Case StudyFounder, Architect & AI Engineer

Docutron.

Un SaaS de inteligencia documental con IA que convierte documentos de proyecto en bruto en informes técnicos conformes y de calidad para inversores, mediante un pipeline de 15 agentes Claude con estricta atribución de fuentes contra alucinaciones.

Client
Independent Product
Year
2026
Tools
Claude API, FastAPI, Python, PostgreSQL, Celery, Redis, React, TypeScript, Stripe
Ficha de muestra de Docutron: los documentos fuente fluyen a través de una retícula de quince agentes especializados hasta un informe citado y conforme.

Resumen

Docutron aborda un problema documental genuinamente difícil: tomar una pila de archivos de proyecto en bruto — registros de perforación, permisos, resultados de ensayos, levantamientos, fotografías — y producir un informe técnico conforme y de calidad para inversores. El caso de uso fundacional es el estándar minero NI 43-101, donde la exactitud es un requisito regulatorio, no una cortesía. El principio central de la plataforma es la anti-alucinación por construcción: cada afirmación generada por la IA debe citar un documento fuente y una referencia de página, y los datos ausentes producen una declaración explícita de vacío en lugar de una conjetura.

El pipeline multiagente

Quince agentes Claude especializados colaboran en cada informe: un orquestador coordina la ingesta, la clasificación, la extracción de secciones, el control de calidad, la revisión editorial, el análisis económico, los agentes de permisos y cronología, el manejo de imágenes y un constructor final de informes. Un agente de descubrimiento de esquemas investiga los estándares regulatorios mediante búsqueda web, de modo que el sistema puede adaptarse a nuevos formatos de informe. La selección de modelos es escalonada — Haiku para la clasificación de alto volumen, Sonnet para la extracción y la redacción, Opus donde importa la profundidad.

Aspectos destacados de ingeniería

  • La caché de prompts en los system prompts de los agentes reduce los costes de IA en más de un 80% a lo largo del pipeline
  • Seguimiento del uso de IA por llamada, estimación de costes y cortacircuitos alrededor de cada integración con Claude
  • Backend asíncrono en FastAPI con SQLAlchemy 2.0, colas de tareas con Celery/Redis y multi-tenancy con esquema por inquilino en PostgreSQL
  • Autenticación con la seguridad como prioridad: JWT RS256, bcrypt y autenticación de dos factores TOTP
  • Facturación con Stripe en tres niveles de suscripción, con transcripción de voz impulsada por Whisper para la ingesta de entrevistas

Resultado

Una demostración profundamente arquitecturada del diseño multiagente en producción — orquestación, control de costes, resiliencia y resultados verificables — aplicada a un dominio donde la alucinación es descalificante.