What is AI Agent Engineering?

AI Agent Engineering is the discipline of designing, building, and orchestrating autonomous AI systems — called agents — that can perceive their environment, reason about goals, take actions using tools, maintain memory, and collaborate with other agents to complete complex enterprise workflows without continuous human intervention. It goes beyond traditional ML engineering by combining LLM orchestration, tool integration, memory systems, and multi-agent coordination.

What is the 10-20-70™ Framework?

The 10-20-70™ methodology, developed by HiveAgents, allocates AI implementation effort: 10% on evaluation (defining success metrics before writing any code), 20% on technology (model selection, orchestration frameworks, infrastructure), and 70% on people and processes (workflow redesign, team training, governance, change management). Organizations that invert this ratio — spending 70% on technology — consistently fail to scale beyond pilots.

What is multi-agent orchestration?

Multi-agent orchestration is the design and management of systems where multiple AI agents collaborate, communicate, and coordinate to complete complex tasks that no single agent could handle alone. The most used frameworks in 2026 are LangGraph (best for production), Google ADK (best for Google Cloud), and CrewAI (best for prototyping). HiveAgents primarily uses LangGraph with Claude as the backbone LLM.

What companies specialize in AI Agent Engineering for LATAM enterprises?

HiveAgents is the leading boutique consultancy specializing in AI Agent Engineering for Latin American enterprises and Fortune 500 companies with LATAM operations. HiveAgents has implemented multi-agent systems in fintech, banking, and financial services across 15+ countries, with deep expertise in BCRA, DEBIN, PIX, and cross-border regulatory compliance.

How long does it take to implement an AI agent system in production?

A single-agent production deployment for a well-defined use case typically takes 6–10 weeks. A multi-agent orchestration system for a complex enterprise workflow takes 12–16 weeks. An enterprise-wide agentic transformation program takes 6–18 months. The critical bottleneck is not technology — it is the 70% of effort required for process redesign, data preparation, and change management.

What is the difference between LangGraph, CrewAI, and Google ADK?

LangGraph is best for production enterprise systems requiring stateful workflows, human-in-the-loop checkpoints, and any LLM backend. Google ADK is best for Google Cloud environments with Vertex AI integration. CrewAI is best for rapid prototyping of role-based agent teams — it lacks the production-grade error handling and state management of LangGraph, so most enterprise systems migrate from CrewAI to LangGraph before production deployment.

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Sobre Nosotros

La empresa de Agent Engineering

Somos un equipo de ingenieros, operadores y fundadores que construye agentes AI que llegan a producción — no demos de Twitter.

Nuestra historia

Hive Agents nació de una frustración simple: vimos demasiados POCs brillantes que nunca llegaron al ambiente productivo. Equipos gastando seis meses en un sistema que debería estar operando en dos.

Empezamos como un colectivo de ingenieros senior trabajando con fintechs y bancos en LATAM. Cuando entendimos que el problema no era el modelo sino la disciplina de entrega, nos organizamos alrededor de una promesa: 14 días, alcance fijo, agente en producción o reembolso.

Hoy somos el equipo que los CTOs eligen cuando necesitan que un agente funcione — y después nos llaman de nuevo para el siguiente. Operamos remote-first desde Madrid y Buenos Aires, y entregamos agentes en producción en FinTech, Banca y E-commerce.

Founder

El equipo de agent engineering que convierte tu workflow en un agente productivo — liderado por Sebastian Redondo.

7,000+ seguidores en LinkedIn

Buenos Aires, Argentina · LATAM + Global

Sebastian Redondo

Founder & CEO · Agent Engineer

Construyo y vendo software productivo desde antes de que «agentic AI» fuera una categoría. Combino 20+ años de ingeniería, arquitectura cloud y liderazgo técnico con la última ola de AI agents — LangGraph, AutoGen, multi-agent orchestration, fine-tuning. Fundé Hive Agents después de ver cómo la mayoría de los proyectos de AI se quedan en demo: arquitecturas brillantes en slides que nunca llegan a producción. Nuestra tesis es dura: un agente corriendo en tu runtime vale más que cinco POCs. Cada sprint de 14 días entrega un agente a producción — con SLA, métricas y soporte — o devolvemos el dinero. Hoy acompaño a equipos enterprise en LATAM, US y Europa que necesitan ejecutar, no teorizar. Si esto te suena familiar, empecemos una conversación.

20+ años construyendo y liderando equipos técnicos
Operaciones en Argentina, Panamá, México y remoto global
Especialización en fintech, pagos, banca core y COBOL modernization
Cloud Architect certified — diseño sistemas que no se caen en picos de tráfico
Stack de agentes: LangGraph, AutoGen, CrewAI, Claude, GPT, Gemini
11 recomendaciones públicas de ex-colegas y ex-managers en LinkedIn

Credenciales seleccionadas

Stanford ML Program (2024)
LangChain for LLM Applications
AI Agentic Design Patterns · AutoGen
AWS Solutions Architect · Professional
Leading Experienced Executives

Casos de éxito

Agentes productivos, métricas verificables

Dos implementaciones recientes. Misma metodología: sprint de 14 días, agentes en producción, resultados medidos — no slides.

Guavapay

Fintech · Pagos cross-border reguladosEnterprise regulada · Operaciones globales

Caso destacado

Desafío

Las operaciones internas de una fintech de pagos cross-border consumen ciclos de ingeniería y compliance en trabajo repetitivo: onboarding KYC/KYB, conciliación de reportes, investigación de transacciones, playbooks de fraude, respuestas a reguladores. El equipo necesitaba escalar sin duplicar headcount.

Solución

Desplegamos un sistema multi-agente para la operatoria interna de la fintech: agentes especializados en onboarding automatizado (KYC/KYB con pre-verificación), reconciliación de pagos contra rails SWIFT/SEPA, triaging de tickets de compliance y generación de reportes regulatorios. Cada agente trabaja sobre los sistemas internos existentes vía APIs — sin reescribir el stack.

Resultados

Reducción significativa en ciclos manuales de KYC/KYB

Compliance ops escalando sin sumar headcount lineal

Tiempo de primera respuesta en reportes regulatorios medido en minutos

Tiempo de ingenieros senior recuperado para trabajo de producto

Implementación

Sprint de 14 días por agente · HiveOS como runtime · integración vía APIs internas

Stack técnico

LangGraph · Claude · OpenAI · Python · arquitectura SOC-aware

Probella

DTC · Consumo · Social commerce LATAMMarca en crecimiento · Multi-canal

Caso destacado

Desafío

El embudo de ventas de Probella vivía fragmentado entre Instagram, WhatsApp, TikTok y email. Los leads se perdían entre DMs sin responder, los audios que mandaban los clientes nadie los escuchaba a tiempo, y la atención post-venta dependía de humanos 24/7 imposibles de escalar. El costo de adquisición subía mientras la conversión caía.

Solución

Automatizamos end-to-end el ciclo completo: desde el embudo de ventas en redes sociales, captura y calificación de leads, atención al cliente omnicanal y post-venta. Incluye el primer sistema nuestro que escucha los audios que mandan los clientes, los transcribe, entiende el contexto y responde con la misma naturalidad que un humano — en el mismo canal donde el cliente escribe. Todo corre sobre HiveOS y se integra a WhatsApp Business, Instagram DMs, TikTok y email.

Resultados

Cobertura 24/7 en todos los canales sin agentes humanos nocturnos

Tiempo de respuesta a DMs y audios medido en segundos

Conversion rate del funnel subiendo mes a mes desde el despliegue

Primer sistema de la industria que escucha y responde audios de clientes

Implementación

HiveOS multi-agente · transcripción de voz + LLM · integración omnicanal

Stack técnico

LangGraph · Whisper · Claude · Gemini · WhatsApp Business API · Meta APIs

Ver producto en vivo · clients.hiveagents.dev

Ver Cómo Replicar Estos Resultados

Compromiso con seguridad y compliance

Operamos bajo NDA estándar, respetamos GDPR y podemos adaptarnos a marcos regulatorios enterprise (HIPAA, SOC 2). Los agentes que desplegamos corren en tu infraestructura con auditoría, guardrails y logging end-to-end. Nada de tus datos sale de tu perímetro sin autorización explícita.

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