Volver a Proyectos Pipelines IA

Automatizador de Data Sources

Pipeline completo: investigación → specs → código → despliegue → verificación con feedback loops automáticos y auto-reparación.

El Problema

Los equipos de ingeniería de datos pierden semanas investigando fuentes de datos, escribiendo especificaciones, construyendo pipelines de extracción y desplegándolos. Cada servicio necesita un contrato de schemas con el frontend, aprovisionamiento de infraestructura y verificación end-to-end — un proceso manual que no escala más allá de un puñado de servicios.

La Solución

Un pipeline multi-agente que automatiza todo el ciclo de vida: agentes de investigación exploran métodos de extracción, agentes de especificación generan modelos de datos, agentes de código construyen microservicios con contratos JSON schema (search, detail, report, settings, config) que conectan backend y frontend, agentes de despliegue despliegan en Kubernetes vía ArgoCD, y agentes de verificación ejecutan checks automatizados de infraestructura, contratos de datos y respuestas API. Cuando los tests fallan, un agente code-fixer parchea el código y redespliega automáticamente — con un LoopGuard que escala a humanos tras 3 intentos fallidos en el mismo bug.

Arquitectura

%%{init: {'theme': 'dark', 'themeVariables': { 'fontFamily': 'Inter', 'secondaryColor': '#1e293b', 'primaryColor': '#3b82f6', 'primaryBorderColor': '#60a5fa' }}}%% graph TB subgraph Research ["Fase de Investigación"] A["Agente Supervisor"] --> B["Investigador API"] A --> B2["Analista Download"] A --> C["Analista Scraping"] B --> D["Selector de Método"] B2 --> D C --> D end subgraph Spec ["Fase de Especificación"] D --> E["Generador Modelo"] E --> F["Redactor Req."] F --> G["Revisión Humana"] end subgraph Impl ["Fase de Implementación"] G --> H["Agente Tech Spec"] H --> I["Agente de Código"] I --> J["Agente de Testing"] J --> L["Contrato Schema"] L --> K["Revisión Humana"] end subgraph Deploy ["Despliegue"] K --> M["Agente Deploy"] M --> N["ArgoCD Sync"] end subgraph Verify ["Verificación"] N --> O["Agente Verify"] O --> O1["Infra: Pods, Health, ArgoCD"] O --> O2["Data: Swagger, Schemas, DB"] O --> O3["API: Search, Detail"] end subgraph Fix ["Feedback Loop"] O1 & O2 & O3 -->|FAIL| P["Code Fixer"] P --> Q["LoopGuard"] Q -->|retry| M Q -->|max reached| R["Escalación HITL"] end O1 & O2 & O3 -->|PASS| S["✓"] classDef default fill:#0f172a,stroke:#334155,color:#fff,stroke-width:1px; classDef review fill:#3b0764,stroke:#a855f7,stroke-width:2px; classDef agent fill:#0f172a,stroke:#3b82f6,color:#fff; classDef feedback fill:#0f172a,stroke:#f59e0b,color:#fff,stroke-width:2px; classDef success fill:#064e3b,stroke:#10b981,color:#fff,stroke-width:2px; class G,K,R review; class A,B,B2,C,H,I,J,M,O,O1,O2,O3,P agent; class Q feedback; class S success;
Agente IA
Paso del Proceso
Revisión Humana
Feedback Loop

Tags

PythonMulti-AgentHITL

Resultados

  • Más de 50 microservicios desplegados a través del pipeline
  • Feedback loop automatizado: deploy → verify → fix → redeploy
  • Sistema de contratos JSON schema entre APIs backend y frontend low-code
  • Auto-reparación con LoopGuard: máximo 3 iteraciones por bug, luego escalación HITL