VazquezDev
/

RAGAGENTESAUTOMATIZACIÓN

Arquitecto y Desarrollador de Sistemas de IA_

Diseño arquitecturas RAG y sistemas de agentes autónomos que funcionan en producción, no en una demo — con la arquitectura adaptada a tus requisitos de seguridad y cumplimiento.

Sistemas seguros y escalables construidos para automatizar operaciones críticas — en la nube o autoalojado, con responsabilidad end-to-end de la arquitectura hasta el despliegue.

VAZQUEZDEV.PRO
ONLINE
Adrián Vázquez - Arquitecto y Desarrollador de Sistemas de IA.
3+AÑOS EN PRODUCCIÓN
PROFILE

#Sobre mí_

VazquezDev OS v2.4.0-pro
En línea
REGISTRO_BOOT
[ OK ]Inicializando VazquezDev OS v2.4.0-pro...
[ OK ]Cargando AI_Architect_Kernel...
[ OK ]Estableciendo puente seguro con Barcelona-HQ...
[ OK ]Montando /mnt/knowledge/AI_Architecture...
[ OK ]Estado del sistema: OPTIMO
010203040506070809101112131415161718
adri@vazquezdev:~$whoami
Adrián Vázquez//Arquitecto y Desarrollador de IA//Ciudadano UE — sin necesidad de patrocinio de visado
adri@vazquezdev:~$cat mission.md
Diseño IA que funciona donde tiene que funcionar — tus servidores o la nube, la arquitectura sigue tus requisitos de seguridad y cumplimiento. Pipelines RAG, agentes autónomos y flujos de orquestación — desplegados en producción, no atascados en modo demo.
adri@vazquezdev:~$./capabilities.sh --architecture-first
PRIVACY[OK] Arquitectura Primero — en la nube o autoalojado, el diseño sigue tus requisitos de seguridad
PROD[OK] Producción Primero — arquitecturas robustas más allá de prototipos
E2E[OK] Responsabilidad End-to-End — capa vectorial, backend, orquestación e interfaz
TEAM[OK] Equipo y Entrega — integración con equipos de ingeniería, metodologías ágiles y CI/CD
#Para profundizar de forma interactiva en mi historial de proyectos y stack, pregunta a Cortex AI. brain.vazquezdev.pro
adri@vazquezdev:~$

>> // SISTEMAS DESPLEGADOS _

Sistemas en producción y case studies técnicos. Construidos para usuarios reales, restricciones reales e impacto operativo medible.

[AGT-01]
Live · Desplegado
VazquezDev·Agente LangGraph · Voz a Texto · Multi-Cliente
01

ReportAI

Un agente que convierte una nota de voz en el informe corporativo ya formateado en la plantilla Word de cada cliente — acta de reunión, parte de visita — y lo entrega por el canal de chat que ya usan, sin apps nuevas que instalar.

01SITUACIÓNEl Problema

El problema:

La mayoría de agentes de notas de reunión parten de que la reunión es una videollamada programada con un bot dentro. Eso deja fuera el caso más habitual: una visita presencial o una llamada de teléfono, resueltas después desde el móvil, sin portátil ni enlace de reunión. Y casi ninguno deja subir la plantilla Word de la empresa — devuelven su propio resumen genérico en vez del informe real que la empresa ya usa.

  • Los agentes de notas de reunión actuales necesitan un bot dentro de la videollamada — inútiles para visitas o llamadas de teléfono
  • Ninguna herramienta rellena la plantilla Word propia de cada empresa; todas devuelven su formato genérico
  • Documentar una visita seguía exigiendo transcribir a mano y dar formato al informe después
02OBJETIVOLa Meta

Objetivo:

Un agente que corra sobre el chat que cada equipo ya tiene abierto, sin integraciones ni apps nuevas, y fiel al documento real de cada cliente, no a un resumen genérico:

  • Cada cliente define su propia plantilla y sus propios tipos de documento desde un panel de administración — sin tocar código
  • Extracción con validación de esquema, no solo texto generado: una fecha mal puesta o un acuerdo perdido en un informe formal es un fallo real
  • Revisión humana obligatoria antes de enviar, con aprobación o corrección respondiendo al propio mensaje
03SOLUCIÓNLa Tecnología

Stack y destacados:

  • Backend: FastAPI (Python)
  • Orquestación del agente: LangGraph
  • Extracción: Claude — structured output / tool-calling con validación de esquema
  • Voz: Groq Whisper
  • Base de datos: PostgreSQL autoalojado
  • Documentos: docxtpl + Gotenberg autoalojado — plantilla Word → documento final
  • Panel de administración: Vue/Nuxt · Vuetify · Tailwind
  • Infra: Docker Compose · Traefik
  • Cadena completa: transcribir → extraer con validación de esquema → rellenar la plantilla propia → entregar por el mismo canal
04RESULTADOSEl Impacto

Resultado:

Un comercial sale de una visita y graba una nota de voz de 90 segundos desde el coche. Minutos después, el informe está en el buzón correcto — en la plantilla exacta de la empresa, no un resumen genérico de IA:

  • En producción con 3 clientes activos, procesando entre 10 y 15 informes al mes
  • Fidelidad al documento real: la extracción se valida contra el esquema de cada plantilla antes de generarlo — una fecha mal puesta o un acuerdo perdido no pasa
  • Arquitectura multi-cliente real: dar de alta un cliente nuevo es configurar plantilla, tipos de documento y canal desde el panel — sin tocar código
  • Suite de evaluación propia protegiendo la calidad de la extracción en cada cambio
  • Demo pública y en vivo en reportai.vazquezlabs.com
[MCP-01]
Live · Desplegado
VazquezDev·Servidor MCP · Búsqueda Vectorial · Qdrant
02

Qdrant-MCP

Un servidor Model Context Protocol que expone la API completa de Qdrant como herramientas, permitiendo a cualquier cliente LLM compatible con MCP gestionar colecciones, ejecutar todos los modos de búsqueda y operar despliegues de Qdrant en producción — no solo guardar y buscar.

01SITUACIÓNEl Problema

El problema:

Los servidores MCP existentes para Qdrant solo exponen herramientas básicas de guardar y buscar. Un cliente LLM que necesita operar de verdad una base de datos vectorial en producción — crear colecciones, ejecutar hybrid search, hacer snapshots, vigilar telemetría — no tenía una forma estandarizada de hacerlo.

  • Las herramientas básicas de guardar/buscar no cubren el ciclo de vida de colecciones, payloads ni snapshots
  • No existía una interfaz MCP estándar que cubriera toda la API de Qdrant
  • Los equipos acababan escribiendo scripts sueltos para tareas de administración en lugar de dejar operar al LLM
02OBJETIVOLa Meta

Objetivo:

Construir un servidor MCP que dé a los clientes LLM acceso completo y seguro a la API de Qdrant, sin incluir generación de embeddings, para que siga siendo compatible con cualquier pipeline de embeddings:

  • Ciclo de vida completo de colecciones y puntos: crear, actualizar, borrar, hacer snapshot
  • Todos los modos de búsqueda: hybrid (fusión RRF/DBSF), agrupada, recommend, discover
  • Seguro por defecto para uso en producción — sin pérdida accidental de datos
03SOLUCIÓNLa Tecnología

Stack y destacados:

  • Core: Python 3.12+ · SDK qdrant-client · Pydantic · tenacity
  • Transporte: stdio (local) o streamable-http (red)
  • Distribución: Imágenes Docker · paquete PyPI
  • Calidad: pytest · ruff · mypy · hooks de pre-commit
  • 49 herramientas entre colecciones, búsqueda, payloads, snapshots y observabilidad
  • Modo read-only y modo BYO-Qdrant con aislamiento multi-tenant
  • Protección SSRF y métricas Prometheus para despliegues públicos
04RESULTADOSEl Impacto

Resultado:

Publicado como imagen Docker y paquete PyPI, con una web de demo en vivo que muestra las 49 herramientas y ejemplos de sesión real — instálalo y empieza a gestionar Qdrant desde cualquier cliente MCP en minutos:

  • Demo y documentación en vivo en mcp-qdrant-web.vazquezlabs.com con guías de instalación para Qdrant autoalojado
  • Se distribuye vía PyPI, Docker o un bundle para Claude Desktop
  • Open source con licencia MIT en GitHub

>> // TRAYECTORIA _

De fundamentos full-stack a sistemas de IA en producción.

Full Stack Eng.2023
Backend & Data2024
AI Architect2025
AI EngineerNOW
Mar 2026PRESENT
01
CURRENT FOCUS

Ingeniero de Inteligencia Artificial

CSR Online·Mar 2026 - Actualidad
  • Único ingeniero del departamento de IA: responsabilidad end-to-end de los 3 sistemas de IA ya en producción, reportando directamente al co-fundador y CTO.
  • Diseño e implementación de sistemas multi-agente y arquitecturas RAG empresariales autoalojadas.
  • Responsabilidad total del ciclo de vida: infraestructura, base de datos vectorial, backend y despliegue a producción.
Oct 2025PRESENT
02
ACTIVE

Arquitecto y Desarrollador de Sistemas de IA

VazquezDev·Oct 2025 - Actualidad

VazquezDev no es un trabajo, es mi marca personal y laboratorio de IA. El lugar donde construyo sistemas reales para clientes reales.

Tras consolidar mi base full-stack, di el salto a la arquitectura de IA. Diseño y despliego sistemas RAG empresariales y flujos multi-agente con responsabilidad end-to-end, de la capa vectorial al despliegue en producción. Todo bajo un mismo principio: IA lista para producción, arquitectura adaptada a tus restricciones y construida para durar.

El puente entre el desarrollador que era y el arquitecto de IA que soy. (Operando en paralelo a mi rol en CSR Online).

Sep 2023Sep 2025
03
COMPLETED

Full Stack Product Engineer

VazquezDev·Sep 2023 - Sep 2025

La etapa donde pasé de escribir código a ingeniar productos digitales completos — y donde nació VazquezDev.

Diseño y entrega end-to-end de 6 productos B2B sin intermediarios: desde la arquitectura y la base de datos hasta el frontend, el despliegue y producción.

La base que me permite hoy construir sistemas de IA de principio a fin.

Sep 2024Jul 2025
04
COMPLETED

Backend & Data Infrastructure Engineer

Senyum SL·Sep 2024 - Jul 2025
  • Bases de datos (SQL Server): administración; T-SQL avanzado (consultas, vistas, índices, procedimientos almacenados); optimización de rendimiento.
  • C#/.NET (a3ERP): automatizaciones de datos e integraciones.
  • Power BI: modelado de datos y generación de cuadros de mando.
  • Sistemas Distribuidos: Mantenimiento de infraestructura backend para alta disponibilidad.
STACK INITIALIZED

// STACK TECNOLÓGICO

El stack que uso para desplegar sistemas de IA en producción. Sin hype, sin relleno.

LAY-0108 TOOLS
El Motor

Infraestructura & Backend

Donde vive la lógica de negocio, la persistencia de datos y el despliegue.

FastAPIAPIs Python de alta velocidad para sistemas de IA y herramientas internas
Node.jsRuntime de JavaScript para APIs y servicios backend
DockerDespliegue contenerizado para estabilidad y reproducibilidad
PostgreSQLBases de datos relacionales para cargas de producción
RedisCaché semántico y gestión de colas
TraefikEdge router y reverse proxy para microservicios
PrometheusMétricas y observabilidad para despliegues en producción
VPS (Servidores)Operación Linux, redes, SSL, despliegues y monitorización
LAY-0207 TOOLS
El Cerebro

IA & Orquestación

La capa de razonamiento y flujos detrás de RAG, agentes y automatizaciones.

PythonEl lenguaje nativo de la infraestructura de IA
LangGraph / LangChainArquitectura de grafos para agentes con memoria y lógica condicional
ChromaDB / Qdrant / pgvectorMemoria vectorial autoalojada para RAG y recuperación semántica
MCP ProtocolEl estándar abierto para exponer herramientas a cualquier cliente LLM compatible
LLMs — Claude · OpenAI · GeminiSelección estratégica según latencia, coste y nivel de privacidad requerido
PydanticValidación de esquema para salidas estructuradas y tool-calling de LLMs
LangfuseTrazabilidad y evaluación para agentes LLM
Principio de arquitectura: Requisitos primero → Capa vectorial → Razonamiento LLM → Aprobación humana
LAY-0304 TOOLS
La Interfaz

Interfaz Humano-Agente

Interfaces modernas para que los humanos supervisen y controlen la IA.

JavaScript / TypeScriptDesarrollo frontend tipado y seguro
Vue 3 / VuetifyUI empresarial con optimización SSR y arquitectura pensada para SEO
NuxtSSR, routing y aplicaciones Vue listas para producción
Tailwind CSSDiseño de interfaces limpias y responsive
> DATA_FLOW:[ INFRASTRUCTURE ][ AI CORE ][ INTERFACE ]_
SYSTEMS ACTIVE

// ALCANCE GLOBAL

Construido para operar con equipos internacionales, mercados y zonas horarias distintas.

SYS-0103 LANGUAGES
IDIOMAS
ES
EspañolNativo
CAT
CatalánNativo
EN
EnglishProfessional Working Proficiency (B2)
SYS-02 ONLINE
BASE DE OPERACIONES
COORD:41.3874° N · 2.1686° E
Barcelona, Cataluña, España

Uno de los principales centros tecnológicos y de startups de Europa. Acceso directo al ecosistema de innovación mediterráneo.

GMT+1 Remote-first Disponible en todo el mundo