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title: "Asesor técnico-comercial con IA para un e-commerce B2B | Red Moon Consulting"
description: "Un agente que encuentra productos, consulta precio y stock en tiempo real, calcula materiales y prepara presupuestos, citando la ficha técnica de la que sale cada dato."
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# Asesor técnico-comercial con IA para un e-commerce B2B

Un agente que encuentra productos, consulta precio y stock en tiempo real, calcula materiales y prepara presupuestos, citando la ficha técnica de la que sale cada dato.

Sector

Distribución de suelos y revestimientos

Encargo

Cliente directo

Mi papel

Arquitectura y desarrollo del agente

Stack

Python, FastAPI, LangGraph, Claude, PostgreSQL, pgvector, Next.js

## El problema

El cliente quería que su tienda online resolviera las preguntas que hacen particulares, instaladores y arquitectos antes de comprar: qué producto sirve para un baño, cuántas cajas hacen falta para 34 m², qué certificados tiene un panel. Y que lo hiciera sin inventarse referencias ni precios.

## Qué decidí

* **Un grafo fijo con LangGraph en lugar de un agente autónomo.** El proceso de venta se conoce de antemano, así que el grafo es más predecible y más barato.
* **Los cálculos los hace el código.** El modelo interpreta la pregunta y redacta la respuesta, pero las cajas, los metros y la merma salen de funciones deterministas.
* **Un validador revisa cada respuesta antes de enviarla.** Si menciona una referencia, una cifra o una afirmación que no sale del catálogo o de la documentación, se descarta y se responde con una plantilla.
* **Dos modelos:** uno rápido para entender la pregunta y otro mejor para redactar.

## Qué construí

* RAG híbrido sobre fichas técnicas y certificados, con citas literales y número de página.
* Un adaptador de solo lectura sobre la base de datos de la tienda para consultar precio y stock en tiempo real.
* Borradores de carrito y de presupuesto, y traspaso al equipo comercial cuando hace falta.
* Trazas por turno con latencia, tokens y coste, con los datos personales ocultos, y un límite de gasto mensual.

## Resultado

En la batería de 42 casos reales sobre el catálogo:

| Métrica                | Resultado       |
| ---------------------- | --------------- |
| Casos correctos        | 39 de 42 (93 %) |
| Acierto en producto    | 96 %            |
| Citas literales        | 100 %           |
| Cálculos exactos       | 100 %           |
| Latencia mediana / p95 | 4,2 s / 8,4 s   |
| Coste por respuesta    | 0,008 $         |

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