Agentes de Servicio a Cliente · E-commerce (Shopify)
Agentes de servicio a cliente para e-commerce
Agentes de servicio a cliente por voz y chat para una tienda de e-commerce en Shopify, construidos con LiveKit y LangGraph, con trazabilidad en LangSmith y operación en AWS. El cliente es confidencial y no se nombra aquí.
El reto
Una tienda de e-commerce en Shopify — cuyo nombre no publicamos, por acuerdo — quería que el servicio a cliente se resolviera conversando y no en una fila de tickets: quien pregunta por un pedido, una devolución o un producto debe recibir respuesta por voz o por chat. Un bot con guiones no alcanzaba. Los agentes tenían que seguir flujos de varios pasos, sostener el estado de la conversación, transferir con el equipo humano cuando hace falta y ser lo bastante observables como para que el equipo vea exactamente qué respondió el agente y por qué.
Lo que construimos
Construimos la capa de conversación sobre LiveKit, para que el canal de voz sea en tiempo real y no una grabación que va y viene, y escribimos la lógica de los agentes en LangGraph: cada flujo es un grafo explícito de pasos con estado, no una cadena de prompts que nadie puede auditar. LangSmith deja traza de cada ejecución — cada paso, cada llamada a herramienta, cada respuesta — así una respuesta equivocada se revisa en lugar de adivinarse. Todo el sistema corre en AWS.
Lo que cambió
Agentes de servicio a cliente que atienden por voz y por chat sobre el catálogo y los pedidos de la propia tienda en Shopify: LiveKit para la conversación en vivo, LangGraph para los flujos del agente, LangSmith para trazas y evaluación, y AWS para la infraestructura. El proyecto está cubierto por un acuerdo de confidencialidad, por lo que no se nombra al cliente ni se publican cifras de operación.