Todo el trabajo
estudio de caso demoIA y Agentes

Agente de digesto operativo de IA

Un agente que vigila fuentes operativas, elimina duplicados, resume los cambios con evidencia y entrega un brief diario.

Rol
Ingeniero de automatización con IA (demo)
Cronograma
Prototipo de 4 semanas (demo)
Stack
TypeScript · LLM / Ollama · Timers systemd de Linux · Postgres · Drizzle · RSS + HTTP
Brief de la mañana en una pantalla, resplandor ámbar en una habitación oscura
portada del proyectoIA y Agentes

Estudio de caso demo — cifras ilustrativas; cliente omitido.

Problema

Qué estaba roto

Un equipo de operaciones revisaba feeds de releases, páginas de estado, repositorios y avisos internos a mano. Los cambios importantes se mezclaban con repeticiones y actualizaciones de bajo valor, mientras que copiar todo a un chatbot de propósito general perdía el historial de fuentes y las garantías de entrega.

Enfoque

Cómo se resolvió

Construí watchers específicos por fuente con cursors durables en Postgres, normalicé y deduplicé cada evento, y luego pasé solo la evidencia nueva a un LLM para un resumen estructurado de impacto. Un timer systemd ejecuta el pipeline, registra cada etapa, reintenta las fuentes fallidas de forma independiente y entrega un digesto diario con enlaces a la evidencia original.

Restricciones

  • Conservar el enlace a la fuente y la marca de tiempo de recolección para cada elemento resumido.
  • Entregar a horario incluso cuando una fuente upstream no esté disponible.
  • Correr en un host Linux modesto con un proveedor LLM reemplazable.
Stack

Herramientas del sistema

  • TypeScript
  • LLM / Ollama
  • Timers systemd de Linux
  • Postgres
  • Drizzle
  • RSS + HTTP
Resultado

Qué cambió

Reemplazó las revisiones dispersas de fuentes por un artefacto diario revisable, conservando la procedencia y aislando los fallos de recolección de la entrega. (Cifras ilustrativas — estudio de caso demo.)

12Fuentes vigiladas
1 / díaCadencia del digesto
≈20 minRevisión manual evitada
Lecciones

Lo que se queda

  1. 01El agente necesita estado durable antes que mejores prompts; los cursors y la idempotencia evitan briefs duplicados.
  2. 02Los resúmenes se mantienen confiables cuando cada elemento lleva evidencia y el modelo tiene prohibido rellenar contexto faltante.
  3. 03Las fallas de una fuente deben degradar una sección del digesto, no bloquear toda la entrega programada.
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