Todos hemos visto un agente que suena bien en un demo y se cae en cuanto toca un sistema real. La diferencia entre un chat y un agente que trabaja está en tres piezas: herramientas confiables, memoria por proceso y un humano en el punto exacto donde hace falta. En esta sesión construimos uno en vivo, sin slides. Desde Claude o Cursor, conectados por MCP a Hiveflow, creamos un flujo que lee correos y hojas de cálculo, decide con un LLM, escribe en un CRM y detiene la ejecución para aprobación humana cuando hay duda. Vemos cómo se cablean las herramientas con function calling, cómo la memoria evita que el agente pregunte dos veces lo mismo y qué pasa cuando algo falla a mitad del proceso. Cerramos con la parte que más pregunta la gente de infraestructura: cómo operar estos agentes desde una terminal, con Remote Control, y qué se registra de cada acción para auditoría y costos. Salen con un patrón de arquitectura que pueden replicar con cualquier modelo y con el flujo del demo para llevárselo. Formato: charla con demo en vivo, 90 minutos + 30 de preguntas. Para quién: desarrolladores, arquitectos y equipos de datos que ya usan LLMs y quieren pasarlos a producción. Speaker: Jonathan Olvera, fundador de Hiveflow.