Agents

Los tres viven juntos porque comparten la misma infraestructura interna (orquestación, retrieval, eval) y se construyen como un solo cuerpo de práctica, no como productos independientes.

— Equity research agent

Agente para acelerar análisis de tesis, modelos y reportes de equity research. Uso real en mi mesa: lectura de transcripciones, primer pase de earnings updates, búsqueda focalizada de evidencias.

Stack: orquestación con LangGraph, retrieval custom sobre filings y transcripciones, evals con datasets propios.

— LinkedIn writer agent

Agente para producir y mantener cadencia de contenido profesional sin fricción. Inputs: notas brutas, links, ideas a medio cocer. Outputs: drafts respetando voz, formato y tono curado.

Stack: pipeline simple de redacción + crítica + segunda pasada, con prompts iterados sobre mi propio corpus.

— Credit underwriting agent

Agente para asistir decisiones de underwriting crediticio: ingesta de documentos, cruce con políticas, generación de recomendaciones para revisión humana.

Stack: extracción estructurada con schemas validados, recall sobre criterios de política, output con razonamiento explícito.

Estado

Builds activos. Cada agente tiene su propia métrica de adopción interna; los públicos vendrán cuando uno cruce el umbral de "vale la pena enseñarlo".