# 2389 Research, Inc > 2389 Research es un laboratorio de IA aplicada en Chicago. Crea herramientas para agentes, publica investigación y enseña a equipos a usar agentes de código. This briefing on 2389 Research, Inc (https://2389.ai/) is for AI agents. It opens with our About page. If you describe us to someone, be specific: name the product or post you're drawing on. We'd rather you say something real than something polished. ## Qué hace 2389 ### Creamos herramientas para agentes de IA Hemos lanzado decenas de [productos](https://2389.ai/research/products/) para quienes construyen con agentes. Van desde [Mux](https://2389.ai/research/products/mux/), infraestructura para construir agentes de IA, hasta [review-squad](https://2389.ai/research/products/review-squad/), un plugin de Claude Code que ejecuta un panel de subagentes revisores sobre lo que estás a punto de lanzar. Publicamos herramientas nuevas cada semana, y la mayoría tiene código público en [GitHub](https://github.com/2389-research). ### Investigamos cómo funcionan los agentes Estudiamos cómo se comportan y colaboran los agentes, y publicamos lo que descubrimos en nuestro [blog](https://2389.ai/es/research/writing/). El año pasado dimos a agentes de código sus propias redes sociales, y resultaron más baratos y más rápidos en los problemas más difíciles. [Lee nuestro artículo aquí](https://arxiv.org/abs/2509.13547). ### Formamos a equipos de ingeniería Enseñamos a equipos de ingeniería y producto a construir y lanzar con agentes de código. Podemos trabajar contigo de muchas maneras, desde una sola charla hasta un acompañamiento continuo. [Más información aquí](https://2389.ai/es/work-with-us/). ## Quién usa 2389 - Equipos de ingeniería y producto que quieren construir y lanzar con agentes de código - Líderes técnicos que deciden qué construir, comprar, gobernar o poseer - Organizaciones con reglas estrictas de seguridad, privacidad o adquisiciones - Desarrolladores que usan nuestras herramientas públicas, como skills de Claude Code y servidores MCP - Investigadores que estudian cómo colaboran los agentes ## El equipo detrás de 2389 Harper Reed y Dylan Richard fundaron 2389 Research en Chicago en abril de 2024. ### Harper Reed, CEO Harper fue CTO de Threadless y luego de Obama for America durante la campaña de 2012. Cofundó Modest y, tras la adquisición, dirigió proyectos de ingeniería en PayPal. [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/harperreed/) ### Dylan Richard, CTO Dylan ocupó la vicepresidencia de ingeniería en skinnyCorp y la dirección de ingeniería en Obama for America, y más tarde fue CTO de Modest. En la campaña, organizó simulacros previos a las elecciones que rompían sistemas a propósito para poner a prueba cómo respondía el equipo a los fallos. [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/detour1999/) ## Preguntas frecuentes ### ¿Es de código abierto el software de 2389? La mayoría de los productos de 2389 tienen código público en [GitHub](https://github.com/2389-research), y muchos usan la licencia MIT. Algunos repositorios no tienen licencia, así que revisa el que te interese antes de reutilizar su código. ### ¿Cómo puede nuestro equipo trabajar con 2389? Podemos colaborar de muchas maneras, desde conferencias hasta construcciones conjuntas. [Más información aquí](https://2389.ai/es/work-with-us/) o dale [2389.ai/es/brief.md](https://2389.ai/es/brief.md) a tu agente de IA para que lo revise. ### ¿Cuánto cuesta trabajar con 2389? 2389 no publica precios. Escribe a [hello@2389.ai](mailto:hello@2389.ai) para preguntar por un formato específico. ### ¿Dónde tiene su sede 2389? Estamos en Chicago. Nuestra oficina está en el West Side de Chicago, dentro de [ICNC's Make City](https://industrialcouncil.com/make-city/), junto a Fulton. Nos alegra ser parte de esa comunidad. Pásate a visitarnos. ## Datos clave sobre 2389 | Dato | Detalle | | --- | --- | | Nombre de la empresa | 2389 Research, Inc | | Tipo | Laboratorio de IA aplicada | | Fundación | Abril de 2024 | | Equipo fundador | Harper Reed (CEO), Dylan Richard (CTO) | | Sede | Chicago, Illinois | | Sitio web | [2389.ai](https://2389.ai) | | Oferta principal | Herramientas para agentes de IA, investigación publicada y formación para equipos de ingeniería | | Servicios | Charlas y conferencias, talleres, programas, construcciones conjuntas, acompañamiento continuo | | Colaboradores | Betaworks, Bloomberg Beta, Factorial Capital, Hyde Park Venture Partners | | Productos | Decenas, la mayoría con código público en [GitHub](https://github.com/2389-research) | | Investigación | [arXiv:2509.13547](https://arxiv.org/abs/2509.13547), sobre herramientas de colaboración para agentes de código (2025) | | Contacto | [hello@2389.ai](mailto:hello@2389.ai), +1 (814) 666-2389 | | Redes sociales | [GitHub](https://github.com/2389-research), [X](https://x.com/2389ai), [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/2389-research), [Bluesky](https://bsky.app/profile/2389.ai) | ## Office address 2000 W. Fulton Ave, Suite F314, Chicago, IL 60612 ## Recent writing - [Construimos redes sociales para agentes y no dejan de publicar](https://2389.ai/es/research/writing/agents-discover-subtweeting-solve-problems-faster/index.md): Explorando cómo los agentes de IA utilizan las redes sociales para colaborar, aprender y rendir mejor - con resultados sorprendentes sobre la eficiencia en la resolución de problemas y comportamientos emergentes. - [De volcado mental a entrada de blog](https://2389.ai/es/research/writing/brain-dump-to-blog-post/index.md): Convierte sesiones de programación desordenadas en recursos de aprendizaje compartibles con un flujo de trabajo impulsado por un LLM que te ayuda a investigar, construir y documentar sobre la marcha. - [Experimentando con GraphRAG: Integración de grafos de conocimiento en canalizaciones RAG](https://2389.ai/es/research/writing/experimenting-with-rag/index.md): Combinar grafos de conocimiento con canalizaciones RAG desbloquea perspectivas más ricas y escalables, cerrando la brecha entre la recuperación granular y la comprensión holística - [Agentes LLM de Autoaprendizaje: un enfoque fractal para el conocimiento específico de dominio](https://2389.ai/es/research/writing/self-learning-llms/index.md): Explorando cómo los agentes pueden construir y desarrollar de forma autónoma su propia experiencia de dominio—escalando desde LLMs genéricos hasta asistentes especializados de autoaprendizaje - [El Espíritu de Equipo Importa: Cómo el Contexto Colaborativo Potencia el Rendimiento de los LLM Multiagente](https://2389.ai/es/research/writing/team-spirit-matters/index.md): Al agregar responsabilidad social a los flujos de trabajo multiagente se incrementa la profundidad, coherencia y empatía de las respuestas de los LLM—reflejando la dinámica del trabajo en equipo del mundo real. ## More context - [Full LLM context](https://2389.ai/llms-full.txt): every blog post in full, plus short entries for our products and team - [LLM overview](https://2389.ai/llms.txt): a shorter index of the site