Agentes especializados que automatizan la clasificación del soporte, el análisis y la revisión de fraude
Plataforma totalmente desplegada que Rockwallet puede operar y ampliar de forma independiente
Interrupciones en los sistemas existentes, CI/CD o el modelo de infraestructura
Rockwallet
Waterloo, Canadá
Plataforma de criptomonedas
Amazon Bedrock, Amazon OpenSearch, Amazon Redshift, Amazon Athena, AWS ECS, Amazon S3, AWS Strands Agents, Langfuse, Terraform
Rockwallet es una plataforma de criptomonedas centrada en posibilitar transacciones de activos digitales seguras y conformes para particulares de todo el mundo. A medida que el ecosistema de datos de la empresa maduraba, los flujos de trabajo internos de soporte seguían siendo en gran medida manuales y difíciles de escalar, y el potencial analítico de su infraestructura estaba infrautilizado. Avahi se asoció con Rockwallet para diseñar y entregar un marco modular de asistente de IA en AWS, desplegando agentes especializados que automatizan la clasificación de tickets de soporte L2, la recuperación de conocimiento interno, el análisis de datos de transacciones y la revisión de fraude. La plataforma está lista para producción, es ampliable y está diseñada para crecer junto con la hoja de ruta de IA de Rockwallet sin interrumpir los sistemas existentes.
Rockwallet es una plataforma de criptomonedas con sede en Waterloo, Canadá, que permite a particulares comprar, vender e intercambiar activos digitales de forma segura y en cumplimiento de la normativa financiera. Con un fuerte enfoque en la integridad de los datos, el cumplimiento normativo y la eficiencia operativa, Rockwallet ha estado desarrollando sus capacidades de analítica e IA para dar mejor soporte tanto a sus equipos internos como a su creciente base de clientes.
La operación interna de soporte de Rockwallet dependía en gran medida del esfuerzo manual. Los tickets de soporte L2 requerían atención individual para enrutar, investigar y resolver, y el conocimiento institucional necesario para gestionarlos con rapidez estaba disperso entre archivos históricos de tickets, documentación interna y repositorios de código. A medida que crecía el volumen de transacciones, este enfoque era difícil de escalar sin aumentar el equipo de forma proporcional.
Al mismo tiempo, Rockwallet había invertido en construir un ecosistema de datos rico que abarcaba bases de datos estructuradas, un lago de datos y una plataforma de soporte; sin embargo, extraer información accionable de esa infraestructura requería tiempo de ingeniería del que el equipo no siempre podía disponer. Las consultas en lenguaje natural, la búsqueda rápida de documentos y la detección automatizada de señales para la revisión de fraude estaban al alcance técnicamente, pero seguían fuera de alcance operativamente. Sin un enfoque más automatizado, la brecha entre los activos de datos del equipo y su capacidad para actuar sobre ellos no haría más que ampliarse.
La infraestructura existente de Rockwallet estaba construida sobre AWS, lo que convertía a la nube en la base natural para cualquier expansión de IA. AWS Bedrock proporcionó acceso a modelos fundacionales sin la sobrecarga operativa de gestionar la infraestructura de modelos, mientras que Amazon OpenSearch, Amazon Redshift y Amazon Athena se integraron directamente en el entorno existente de Rockwallet. El marco AWS Strands para la orquestación de agentes model-first se alineaba con la preferencia de Rockwallet por herramientas que siguen patrones limpios y configurables y encajan de forma nativa en sus prácticas de CI/CD.
Como socio AWS de nivel premier con una profunda experiencia en IA cloud-native e ingeniería de datos, Avahi aportó la combinación de profundidad arquitectónica y capacidad de entrega que Rockwallet necesitaba para pasar de la visión a agentes funcionales dentro de un plazo definido. El enfoque de Avahi se centró en ampliar los sistemas existentes de Rockwallet en lugar de sustituirlos, diseñando una plataforma modular que el equipo de Rockwallet pudiera asumir, operar y ampliar de forma independiente tras la entrega.
La experiencia de Avahi con el marco de orquestación Strands y AWS Bedrock, combinada con un compromiso estructurado que abarcaba diseño, implementación, evaluación y documentación completa, dio a Rockwallet la confianza de que la plataforma entregada estaría lista para producción y sería mantenible a largo plazo.
Avahi diseñó y entregó una plataforma de agentes de IA por capas construida sobre AWS Bedrock y el marco de orquestación model-first de Strands. En el centro de la arquitectura hay una capa de Operador que detecta la intención detrás de las consultas entrantes y las enruta al agente especializado adecuado, manteniendo el sistema modular y ampliable de forma independiente.
Se desplegaron tres agentes especializados para abordar las necesidades operativas de mayor prioridad de Rockwallet. Un agente de recuperación de conocimiento y soporte utiliza generación aumentada por recuperación (RAG) para consultar datos históricos de tickets indexados y documentación interna almacenada en Amazon OpenSearch, lo que permite respuestas rápidas y fundamentadas a consultas de soporte L2 sin investigación manual. Un agente de analítica de transacciones se conecta a los entornos existentes de Redshift y Athena de Rockwallet a través del servidor MCP de Redshift, lo que permite a los equipos ejecutar consultas en lenguaje natural contra su lago de datos. Un agente de revisión de fraude saca a la luz señales relevantes de fuentes de datos estructuradas para apoyar los flujos de trabajo internos de revisión.
Para que la plataforma estuviera lista para producción, se configuró Langfuse para el registro de trazas, la inspección de puntuaciones y la evaluación de agentes, proporcionando al equipo de Rockwallet visibilidad sobre el comportamiento de los agentes y un bucle de retroalimentación para la mejora continua. Toda la pila se contenedorizó y se desplegó en AWS ECS usando Terraform, encajando en el pipeline de CI/CD existente de Rockwallet sin requerir cambios en su modelo de infraestructura.
La lógica de orquestación de agentes, los permisos y las configuraciones de herramientas se gestionan mediante archivos de configuración basados en YAML siguiendo el patrón nativo de Strands, de modo que los ingenieros de Rockwallet pueden añadir, ajustar o sustituir agentes sin modificar el código del marco principal. También se entregó un pipeline de ingesta de tickets de HubSpot, lo que permite al agente de soporte ingerir y consultar flujos de tickets en vivo mediante una integración basada en webhooks. Los datos históricos de tickets se cargaron en Amazon OpenSearch para fundamentar el agente RAG en el historial real de soporte de Rockwallet.
El proyecto entregó una plataforma de IA de nivel producción que Rockwallet puede operar y ampliar de forma independiente. Las consultas internas de soporte que antes requerían investigación manual ahora pueden enrutarse a agentes especializados fundamentados en el historial de tickets indexado y la documentación interna, reduciendo el tiempo que los equipos dedican a tareas repetitivas de resolución. El agente de analítica de transacciones abre un acceso directo, en lenguaje natural, al lago de datos de Rockwallet para las partes interesadas internas, sin requerir intervención de ingeniería para cada consulta. La arquitectura modular y el modelo de configuración basado en YAML garantizan que añadir nuevos agentes o fuentes de datos no requiera reconstruir la plataforma principal, posicionando a Rockwallet para escalar sus capacidades internas de IA junto con el crecimiento del negocio.
Rockwallet
Waterloo, Canadá
Plataforma de criptomonedas
Amazon Bedrock, Amazon OpenSearch, Amazon Redshift, Amazon Athena, AWS ECS, Amazon S3, AWS Strands Agents, Langfuse, Terraform
Rockwallet es una plataforma de criptomonedas centrada en posibilitar transacciones de activos digitales seguras y conformes para particulares de todo el mundo. A medida que el ecosistema de datos de la empresa maduraba, los flujos de trabajo internos de soporte seguían siendo en gran medida manuales y difíciles de escalar, y el potencial analítico de su infraestructura estaba infrautilizado. Avahi se asoció con Rockwallet para diseñar y entregar un marco modular de asistente de IA en AWS, desplegando agentes especializados que automatizan la clasificación de tickets de soporte L2, la recuperación de conocimiento interno, el análisis de datos de transacciones y la revisión de fraude. La plataforma está lista para producción, es ampliable y está diseñada para crecer junto con la hoja de ruta de IA de Rockwallet sin interrumpir los sistemas existentes.
Rockwallet es una plataforma de criptomonedas con sede en Waterloo, Canadá, que permite a particulares comprar, vender e intercambiar activos digitales de forma segura y en cumplimiento de la normativa financiera. Con un fuerte enfoque en la integridad de los datos, el cumplimiento normativo y la eficiencia operativa, Rockwallet ha estado desarrollando sus capacidades de analítica e IA para dar mejor soporte tanto a sus equipos internos como a su creciente base de clientes.
La operación interna de soporte de Rockwallet dependía en gran medida del esfuerzo manual. Los tickets de soporte L2 requerían atención individual para enrutar, investigar y resolver, y el conocimiento institucional necesario para gestionarlos con rapidez estaba disperso entre archivos históricos de tickets, documentación interna y repositorios de código. A medida que crecía el volumen de transacciones, este enfoque era difícil de escalar sin aumentar el equipo de forma proporcional.
Al mismo tiempo, Rockwallet había invertido en construir un ecosistema de datos rico que abarcaba bases de datos estructuradas, un lago de datos y una plataforma de soporte; sin embargo, extraer información accionable de esa infraestructura requería tiempo de ingeniería del que el equipo no siempre podía disponer. Las consultas en lenguaje natural, la búsqueda rápida de documentos y la detección automatizada de señales para la revisión de fraude estaban al alcance técnicamente, pero seguían fuera de alcance operativamente. Sin un enfoque más automatizado, la brecha entre los activos de datos del equipo y su capacidad para actuar sobre ellos no haría más que ampliarse.
La infraestructura existente de Rockwallet estaba construida sobre AWS, lo que convertía a la nube en la base natural para cualquier expansión de IA. AWS Bedrock proporcionó acceso a modelos fundacionales sin la sobrecarga operativa de gestionar la infraestructura de modelos, mientras que Amazon OpenSearch, Amazon Redshift y Amazon Athena se integraron directamente en el entorno existente de Rockwallet. El marco AWS Strands para la orquestación de agentes model-first se alineaba con la preferencia de Rockwallet por herramientas que siguen patrones limpios y configurables y encajan de forma nativa en sus prácticas de CI/CD.
Como socio AWS de nivel premier con una profunda experiencia en IA cloud-native e ingeniería de datos, Avahi aportó la combinación de profundidad arquitectónica y capacidad de entrega que Rockwallet necesitaba para pasar de la visión a agentes funcionales dentro de un plazo definido. El enfoque de Avahi se centró en ampliar los sistemas existentes de Rockwallet en lugar de sustituirlos, diseñando una plataforma modular que el equipo de Rockwallet pudiera asumir, operar y ampliar de forma independiente tras la entrega.
La experiencia de Avahi con el marco de orquestación Strands y AWS Bedrock, combinada con un compromiso estructurado que abarcaba diseño, implementación, evaluación y documentación completa, dio a Rockwallet la confianza de que la plataforma entregada estaría lista para producción y sería mantenible a largo plazo.
Avahi diseñó y entregó una plataforma de agentes de IA por capas construida sobre AWS Bedrock y el marco de orquestación model-first de Strands. En el centro de la arquitectura hay una capa de Operador que detecta la intención detrás de las consultas entrantes y las enruta al agente especializado adecuado, manteniendo el sistema modular y ampliable de forma independiente.
Se desplegaron tres agentes especializados para abordar las necesidades operativas de mayor prioridad de Rockwallet. Un agente de recuperación de conocimiento y soporte utiliza generación aumentada por recuperación (RAG) para consultar datos históricos de tickets indexados y documentación interna almacenada en Amazon OpenSearch, lo que permite respuestas rápidas y fundamentadas a consultas de soporte L2 sin investigación manual. Un agente de analítica de transacciones se conecta a los entornos existentes de Redshift y Athena de Rockwallet a través del servidor MCP de Redshift, lo que permite a los equipos ejecutar consultas en lenguaje natural contra su lago de datos. Un agente de revisión de fraude saca a la luz señales relevantes de fuentes de datos estructuradas para apoyar los flujos de trabajo internos de revisión.
Para que la plataforma estuviera lista para producción, se configuró Langfuse para el registro de trazas, la inspección de puntuaciones y la evaluación de agentes, proporcionando al equipo de Rockwallet visibilidad sobre el comportamiento de los agentes y un bucle de retroalimentación para la mejora continua. Toda la pila se contenedorizó y se desplegó en AWS ECS usando Terraform, encajando en el pipeline de CI/CD existente de Rockwallet sin requerir cambios en su modelo de infraestructura.
La lógica de orquestación de agentes, los permisos y las configuraciones de herramientas se gestionan mediante archivos de configuración basados en YAML siguiendo el patrón nativo de Strands, de modo que los ingenieros de Rockwallet pueden añadir, ajustar o sustituir agentes sin modificar el código del marco principal. También se entregó un pipeline de ingesta de tickets de HubSpot, lo que permite al agente de soporte ingerir y consultar flujos de tickets en vivo mediante una integración basada en webhooks. Los datos históricos de tickets se cargaron en Amazon OpenSearch para fundamentar el agente RAG en el historial real de soporte de Rockwallet.
El proyecto entregó una plataforma de IA de nivel producción que Rockwallet puede operar y ampliar de forma independiente. Las consultas internas de soporte que antes requerían investigación manual ahora pueden enrutarse a agentes especializados fundamentados en el historial de tickets indexado y la documentación interna, reduciendo el tiempo que los equipos dedican a tareas repetitivas de resolución. El agente de analítica de transacciones abre un acceso directo, en lenguaje natural, al lago de datos de Rockwallet para las partes interesadas internas, sin requerir intervención de ingeniería para cada consulta. La arquitectura modular y el modelo de configuración basado en YAML garantizan que añadir nuevos agentes o fuentes de datos no requiera reconstruir la plataforma principal, posicionando a Rockwallet para escalar sus capacidades internas de IA junto con el crecimiento del negocio.
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