Crear equipo de agentes para Monitoreo Web y Documentación
Budget: $8 – $15 USD
Mentoría para crear un Equipo Agéntico para Monitoreo Web y Generación de Documentos corriendo en web tipo vps
Plan de acompañamiento — 4 sesiones
1. Objetivo del proyecto
Con acompañamiento de un mentor a lo largo de 4 sesiones, diseñar e implementar un equipo de agentes de IA que:
1. Monitoree un conjunto definido de sitios web/fuentes de forma recurrente.
2. Detecte cambios, novedades o datos relevantes según criterios configurables.
3. Genere documentos estructurados (reportes, resúmenes, alertas) a partir de esa información, listos para revisión humana.
Contexto de uso: plataforma en línea (SaaS o herramienta interna) donde este equipo agéntico es un módulo central.
2. Formato de la mentoría
4 sesiones de acompañamiento (a definir duración por sesión, ej. 60-90 min), cada una con un objetivo cerrado y una tarea concreta para avanzar entre sesiones. El foco es que al final de la sesión 4 exista un prototipo funcional con al menos 2-3 fuentes reales, no solo diseño en papel.
3. Estructura de las 4 sesiones
Sesión 1 — Discovery y validación de arquitectura
Objetivo: definir el problema real y validar (o corregir) la arquitectura propuesta.
• Revisar fuentes reales a monitorear: cuántas, con qué frecuencia cambian, si tienen restricciones de scraping (robots.txt, login, rate limits).
• Definir el formato del documento de salida (plantilla, largo, nivel de detalle).
• Validar con el mentor la arquitectura de agentes propuesta (observador → analista → redactor → QA) y ajustarla si el caso real lo pide.
• Elegir stack definitivo (n8n vs. alternativa, dónde vive el storage de históricos/diffs).
Tarea entre sesiones: dejar 2-3 fuentes reales configuradas y accesibles para probar.
Sesión 2 — Agente observador + agente analista
Objetivo: que el pipeline detecte cambios reales en las fuentes elegidas y los filtre por relevancia.
• Implementar el agente de scraping/observación sobre las fuentes reales.
• Implementar el agente analista que filtra ruido y prioriza lo relevante.
• Revisar juntos los primeros resultados: ¿el filtro captura lo que importa?
Tarea entre sesiones: correr el pipeline unos días y juntar ejemplos de falsos positivos/negativos.
Sesión 3 — Agente redactor + control de calidad
Objetivo: convertir los datos relevantes en un documento usable.
• Implementar el agente redactor con el formato definido en sesión 1.
• Implementar el agente de control de calidad (coherencia, formato, chequeo de alucinaciones).
• Revisar documentos generados con datos reales y ajustar prompts/reglas.
Tarea entre sesiones: recolectar feedback de quien vaya a leer esos documentos (si aplica) sobre qué falta o sobra.
Sesión 4 — Integración, despliegue y plan de escalamiento
Objetivo: cerrar el prototipo end-to-end y dejar un plan claro para después de la mentoría.
• Integrar los 4 agentes en un flujo único con punto de revisión humana antes de publicar/enviar.
• Medir: tasa de falsos positivos/negativos, % de edición humana necesaria sobre el documento generado.
• Estimar costos operativos (llamadas a API, frecuencia de monitoreo, storage).
• Definir plan de siguientes pasos para pasar de prototipo a producción.
Entregable final: pipeline funcionando con las fuentes reales + documentación de las decisiones de diseño.
4. Lo que debe traer el mentor
• Experiencia concreta en arquitecturas multiagente (no solo teoría) y en orquestación (n8n, LangGraph, CrewAI o similar).
• Capacidad de mostrar código/configuración funcionando en cada sesión, no solo diagramas.
• Criterio para decir “esto no lo necesitas todavía” cuando el diseño se sobre-ingenieriza.
5. Criterios de éxito de la mentoría
• Al final de la sesión 4: pipeline corriendo sin intervención manual salvo la revisión final del documento.
• Queda un plan escrito de escalamiento, no solo el prototipo.
Plan de acompañamiento — 4 sesiones
1. Objetivo del proyecto
Con acompañamiento de un mentor a lo largo de 4 sesiones, diseñar e implementar un equipo de agentes de IA que:
1. Monitoree un conjunto definido de sitios web/fuentes de forma recurrente.
2. Detecte cambios, novedades o datos relevantes según criterios configurables.
3. Genere documentos estructurados (reportes, resúmenes, alertas) a partir de esa información, listos para revisión humana.
Contexto de uso: plataforma en línea (SaaS o herramienta interna) donde este equipo agéntico es un módulo central.
2. Formato de la mentoría
4 sesiones de acompañamiento (a definir duración por sesión, ej. 60-90 min), cada una con un objetivo cerrado y una tarea concreta para avanzar entre sesiones. El foco es que al final de la sesión 4 exista un prototipo funcional con al menos 2-3 fuentes reales, no solo diseño en papel.
3. Estructura de las 4 sesiones
Sesión 1 — Discovery y validación de arquitectura
Objetivo: definir el problema real y validar (o corregir) la arquitectura propuesta.
• Revisar fuentes reales a monitorear: cuántas, con qué frecuencia cambian, si tienen restricciones de scraping (robots.txt, login, rate limits).
• Definir el formato del documento de salida (plantilla, largo, nivel de detalle).
• Validar con el mentor la arquitectura de agentes propuesta (observador → analista → redactor → QA) y ajustarla si el caso real lo pide.
• Elegir stack definitivo (n8n vs. alternativa, dónde vive el storage de históricos/diffs).
Tarea entre sesiones: dejar 2-3 fuentes reales configuradas y accesibles para probar.
Sesión 2 — Agente observador + agente analista
Objetivo: que el pipeline detecte cambios reales en las fuentes elegidas y los filtre por relevancia.
• Implementar el agente de scraping/observación sobre las fuentes reales.
• Implementar el agente analista que filtra ruido y prioriza lo relevante.
• Revisar juntos los primeros resultados: ¿el filtro captura lo que importa?
Tarea entre sesiones: correr el pipeline unos días y juntar ejemplos de falsos positivos/negativos.
Sesión 3 — Agente redactor + control de calidad
Objetivo: convertir los datos relevantes en un documento usable.
• Implementar el agente redactor con el formato definido en sesión 1.
• Implementar el agente de control de calidad (coherencia, formato, chequeo de alucinaciones).
• Revisar documentos generados con datos reales y ajustar prompts/reglas.
Tarea entre sesiones: recolectar feedback de quien vaya a leer esos documentos (si aplica) sobre qué falta o sobra.
Sesión 4 — Integración, despliegue y plan de escalamiento
Objetivo: cerrar el prototipo end-to-end y dejar un plan claro para después de la mentoría.
• Integrar los 4 agentes en un flujo único con punto de revisión humana antes de publicar/enviar.
• Medir: tasa de falsos positivos/negativos, % de edición humana necesaria sobre el documento generado.
• Estimar costos operativos (llamadas a API, frecuencia de monitoreo, storage).
• Definir plan de siguientes pasos para pasar de prototipo a producción.
Entregable final: pipeline funcionando con las fuentes reales + documentación de las decisiones de diseño.
4. Lo que debe traer el mentor
• Experiencia concreta en arquitecturas multiagente (no solo teoría) y en orquestación (n8n, LangGraph, CrewAI o similar).
• Capacidad de mostrar código/configuración funcionando en cada sesión, no solo diagramas.
• Criterio para decir “esto no lo necesitas todavía” cuando el diseño se sobre-ingenieriza.
5. Criterios de éxito de la mentoría
• Al final de la sesión 4: pipeline corriendo sin intervención manual salvo la revisión final del documento.
• Queda un plan escrito de escalamiento, no solo el prototipo.