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Framework de diseño de agentes IA — Adaptación del Business Model Canvas para planificar, diseñar y desplegar agentes de inteligencia artificial en producción.
El Agent Canvas es un framework visual de 9 bloques que adapta la lógica del Business Model Canvas al diseño de agentes IA. Permite a equipos técnicos y de negocio alinear objetivos, definir capacidades y anticipar riesgos antes de escribir una sola línea de código.
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| 8. SOCIOS / | 7. ACTIVIDADES | 2. PROPUESTA DE | 4. RELACION / | 1. SEGMENTO DE |
| INTEGRACIONES | CLAVE | VALOR | PERSONALIDAD | USUARIOS |
| | | | | |
| Que sistemas, | Que skills o | Que problema | Que rol tiene | Para quien es |
| plataformas o | capacidades | resuelve? | el agente? | este agente? |
| APIs conecta? | tiene? | | Que tono usa? | |
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| | 6. RECURSOS | | 3. CANALES | |
| | CLAVE | | | |
| | | | Como interactuan | |
| | Que conocimiento | | los usuarios? | |
| | o datos necesita?| | | |
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| 9. ESTRUCTURA DE COSTES Y RIESGOS | 5. FUENTES DE VALOR (KPIs) |
| | |
| Costes de desarrollo, licencias, mantenimiento | Como medimos el exito? |
| Riesgos tecnicos, de negocio, normativos | Que metricas indican que el agente aporta? |
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- Evita el error más común: construir agentes sin definir para quién ni por qué
- Alinea negocio y tecnología: un lenguaje común entre equipos
- Reduce riesgos: identifica costes, dependencias y riesgos antes de desarrollar
- Acelera el diseño: orden sugerido de trabajo (1 a 9) basado en dónde la ambigüedad tiene más coste
agent-canvas-model/
|-- README.md # Versión en inglés
|-- README_ES.md # Este archivo
|-- LICENSE # Licencia MIT
|-- CONTRIBUTING.md # Cómo contribuir
|-- agent-canvas-model.skill # Skill instalable para Claude Desktop
|-- plantillas/
| |-- Agent_Canvas_Template.md # Plantilla editable en Markdown
| |-- canvas_cloud.html # Canvas interactivo - Cloud Edition
| |-- canvas_onprem.html # Canvas interactivo - On-Prem Edition
|-- docs/
| |-- guia-mejores-practicas.md # Guía completa de mejores prácticas
| |-- orden-de-trabajo.md # Orden sugerido para rellenar el canvas
|-- ejemplos/
| |-- ejemplo-agente-soporte-IT.md # Ejemplo: agente de soporte IT
| |-- ejemplo-agente-onboarding.md # Ejemplo: agente de onboarding
|-- en/ # Versión en inglés
El repositorio incluye un skill instalable (agent-canvas-model.skill) para Claude Desktop (Cowork). Al instalarlo, Claude activa automáticamente el framework cuando el usuario pide diseñar o planificar un agente IA.
Cómo instalarlo: descarga agent-canvas-model.skill y haz doble clic o arrástralo a Claude Desktop.
| Paso | Bloque | Pregunta clave |
|---|---|---|
| 1 | Segmento de Usuarios | ¿Para quién es este agente? |
| 2 | Propuesta de Valor | ¿Qué problema resuelve? |
| 3 | Canales | ¿Cómo llega al usuario? |
| 4 | Relación / Personalidad | ¿Qué tono y personalidad tiene? |
| 5 | KPIs | ¿Cómo medimos el éxito? |
| 6 | Recursos Clave | ¿Qué conocimiento necesita? |
| 7 | Actividades Clave | ¿Qué skills tiene? |
| 8 | Socios / Integraciones | ¿Qué sistemas integra? |
| 9 | Costes y Riesgos | ¿Qué cuesta y qué puede fallar? |
Regla de oro: si la Propuesta de Valor (bloque 2) no está clara, no sigas adelante.
| Formato | Uso recomendado |
|---|---|
| Markdown (.md) | Equipos técnicos, integración con repos, edición colaborativa |
| HTML interactivo — Cloud | Rellenar directamente en el navegador, enfocado a agentes cloud |
| HTML interactivo — On-Prem | Rellenar directamente en el navegador, enfocado a agentes con modelos locales |
- Elige tu formato de la carpeta
plantillas/ - Empieza por el bloque 1 (Segmento de Usuarios) y el bloque 2 (Propuesta de Valor)
- Valida con usuarios reales antes de avanzar al resto de bloques
- Revisa y actualiza el canvas cada 2-3 semanas durante el desarrollo
- Lee la guía de mejores prácticas para llevar tu agente a producción
- Empieza estrecho y profundo — un agente excelente en un caso de uso supera a uno mediocre que intenta todo
- Define el nivel de autonomía antes de construir (humano en el loop vs. autónomo)
- La calidad del conocimiento determina la calidad del agente — audita tus datos primero
- Observabilidad desde el día uno — registra, mide, itera
- El cumplimiento normativo no es una fase final — es parte del diseño (GDPR, EU AI Act)
Las contribuciones son bienvenidas. Lee CONTRIBUTING.md para saber cómo participar.
Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Compártelo, adáptalo, mejóralo.
Framework desarrollado por Jose Antonio Vilar — QMetrika Labs
Versión: 2.0 (2025)