.jpg)
Construir RabbitHole, un sistema multiagent que simula un debat judicial sobre preguntes complexes, va trencar tots els esquemes habituals del desenvolupament d’agents IA. A Q2BSTUDIO entenem aquest tipus de desafiaments tècnics: quan l’arquitectura no es limita a un simple prompt, sinó que exigeix dissenyar ia per a empreses amb estructures d’estat, rutes de fallback entre proveïdors i control de costos en paral·lel. Aquest projecte va demostrar que les restriccions no es demanen al model, es codifiquen al graf; una lliçó que apliquem directament en crear aplicacions a mida i programari a mida amb capacitats de raonament adversarial.
A més de la personalització d’agents, la gestió eficient d’APIs i l’optimització de latència requereixen sòlides bases en serveis cloud aws i azure i en ciberseguretat per protegir les dades sensibles. L’experiència de RabbitHole confirma que la combinació de tècniques com cerca híbrida, reranking i verificació al·lucinatòria pot integrar-se en solucions de intel·ligència de negoci i power bi per donar context a decisions automatitzades. A Q2BSTUDIO desenvolupem agents IA robustos, preparats per escalar des de prototips locals fins a desplegaments en producció amb control total de costos i qualitat.
