu conocimiento
Un modelo que se inventa las respuestas es peor que no tener modelo. Anclamos a Claude en tus propios datos, docs, tickets, catálogo de producto, base de conocimiento, para que las respuestas citen una fuente real en vez de adivinar. Eso significa retrieval, chunking, embeddings, y la ventana de contexto larga usada como toca. El objetivo son respuestas que tu equipo puede defender ante un cliente, no una alucinación con aplomo que luego hay que corregir.
Ver el pipeline - Automatización y ops
Claude que corre dentro de tus flujos
Generar una respuesta es la mitad del trabajo. Metemos a Claude dentro de n8n y Make, construimos agentes con el Agent SDK, y usamos los Managed Agents (ejecución en sandbox, checkpointing, permisos acotados, tracing de punta a punta) cuando una tarea tiene que correr sola. Somos una agencia de automatización e IA primero, así que Claude se conecta al resto de tu stack con monitorización encima, en vez de vivir en un silo.
Ver Claude en ops
Construimos con Claude como un sistema, no una demo.
La mayoría de los proyectos con Claude mueren igual: una demo de notebook que impactaba, y luego nada, porque nunca se ancló en datos reales ni se conectó a nada. Así que lo tratamos como infraestructura: construido sobre el modelo correcto, anclado con RAG y tool use, lanzado al stack, entregado a un equipo que sabe correrlo.
- Auditoría · mapear el caso de uso, tus datos, y si Claude es siquiera el modelo correcto
- Build · el agente, copiloto o pipeline sobre el modelo correcto (Opus, Sonnet o Haiku)
- Ground · RAG sobre tus datos más tool use, para que las respuestas citen y actúen
- Ship · conectar a tu stack, añadir prompt caching, monitorización y gestión de errores
Una agencia de automatización, no un revendedor de modelo.
No vendemos un nivel de partner de Anthropic. Venimos de la automatización y la IA, así que vemos a Claude por lo que es: un motor de razonamiento sólido que tiene que conectarse al resto del stack para valer algo. Es exactamente lo que falta cuando un proyecto se queda en una demo sin anclaje ni integración.
- Venimos de la automatización y la IA, no de revender un modelo. Claude es un nodo de tu stack, no todo el pitch.
- Agnósticos al modelo: tomamos Claude cuando encaja (razonamiento, contexto largo, seguridad, tool use) y decimos con honestidad cuándo GPT o un modelo open es la mejor opción.
- Honestos con el encaje: si una herramienta de catálogo ya hace el trabajo, te lo decimos en vez de construirte algo a medida que no necesitabas.
- Ningún badge que agitar. Nos juzgan por si la cosa sale y aguanta en producción, no por un nivel de partner.
Claude en el centro, tus sistemas alrededor.
Construimos las partes que de verdad deciden si una feature de IA sale o no, y luego las conectamos a las herramientas que tu equipo ya usa. Esto es lo que cubre un build real.
- Build
Integración de la API de Claude
Conectamos la API de Anthropic a tu producto o back-office con el SDK, el streaming, las salidas estructuradas y los reintentos, para que Claude corra en producción y no solo en un notebook de demo.
- Build
Agentes IA (Agent SDK / Managed Agents)
Construimos agentes que hacen acciones reales: el Agent SDK para flujos a medida, los Managed Agents (ejecución en sandbox, checkpointing, permisos acotados, tracing) cuando una tarea corre sin supervisión.
- Build
RAG sobre tus datos
Anclamos a Claude en tus docs, tickets y catálogo: retrieval, chunking, embeddings y citas, para que las respuestas apunten a una fuente real en vez de a una suposición creíble.
- Build
Prompt engineering y caching
Ajustamos los prompts sobre tus casos reales y activamos el prompt caching para bajar coste y latencia en las partes que se repiten, para que la calidad suba mientras la factura baja.
- Build
Tool use y conectores MCP
Le damos herramientas a Claude: function calling para pegar a tus API, y conectores MCP para que llegue a tus sistemas vía un protocolo limpio en vez de pegamento frágil hecho a mano.
- Build
Automatización (n8n / Make + Claude)
n8n, Make, Zapier: Claude dentro de los flujos que ya corres, para clasificar, redactar, extraer, con la gestión de errores y la monitorización que lo mantienen vivo tras el lanzamiento.
Encuadramos tu caso de uso, te llevas un plan.
Antes de cotizar nada, dedicamos 60 minutos a mirar tu caso de uso, tus datos y tu stack. Te llevas una lectura honesta de si Claude encaja, qué modelo usar, y qué construir primero. Cero pitch, solo la mirada de un operador sobre lo que vale la pena construir y lo que no.
- Una lectura honesta de si Claude es el modelo correcto para ti
- Qué construir primero, y sobre Opus, Sonnet o Haiku
- Cómo anclarlo en tus datos y conectarlo a tu stack
- Una opinión franca de cuándo una herramienta de catálogo es lo listo
Cómo llevamos un build de Claude.
Cinco pasos, en orden. No lanzamos antes de que funcione en tus casos reales, no entregamos una caja negra que nadie sabe correr, y tu equipo lo posee al final. Cada paso tiene un entregable y validas antes de que avancemos.
- Paso 1 · Auditoría de caso de uso y datos
Mapear el caso de uso y comprobar que Claude encaja
Nos sentamos con quienes son dueños del problema, soporte, ops, producto, y miramos qué quieres de verdad: un copiloto de soporte, un asistente sobre tus docs, un extractor de documentos, un agente de código. Revisamos tus datos, tu stack y tus restricciones (latencia, coste, privacidad). Te llevas una lectura honesta de si Claude encaja, qué modelo usar, y dónde una herramienta existente saldría más barata que algo a medida.
- Paso 2 · Build sobre el modelo correcto
Construir el agente, copiloto o pipeline que encaja
Construimos sobre la familia Claude: Opus para el razonamiento difícil, Sonnet para el día a día, Haiku cuando la latencia y el coste importan más. Montamos el SDK de Anthropic (Python o TypeScript), el streaming, las salidas estructuradas y el prompt caching desde el principio. Un operador de tu lado valida el comportamiento sobre casos reales antes de que conectemos nada a producción.
- Paso 3 · Anclarlo en tus datos
RAG y tool use para respuestas reales, no adivinadas
Anclamos a Claude en tu propio conocimiento: retrieval, chunking, embeddings, y citas para que cada respuesta apunte a una fuente. Añadimos tool use y conectores MCP para que el agente pueda de verdad leer tus sistemas y actuar, no solo charlar. El objetivo son respuestas que tu equipo puede defender ante un cliente, no una alucinación con aplomo que toca corregir más tarde.
- Paso 4 · Lanzar e integrar
Conectarlo a tu stack con monitorización encima
Integramos el build en tu producto, back-office o capa de automatización (n8n, Make o la API), activamos el prompt caching para bajar el coste, y añadimos el Agent SDK o los Managed Agents cuando una tarea corre sin supervisión. Cada flujo sale con su gestión de errores, su tracing y su monitorización, no pegada tras el primer incidente. Corre en producción, no en una pestaña de demo.
- Paso 5 · Formar y traspasar
Tu equipo lo corre, no nos necesitas en retainer
Formamos a quienes serán dueños del build: cómo leer lo que hace el modelo, dónde es fuerte, dónde dejar un humano en el bucle. El setup sale con un playbook breve. Si quieres ir más a fondo, nuestro curso de Claude cubre el build de principio a fin. Si quieres tenernos disponibles para lo que escala después, lo hablamos aparte en vez de encerrarte.
Nos juzgan por lo que sale y aguanta.
Ningún badge de partner que exhibir, así que lideramos con lo que importa: los comentarios de los equipos cuyo build de Claude lanzamos, y si siguió funcionando una vez que nos fuimos. Nuestras reseñas de Trustpilot vienen de esos operadores, no de un deck de marketing.
- El build sale con un playbook que tu equipo puede correr
- Anclado en tus datos, validado antes de pasar a producción
- Conectado al stack con monitorización, no una pestaña de demo
- Las reseñas de Trustpilot vienen de los equipos para los que construimos
Las preguntas que nos hacen en bucle.
¿Qué hace exactamente una agencia de Anthropic?
Una agencia de Anthropic construye soluciones de IA sobre Claude y las lanza en tu stack, en vez de darte una clave de API y una demo. Construimos agentes, chatbots y copilotos sobre el modelo Claude correcto (Opus, Sonnet o Haiku), conectamos la API de Anthropic a tu producto o back-office, la anclamos en tus datos con RAG para que las respuestas citen una fuente real, y añadimos tool use, prompt caching y monitorización. El objetivo es algo que tu equipo usa en producción, no una prueba de concepto que impresiona una vez y muere.¿Cuánto cuesta construir con Claude con vosotros?
Depende del alcance: un simple copiloto de soporte no tiene nada que ver con un asistente RAG completo sobre tus docs con tool use y agentes encima. No soltamos un paquete cerrado. Empezamos con una auditoría gratuita de 60 minutos para encuadrar el caso de uso, y luego cotizamos un alcance fijo. El consumo de la API de Anthropic lo pagas directamente a ellos, por token, y montamos el prompt caching para mantener esa factura baja. También te diremos de entrada si una herramienta de catálogo hace el trabajo más barato que algo a medida.¿Claude o GPT: qué modelo deberíamos usar?
Depende del trabajo, y somos honestos con ello. Claude es fuerte en razonamiento, contexto largo, seguir instrucciones con cuidado, tool use y seguridad, por eso lo elegimos en trabajo documental y de agentes. Pero somos agnósticos al modelo: si GPT o un modelo open encaja mejor en tu caso por coste, latencia o una capacidad concreta, te lo decimos en vez de forzar que Claude gane la comparación. No tenemos un badge de partner que defender, así que la recomendación sigue tu caso de uso, no nuestros incentivos.¿Podéis anclar a Claude en nuestros propios datos?
Sí, es el núcleo de la mayoría de los builds. Montamos RAG sobre tus docs, tickets, catálogo de producto o base de conocimiento: retrieval, chunking, embeddings, y citas para que cada respuesta apunte a una fuente real. La ventana de contexto larga de Claude ayuda, pero un retrieval bien hecho importa más que meter todo en el prompt. El resultado es un asistente que tu equipo puede defender ante un cliente, no uno que se inventa una respuesta con aplomo que luego hay que corregir.¿Qué son los Claude Managed Agents y los necesitamos?
Los Managed Agents (en beta pública en 2026) dejan a Claude correr tareas solo con ejecución de código en sandbox, checkpointing, gestión de credenciales, permisos acotados y tracing de punta a punta. Los necesitas cuando una tarea tiene que correr sin supervisión y con seguridad, no para un simple chatbot. Para flujos a medida usamos más bien el Agent SDK (Python y TypeScript). Te diremos en la auditoría cuál encaja, o si una simple llamada a la API es todo lo que de verdad necesitas.¿Podéis integrar Claude con el resto de nuestras herramientas?
Sí, ahí es donde más valor aportamos. Conectamos a Claude a tu producto y back-office vía la API, y a tu capa de automatización (n8n, Make, Zapier) para que clasifique, redacte y extraiga dentro de flujos que ya corres. Usamos tool use y conectores MCP para que el modelo llegue a tus sistemas vía un protocolo limpio en vez de pegamento frágil. La monitorización y la gestión de errores salen con ello, para que siga funcionando tras el lanzamiento en vez de romperse en silencio.¿Cuánto tarda construir algo con Claude?
Para un build acotado (un copiloto o asistente, anclado en tus datos), cuenta de 2 a 4 semanas: auditoría y una primera versión que funciona pronto, luego el anclaje, el tool use y la integración. Un sistema multiagente completo con Managed Agents y monitorización lleva más. Troceamos en lotes para que tengas una primera versión usable pronto, en vez de esperar meses a que todo esté perfecto antes de que nadie lo toque.¿Formáis a nuestro equipo o solo entregáis el build?
Ambos, y la formación es el punto clave. Un build que nadie entiende muere en el primer caso límite. Formamos a quienes serán dueños: cómo leer lo que hace el modelo, dónde es fuerte, dónde dejar un humano en el bucle, cómo actualizar los prompts y los datos. El setup sale con un playbook breve. Si quieres ir más a fondo, tenemos un curso de Claude que cubre el build de principio a fin.
Deja de pelearte con un notebook vacío. Ten un producto.
Una auditoría de 60 minutos, tu caso de uso encuadrado, un plan de build que encaja con tus datos y tu stack. Si tu equipo puede correrlo en casa tras lanzarlo, te damos el playbook. Si encajamos, lo hacemos nosotros.