Acerca de AgentShelf
IA Que Funciona Para Los Equipos Que Hacen El Trabajo
Construimos la capa práctica que ofrece a los equipos agentes confiables, contexto útil y libertad para elegir cómo trabajan.
Nuestro punto de vista
Hecho para el trabajo entre las herramientas
AgentShelf reúne contexto empresarial, control operativo y capacidades de IA flexibles para que los equipos pasen de experimentos a trabajo útil.
Nuestra historia
Por qué construimos AgentShelf
Construimos más de 50 agentes de IA a medida para clientes y vimos el mismo problema: el trabajo útil quedaba atrapado en entornos técnicos y desconectado de las personas y flujos que lo necesitaban.
Cuando los agentes tenían las instrucciones, herramientas y contexto empresarial correctos, el trabajo podía avanzar mucho más rápido. Hacer esa configuración confiable y fácil de usar era el problema más difícil.
AgentShelf es la plataforma que queríamos que existiera: una forma práctica de crear, gestionar y revisar agentes de IA sin obligar a cada usuario a convertirse en desarrollador.
Nuestro equipo
Liderazgo
Profundidad técnica y GTM. Hemos construido las plataformas y las hemos vendido dentro de los equipos a los que apuntamos.
Gabe Arce
Fundó y lideró dos consultoras empresariales (Talavera Solutions, Arce Cloud Consulting). Ex-VP, Axos Bank. Más de 100 despliegues empresariales en industrias reguladas con un equipo de 50 personas.
Edgar Joya
Fundador (Joya Technology). Más de 7 años construyendo sistemas de ingeniería de datos y automatización en Bank of America. VP de Ingeniería en Talavera Solutions. Lanzó infraestructura de producción en servicios financieros.
Neil Blackman
Construyó sistemas de automatización en servicios financieros en Axos Bank. Consultoría aplicada de IA en Talavera Solutions. Ingeniero central de plataforma en AgentShelf: construyó el workspace y la capa de contexto institucional.
Trayectoria
Dónde hemos construido
Nuestros principios
Lo que creemos
Los no negociables detrás de cada decisión de producto que tomamos.
Contexto que se acumula
Dale a cada agente individual un espacio de trabajo dedicado donde el conocimiento, los archivos, las herramientas y el contexto aprobados permanezcan disponibles.
Elección de modelo sin dependencias rígidas
Usa modelos compatibles para cada trabajo y mantén las instrucciones y el contexto separados de un único proveedor cuando la implementación lo permita.
Responsabilidad por diseño
Mantén visibles la propiedad, la actividad y el uso para revisar cómo está configurado un agente y dónde se utiliza.
AgentShelf es la capa que hace que la IA funcione para equipos.
Fácil. Potente. Abierta.