Agentic Commerce, construido en Miami
Agentes de IA que gestionan inventario, precios, recuperación de clientes y calidad del catálogo — de forma autónoma y a escala. Construido sobre Square + Medusa.js + Claude.
Observar. Razonar. Actuar. Aprender.
Observar: datos de Square en tiempo real, como inventario, pedidos, comportamiento de clientes y desempeño del catálogo.
Razonar + Actuar — Decisiones con LLM ejecutadas de forma autónoma mediante la API de Square y los flujos de trabajo de Medusa.
Aprende — La retroalimentación de resultados mejora la precisión del agente con el tiempo. Se registra un rastro de auditoría completo de cada decisión.
Seis tipos de agentes que construimos
Agente de reabastecimiento de inventario
Monitorea Square Inventory en tiempo real. Calcula la cantidad óptima de pedido a partir de la velocidad de ventas, la estacionalidad y la capacidad. Genera órdenes de compra automáticamente y escala los pedidos que superan un umbral de monto configurable.
Agente de precios dinámicos
Monitorea los precios de Square Catalog frente a feeds de competidores, señales de demanda y niveles de inventario. Ajusta los precios dentro de los límites mínimos y máximos definidos por el comerciante para cada SKU.
Agente de recuperación de clientes
Monitorea Square Customer API para identificar clientes de alto valor inactivos (recencia de 30/60/90 días). Activa comunicaciones personalizadas por correo electrónico o SMS con una tarjeta de regalo de Square o un código de descuento.
Agente de calidad del catálogo
Analiza Square Catalog en busca de listados que la IA no puede leer correctamente: descripciones faltantes, imágenes de baja resolución y variantes fuera de estándar. Detecta los problemas y aplica correcciones automáticamente a través de Square Catalog API.
Agente de detección de fraude
Monitorea Square Orders en busca de patrones asociados con fraude de pago, toma de cuentas y abuso de reembolsos. Activa bloqueos antes del despacho para reducir las tasas de contracargo.
Agente combinado de reposición
Para negocios de consumibles o con modelo similar a suscripción. Identifica clientes cuyo intervalo habitual de recompra ya venció; envía enlaces de reorden con pago habilitado por Square y ajusta la planificación de inventario.
Square + GCP + OpenClaw
Capa de datos: inventario, pedidos, clientes y catálogo de Square → GCP Pub/Sub → BigQuery para dar contexto histórico a los agentes.
Capa de agentes: OpenClaw corre de forma local con memoria persistente, un backend con varios LLM (Claude, GPT o modelos locales) y una biblioteca de más de 50 integraciones.
Capa de acción: los agentes ejecutan a través de la API de Square, los flujos de trabajo de Medusa y las API de proveedores externos mediante plugins de OpenClaw.
Métricas de retorno de inversión
Reducción de sobrestock del 15 al 25%
Los agentes de reabastecimiento reemplazan los pedidos basados en criterio humano por cantidades determinadas por datos. Para un retailer con $20M en ventas, esto se traduce en entre $300K y $800K en ingresos recuperados al año.
Tasa de recuperación de clientes del 12 al 20%
Campañas personalizadas con tarjeta de regalo de Square frente al 3–5% de los envíos masivos de correo genérico. El canje se rastrea directamente en Square Orders para medir el retorno de inversión.
Incremento del margen bruto del 2 al 4%
Agentes de precios dinámicos dentro de los límites definidos por el comerciante en SKUs de alta rotación. Los precios responden a la demanda y a las señales de la competencia en tiempo real.
Recuperación de ingresos del 4–8%
Eliminación de quiebres de stock mediante monitoreo en tiempo real y reabastecimiento automatizado. El costo de los quiebres de stock representa en promedio entre el 4 y el 8% de los ingresos por evento para los comerciantes.
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre el comercio agéntico con Seeed.
Construye tu primer agente de comercio
Cuéntanos qué problema operativo quieres resolver primero. Definimos el alcance de la implementación del agente y proyectamos el ROI.
Acceso nativo a datos de Square
Los agentes leen y escriben en las APIs en tiempo real de Square. Tus datos permanecen en Square.
Registro completo de decisiones
Cada acción del agente queda registrada con su razonamiento. La anulación por parte del comerciante siempre está disponible.
Primer agente en 6–8 semanas
Las implementaciones de un solo agente se entregan rápido. Los sistemas multiagente toman entre 12 y 16 semanas.
ROI proyectado antes del alcance
Modelamos el incremento de ingresos y la reducción de costos esperados a partir de tus datos antes de presentar una cotización.
Construye tu primer agente de comercio
Cuéntanos qué problema operativo quieres resolver primero. Definimos el alcance de la implementación del agente y proyectamos el ROI.
Acceso nativo a datos de Square
Los agentes leen y escriben en las APIs en tiempo real de Square. Tus datos permanecen en Square.
Registro completo de decisiones
Cada acción del agente queda registrada con su razonamiento. La anulación por parte del comerciante siempre está disponible.
Primer agente en 6–8 semanas
Las implementaciones de un solo agente se entregan rápido. Los sistemas multiagente toman entre 12 y 16 semanas.
ROI proyectado antes del alcance
Modelamos el incremento de ingresos y la reducción de costos esperados a partir de tus datos antes de presentar una cotización.
