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Propuesta de
Desarrollo

Nexor 360

MVP: Sistema Multiagente de Preventa Técnica, Análisis Financiero y Monitoreo Estratégico

Versión 1.0 Marzo 2026 Ernesto Jiménez
Confidencial

1. Resumen Ejecutivo

Con base en el PRD v1.1, el Anexo General y el TDD v1.0 proporcionados por su equipo, Zulunity presenta la siguiente propuesta para la construcción del MVP de Nexor 360: un sistema multiagente de preventa técnica, análisis financiero y monitoreo estratégico de oportunidades.

Alcance de la propuesta

Stack tecnológico

ComponenteTecnología
Backend / APIPython 3.11+ / FastAPI / SQLAlchemy
OrquestaciónLangGraph (state machine)
LLMAWS Bedrock (Claude) / GCP Vertex AI
Parsing documentalAWS Textract / GCP Document AI
Base de datosPostgreSQL (RDS / Aurora)
FrontendReact + TypeScript
ContenedoresECS Fargate / Cloud Run / Docker Compose

¿Por qué Zulunity?

2. Alcance y Entregables

A continuación se detalla lo que Zulunity se compromete a construir, las funcionalidades incluidas, las exclusiones y las dependencias que requieren participación del cliente.

2.1 Entregables por semana

SemanaFasesEntregables clave
1Fundamentos + OrquestadorMonorepo, Docker Compose, esquemas JSON, catálogos, reglas. State machine, session_state, contratos, API básica.
2Orquestador + Preventa (ingesta)Pipeline de ingesta (PDF/Excel/CSV/imágenes), LLM NER, Intent Técnico JSON validado.
3Preventa (BOM) + Inicio CFOMotor de reglas, ensamblador de arquitectura, motor BOM. Flujo Preventa E2E completo.
4CFO + Radar + Inicio Frontend70+ indicadores financieros, escenarios, flags. Scoring, riesgos, alertas. Scaffold React.
5Frontend + IntegraciónVistas por agente, vista consolidada, listado sesiones. Integración frontend ↔ backend.
6Testing E2E + DemoGolden paths ejecutados, métricas M1–M7 medidas. Demo funcional + documentación.

2.2 Funcionalidades incluidas P0

AgenteIDsResumen
PreventaF-PRE-01 a F-PRE-16Ingesta multimodal, NER técnico, Intent Técnico, arquitectura preliminar, Golden BOM, warnings y flags.
CFOF-CFO-01 a F-CFO-10Integración costos/precios, margen, ~70+ indicadores, escenarios Good/Better/Best, clasificación de riesgo, resumen ejecutivo.
OrquestadorF-ORC-01 a F-ORC-10Sesiones, transiciones de estado, routing entre agentes, versionado, trazabilidad, API de exposición.
RadarF-RAD-01 a F-RAD-08Score de oportunidad, prioridad, señales de riesgo, alertas accionables, próximos pasos, tags de clasificación.
UX / FrontendF-UX-01 a F-UX-04Chat de ingesta, carga de archivos, vistas por agente, vista consolidada de sesión.

2.3 Funcionalidades deseables P1

Las siguientes funcionalidades se incluirán si la velocidad del equipo lo permite. No son bloqueantes para la entrega del MVP:

2.4 Exclusiones explícitas (V1)

2.5 Dependencias del cliente

Para cumplir con el cronograma de 6 semanas, las siguientes dependencias deben estar resueltas antes del inicio del proyecto:

IDDependenciaResponsable
D1Catálogo canónico de SKUs (50–100 SKUs de 1–2 fabricantes)Equipo comercial
D2Reglas de compatibilidad y dependencias técnicas (20–30 reglas)Ing. preventa senior
D3Modelo de precios, costos y descuentosEquipo financiero
D4Librería de ~70+ indicadores financieros con fórmulas y umbralesProduct Owner + CFO
D53–5 escenarios de prueba end-to-end (golden paths)Product Owner
D6Acceso a API de LLM con créditos suficientes (Bedrock / Vertex)Infraestructura
D7Entorno de hosting cloud configuradoInfraestructura

3. Enfoque Técnico

El diseño técnico se basa en el TDD v1.0 proporcionado, con una arquitectura por capas que separa claramente la experiencia de usuario, la lógica de orquestación, los agentes de negocio, la capa de IA y la lógica determinista.

3.1 Arquitectura por capas

Diagrama de Arquitectura — 6 Capas
Capa de Experiencia React + TypeScript
Chat UI Upload Archivos Vistas por Agente Vista Consolidada Dashboard Export PDF
Capa de API y Servicios FastAPI + Async
API Gateway Orquestador Service Preventa Service CFO Service Radar Service Auth Service
Capa de Inteligencia Artificial LLM + NLP
LLM API (Bedrock / Vertex) Document Parsing (Textract) Embeddings (opcional)
Capa de Lógica Determinista Rules + Engines
Validador Técnico Ensamblador Arquitectura Motor BOM Motor Indicadores Financieros Motor Scoring
Capa de Datos PostgreSQL + S3
PostgreSQL (JSONB) S3 / Cloud Storage Catálogos Canónicos Resultados Estructurados Config Indicadores
Infraestructura AWS / GCP
Contenedores (ECS Fargate) Observabilidad (CloudWatch) Mensajería (SNS/SQS) CDN Seguridad (IAM + Secrets)
Experiencia
API/Servicios
IA
Lógica Determinista
Datos
Infraestructura

3.2 Principio rector del sistema

"LLM para interpretar. Lógica determinista para validar, calcular y decidir."

El modelo de lenguaje se utiliza para interpretar lenguaje natural, extraer entidades y clasificar contexto. Las decisiones críticas — compatibilidad técnica, selección de SKUs, cálculo de cantidades, indicadores financieros y scoring de oportunidad — se ejecutan con lógica determinista, catálogos canónicos y reglas configurables.

3.3 Flujo de datos entre agentes

Flujo del Sistema — Secuencia 1→7
1
Usuario
Ing. Preventa / Dir. Comercial
2
API Gateway
FastAPI
3 Orquestador
Orquestador
Session + Routing
  • Session Manager
  • Agent Router
  • Audit Trail
4 Preventa
Preventa
Ingesta → BOM
  • Ingesta multimodal
  • NER técnico
  • Intent Técnico
  • Ensamblador arquitectura
  • Motor BOM
  • Validación
5 CFO
CFO
Análisis financiero
  • Integración costos
  • Motor financiero (70+ ind.)
  • Escenarios G/B/B
  • Flags de riesgo
6 Radar
Radar
Scoring + Alertas
  • Scoring (0-100)
  • Detección de riesgos
  • Alertas accionables
  • Próximos pasos
7
Output
Consolidado
Orquestador
Preventa
CFO
Radar
Click en un agente para expandir sub-etapas

3.4 Stack tecnológico

ComponenteTecnologíaJustificación
Backend / APIPython 3.11+ / FastAPIEcosistema maduro para IA, async nativo, tipado con Pydantic
OrquestaciónLangGraphState machine para agentes con checkpoints y ciclos
LLMAWS Bedrock (Claude 3.5)Serverless, pay-per-token, mejor modelo para extracción
Parsing documentalAWS TextractLíder en extracción de tablas/formularios de PDFs
Base de datosPostgreSQL (RDS/Aurora)JSONB para payloads flexibles, transaccional
Object storageAWS S3Archivos de entrada y artefactos
FrontendReact + TypeScriptEcosistema amplio para UIs complejas
ObservabilidadOpenTelemetry + CloudWatchTrazas distribuidas con correlación por session_id
ContenedoresECS FargateDespliegue serverless sin gestión de cluster
ORM / MigracionesSQLAlchemy + AlembicAcceso a datos tipado y migraciones controladas

3.5 Contratos entre agentes

Los agentes se comunican mediante contratos JSON validables con JSON Schema y Pydantic. Los contratos principales son:

Contratos de Mensajes — Payloads JSON
Preventa CFO
session_id string NXR-2026-0001
technical_intent object
project_type enum
environment_type enum
industry, sites, user_count mixed
architecture_output object
layers, components[] array
bom_output object
lines[] (SKU, qty, cost) array
assumptions string[]
warnings string[]
CFO Orquestador
financial_summary object
proposal_margin_pct float
proposal_revenue float
financial_risk enum acceptable|risky|critical
indicator_results object[]
indicator_id, name, value, status mixed
scenarios object[]
good | better | best enum
financial_flags string[]
Orquestador Radar
consolidated_case_summary object
session_id, project_type string
total_revenue, total_cost float
overall_risk enum
technical_output object
financial_output object
key_warnings string[]
recommended_focus string[]
Radar Frontend
opportunity_score int 0–100
priority enum high|medium|low
risk_signals object[]
signal, severity, source mixed
actionable_alerts string[]
next_steps object[] min 3
action, owner, deadline_days mixed
classification_tags object

3.6 Máquina de estados del Orquestador

Estado de Sesión — Ciclo de Vida
CREATED session_id generado
INGESTING Recibiendo inputs
INTERPRETING NER + Intent
DESIGNING Arq + BOM
FINANCIAL 70+ indicadores
CONSOLIDATING Unificando
RADAR Score + Alerts
COMPLETED Finalizado
ERROR Fallo de agente
RETRY Max 3 intentos
FAILED Requiere intervención
session_state source_inputs technical_intent architecture_output bom_output financial_output radar_output agent_execution_log
Preventa
CFO
Orquestador
Radar
Error/Failed
Retry

3.7 Modelo de datos

Las entidades principales del sistema, según el TDD, incluyen:

3.8 Infraestructura y ambientes

AmbienteConfiguración
Local / DevDocker Compose: PostgreSQL, Redis, servicios backend, frontend, mocks
QA / StagingCloud con recursos reducidos, servicios reales de IA y parsing
ProducciónAlta disponibilidad básica, observabilidad completa, CI/CD

El pipeline de CI/CD (GitHub Actions) incluye: lint, type checking (mypy), pruebas unitarias, validación de contratos JSON, build de imágenes Docker y deploy automatizado a staging.

4. Plan de Construcción y Cronograma

El proyecto se ejecuta en 6 semanas con sprints semanales y tracks paralelos. Este cronograma comprimido requiere que las dependencias del cliente (D1–D7) estén resueltas antes del inicio.

4.1 Diagrama de ejecución

Fase
Sem 1
Sem 2
Sem 3
Sem 4
Sem 5
Sem 6
Fundamentos
Setup
Orquestador
Preventa
CFO
Radar
Frontend
Integración E2E

4.2 Detalle semanal

SemTracks paralelosEntregable claveCriterio de aceptación
1Setup + Orquestador: Monorepo, Docker, esquemas, catálogos, state machineOrquestador funcional con stubs de agentesCrear sesión → transicionar estado → consultar resultado
2Preventa (ingesta) + Orquestador completo: Pipeline PDF/Excel/CSV, LLM NER, routingInput → Intent Técnico JSON validado3 inputs de prueba generan Intent correcto
3Preventa (BOM) + Inicio CFO: Motor reglas, ensamblador, motor BOMFlujo Preventa E2E (input → BOM)Golden paths de Preventa pasan validación
4CFO + Radar + Frontend: 70+ indicadores, scoring, scaffold ReactFlujo completo Preventa → CFO → RadarIndicadores coherentes, score calculado
5Frontend + Integración: Vistas por agente, deploy stagingApp web conectada al backendUsuario puede crear sesión y ver resultados
6Testing E2E + Demo: Golden paths, métricas, tuning promptsDemo funcional + documentaciónM1–M7 medidas, 0 errores bloqueantes

4.3 Hitos de validación

4.4 Paralelismo requerido

5. Equipo y Metodología

5.1 Sobre Zulunity

Zulunity es un socio tecnológico integral especializado en desarrollo de software, cloud/DevOps y Data & AI. Nuestro equipo cuenta con ingenieros que han trabajado en empresas como Mercado Libre, Liverpool, Walmart, Globant y Microsoft Azure.

5.2 Composición del equipo

Tech Lead / Arquitecto
Diseño de arquitectura multiagente, revisiones de código, decisiones técnicas, integración de componentes
100% dedicación
Backend Developer
FastAPI, SQLAlchemy, LangGraph, motores deterministas, contratos entre agentes
100% dedicación
AI/ML Engineer
Integración LLM (Bedrock/Vertex), prompt engineering, NER técnico, pipeline de ingesta
100% dedicación
Frontend Developer
React/TypeScript, interfaz de chat, vistas de resultados, integración con API
Desde semana 4
DevOps / SRE
AWS/GCP, Docker, Terraform, CI/CD, observabilidad, seguridad de infraestructura
Dedicación parcial

5.3 Metodología de trabajo

5.4 Comunicación y transparencia

6. Calidad, Riesgos y Mitigación

6.1 Estrategia de calidad

Aplicamos un enfoque de calidad en cuatro dimensiones, alineado con las recomendaciones del Anexo General:

DimensiónPrácticas
SoftwarePruebas unitarias, integración y E2E. Type checking (mypy). Linters. CI/CD con quality gates. Revisiones de código.
Sistema de IAGolden paths con inputs/outputs esperados. Evaluación de extracción NER y calidad del Intent Técnico. Validación de coherencia del BOM.
DatosCalidad de catálogos SKU. Cobertura de reglas técnicas. Integridad de precios/costos. Versionado de configuraciones.
OperativaError rate por agente. Tiempos end-to-end. Consumo de tokens y costo por sesión. Frecuencia de supuestos y warnings.

6.2 Métricas de éxito del MVP

M1
Extracción correcta del Intent
≥80% entidades correctas
M2
Coherencia del BOM
≥90% líneas sin errores
M3
Indicadores financieros
≥70 calculados correctamente
M4
Integridad de sesión
0% pérdida entre agentes
M5
Señales de Radar
≥3 pasos accionables/caso
M6
Tiempo end-to-end
≤5 minutos caso típico
M7
Completitud del flujo
100% sesiones completas

6.3 Requerimientos no funcionales clave

CategoríaRequerimientoObjetivo
RendimientoTiempo end-to-end (Preventa → Radar)≤5 minutos
RendimientoRespuesta API del Orquestador≤500ms (p95)
RendimientoMotor financiero completo≤10 segundos
EscalabilidadSesiones concurrentes (MVP)≥10 sesiones
DisponibilidadUptime en horario laboral99%
ResilienciaCircuit breakers entre agentesTimeout configurable

6.4 Riesgos principales y mitigación

RiesgoProb.ImpactoMitigación
Alcance excesivo del MVPAltaAltoImplementar por fases, priorizar P0, medir progreso semanal
Calidad insuficiente de catálogos y reglasAltaCríticoComenzar con catálogo mínimo viable (50 SKUs, 20 reglas)
Alucinaciones del LLMMediaAltoToda decisión técnica pasa por lógica determinista post-LLM
Latencia del flujo E2EMediaMedioOptimizar prompts, streaming, paralelizar, cachear catálogos
Costos de API de LLMMediaMedioMonitorear tokens/sesión, optimizar prompts
Manejo de errores entre agentesMediaAltoCircuit breakers, checkpoints, estados de error explícitos
Dificultad de testing IA + reglasMediaMedioGolden paths con inputs/outputs esperados, métricas por agente

6.5 Seguridad

7. Inversión y Modelo de Cobro

Zulunity opera con un esquema híbrido de pago diseñado para alinear incentivos y ofrecer transparencia en cada etapa del proyecto.

7.1 Estructura de inversión

ConceptoMontoMomento de pago
Anticipo (30%)$22,500 MXNAl firmar contrato
Pago semanal 1$8,750 MXNFin de semana 1
Pago semanal 2$8,750 MXNFin de semana 2
Pago semanal 3$8,750 MXNFin de semana 3
Pago semanal 4$8,750 MXNFin de semana 4
Pago semanal 5$8,750 MXNFin de semana 5
Pago semanal 6$8,750 MXNFin de semana 6
Total del proyecto$75,000 MXN

El 70% restante ($52,500 MXN) se distribuye en 6 pagos semanales de $8,750 MXN cada uno, alineados con las entregas de cada sprint.

7.2 Costos de infraestructura cloud

Los costos de infraestructura cloud son a cargo del cliente y se estiman de forma referencial. Los principales rubros mensuales incluyen:

7.3 Programa de referidos

Si el cliente refiere un prospecto que cierre contrato con Zulunity en los siguientes 6 meses, podrá elegir entre:

OpciónBeneficioCondiciones
Opción A: Crédito económico10–15% del valor de este proyecto como créditoAplicable a pagos pendientes o servicios futuros. Nunca como descuento anticipado.
Opción B: Soporte gratuito3 semanas de soporte gratuitoPor cada referido que cierre contrato con Zulunity.

8. Soporte Post-Entrega y Continuidad

8.1 Soporte incluido sin costo adicional

Al terminar el proyecto, Zulunity ofrece 2 semanas de soporte sin costo adicional que cubren:

AspectoDetalle
AlcanceBugs y ajustes sobre funcionalidad entregada. No incluye funcionalidades nuevas.
CanalMismo canal de comunicación del proyecto (Slack/Teams).
HorarioHorario laboral estándar (lunes a viernes).
Duración2 semanas a partir de la entrega final.

8.2 Mantenimiento continuo

Después del período de soporte incluido, ofrecemos un plan de mantenimiento continuo a una tarifa de $2,500 MXN/semana ($10,000 MXN/mes) que incluye:

Soporte incluido

  • Sin costo adicional
  • 2 semanas
  • Bugs y ajustes sobre lo entregado
  • Funcionalidades nuevas no incluidas

Mantenimiento continuo

  • $2,500 MXN/semana
  • Mensual renovable
  • Bugs, ajustes, monitoreo, actualizaciones
  • Funcionalidades nuevas: cotización por separado

9. Términos, Condiciones y Próximos Pasos

9.1 Validez de la propuesta

Esta propuesta tiene una validez de 30 días naturales a partir de la fecha de presentación. Después de este período, los términos y condiciones podrán ser revisados.

9.2 Supuestos del proyecto

Esta propuesta se basa en los siguientes supuestos. Si alguno resulta falso, el alcance, cronograma o inversión podrían verse afectados:

9.3 Propiedad intelectual

El código fuente desarrollado específicamente para este proyecto será propiedad del cliente una vez completado el pago total. Las herramientas, frameworks y bibliotecas de código abierto utilizadas mantienen sus licencias originales. Los detalles específicos se definirán en el contrato de servicios.

9.4 Confidencialidad

Toda la información compartida entre las partes durante la evaluación de esta propuesta y la ejecución del proyecto se considera confidencial. Zulunity se compromete a no divulgar información del cliente a terceros sin autorización expresa por escrito.

9.5 Próximos pasos

  1. Revisión de esta propuesta — El cliente revisa el alcance, cronograma e inversión.
  2. Sesión de preguntas y alineación — Resolvemos dudas y ajustamos detalles.
  3. Confirmación de alcance y montos — Alineamos los términos finales.
  4. Firma de contrato — Formalizamos el acuerdo y procesamos el anticipo.
  5. Kick-off del proyecto — Iniciamos la semana 1 con el equipo asignado.

9.6 Información de contacto

Zulunity
kevin@zulunity.com
zulunity.com

Agradecemos la confianza depositada en Zulunity. Estamos listos para iniciar cuando usted lo decida.