El Blog de Chanl
Ideas sobre cómo construir, conectar y monitorear agentes IA para experiencia del cliente, de los equipos que los envían a producción.
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Parte 1: Los 7 Puntos de Extensión de Claude — El Modelo Mental
CLAUDE.md, Skills, Hooks, MCP Servers, Connectors, Claude Apps, Plugins — el ecosistema de extensiones de Claude es poderoso pero confuso. Aquí está el modelo mental que le da sentido a los 7.
Parte 2: CLAUDE.md, Hooks y Skills — Tres Capas
CLAUDE.md establece convenciones. Los Hooks las aplican. Los Skills enseñan flujos de trabajo. Entender estas tres capas — y su espectro de confiabilidad — es la clave para una configuración de Claude Code que realmente funcione.
Los agentes de IA son geniales. Hasta que no lo son. Cuando devolver el control a los humanos
Los agentes de IA pueden manejar el 80% de las interacciones con clientes sin problemas. El otro 20% es donde tu reputacion se construye o se destruye. Asi es como disenar una escalacion que realmente funcione.
Parte 3: MCP Servers vs. Connectors vs. Apps
Todas las Claude Apps son Connectors. Todos los Connectors son MCP Servers. Entender esta jerarquía — y cuándo construir vs. usar integraciones administradas — ahorra semanas de ingeniería innecesaria.
Parte 4: Los 7 Puntos de Extensión en una Base de Código de Producción
Más de 50 skills, múltiples MCP servers, reglas con alcance, hooks de seguridad — así es como los 7 puntos de extensión de Claude se componen en un monorepo NestJS real con 17 proyectos. Qué funciona, qué entra en conflicto y qué haríamos diferente.
Zero-Shot o sin oportunidad? Como los agentes de IA manejan llamadas que nunca han visto
Cuando un cliente llama con una solicitud que tu agente de IA nunca ha encontrado, que pasa realmente? Desglosamos la mecanica del manejo zero-shot y como probarlo antes de que falle en produccion.
Tu agente de IA no aprende de produccion. Esto es lo que te esta costando.
La mayoria de los agentes de IA se despliegan y se olvidan. Los equipos que estan ganando con IA tienen una estrategia diferente: cerrar el ciclo desde cada llamada en vivo de vuelta al agente mismo.
Tu agente paso todas las pruebas de desarrollo. Por eso fallara en produccion
Un framework de pruebas de 4 capas para agentes de IA (unitarias, integracion, rendimiento y caos) para que tu agente sobreviva a clientes reales, no solo a demos controladas.
MCP es ahora el estandar de la industria para integraciones de agentes de IA. Esto es lo que significa
MCP estandariza como los agentes de IA se conectan a herramientas y datos, reemplazando integraciones fragiles y propietarias con un protocolo universal. Esto es lo que significa para tus agentes.
IA Conversacional vs. IA Agentiva: Cual es la diferencia y por que importa para equipos de CX
La IA conversacional sigue scripts. La IA agentiva persigue objetivos. Aqui esta la diferencia exacta, con una comparacion lado a lado y una guia practica para elegir el enfoque correcto para experiencia del cliente.
Tu agente de IA, esta realmente listo para produccion? Las 3 pruebas que la mayoria de los equipos se saltan
La mayoria de las fallas en agentes de IA no ocurren porque el agente sea malo, sino porque nunca fue probado correctamente. Aqui esta el framework de pruebas (unit, A/B y en vivo) que detecta lo que las demos no muestran.
IA Agentica en Produccion: De Prototipo a Servicio Confiable
Lleva IA agentica a produccion sin que se rompa a las 2 AM. Cubre patrones de orquestacion (ReAct, bucles de planificacion), manejo de errores, circuit breakers, degradacion elegante, observabilidad y escalamiento, con implementaciones en TypeScript que puedes reutilizar.
Aprende IA Agéntica
Una lección por semana: técnicas prácticas para construir, probar y lanzar agentes IA. Desde ingeniería de prompts hasta monitoreo en producción. Aprende haciendo.
