Archivo
Casos reales, con la fuente a la vista
6 casos publicados para este filtro. Cada ficha cita la fuente y no inventa la cifra que falta.
Nuevos hoy
- Repartir un trabajo entre varios agentes con un rol cada unoSon ejemplos de repositorio, no el despliegue medido de una empresa. No hay ahorro ni volumen real.Fuente: CrewAI
- Meter el modelo en la revisión de código y medir el cicloEl rango publicado es 25–50 %. No hay una cifra única ni se explica cómo se midió.Fuente: GitLab
- Cerrar la mayoría de los tickets sin pasar cada chat a una personaLa pieza cita un techo del 86 % de resolución automática. No indica el periodo ni cuántos tickets entraron en la cuenta.Fuente: Intercom
- Sacar un editor en el que el modelo vive dentro del texto25.000 altas en un día. La ficha no dice cuántas siguieron usando el editor después.Fuente: Lex
- Abaratar los agentes cuando el contexto se repiteHay dos porcentajes publicados: menos 90 % de coste y menos 85 % de latencia. No aparece la factura ni el número de llamadas.Fuente: Notion
- Encargar una issue a un agente abierto y revisar el cambioEl repositorio no publica una tasa de issues resueltas ni un coste medio por tarea.Fuente: OpenHands
Destacados
Los tres más recientes del filtro. No es un ranking de pago.
- Repartir un trabajo entre varios agentes con un rol cada unoSon ejemplos de repositorio, no el despliegue medido de una empresa. No hay ahorro ni volumen real.Fuente: CrewAI
- Meter el modelo en la revisión de código y medir el cicloEl rango publicado es 25–50 %. No hay una cifra única ni se explica cómo se midió.Fuente: GitLab
- Cerrar la mayoría de los tickets sin pasar cada chat a una personaLa pieza cita un techo del 86 % de resolución automática. No indica el periodo ni cuántos tickets entraron en la cuenta.Fuente: Intercom
Sectores
Patrocinio
Índice
- ProductividadRepartir un trabajo entre varios agentes con un rol cada unoLos ejemplos oficiales de CrewAI muestran equipos de agentes que se dividen tareas como preparar un viaje, mirar acciones o dejar lista una reunión.CrewAISon ejemplos de repositorio, no el despliegue medido de una empresa. No hay ahorro ni volumen real.
- SoftwareMeter el modelo en la revisión de código y medir el cicloGitLab usa la API de Claude dentro de su plataforma. El relato sitúa la ganancia de productividad entre el 25 % y el 50 %, según el flujo.Claude (API)El rango publicado es 25–50 %. No hay una cifra única ni se explica cómo se midió.
- Atención al clienteCerrar la mayoría de los tickets sin pasar cada chat a una personaFin, el agente de Intercom, responde apoyado en la API de Claude. En la ficha del proveedor se afirma que puede despachar hasta el 86 % del volumen de soporte sin intervención humana.Claude (API)La pieza cita un techo del 86 % de resolución automática. No indica el periodo ni cuántos tickets entraron en la cuenta.
- ContenidoSacar un editor en el que el modelo vive dentro del textoLex es un procesador de texto que llama a la API de Claude. El caso cuenta 25.000 registros en las primeras 24 horas.Claude (API)25.000 altas en un día. La ficha no dice cuántas siguieron usando el editor después.
- ProductividadAbaratar los agentes cuando el contexto se repiteNotion junta Claude Managed Agents con la caché de prompts. El relato del proveedor habla de un gasto un 90 % menor y de una latencia un 85 % más baja.Claude Managed AgentsHay dos porcentajes publicados: menos 90 % de coste y menos 85 % de latencia. No aparece la factura ni el número de llamadas.
- SoftwareEncargar una issue a un agente abierto y revisar el cambioOpenHands es un agente de desarrollo de código abierto. Puede modificar el repositorio, ejecutar comandos y navegar para cerrar una tarea de software.OpenHandsEl repositorio no publica una tasa de issues resueltas ni un coste medio por tarea.