Automatizador de Data Sources
Pipeline completo: investigación → especificaciones → generación de código con puertas de revisión humana.
El Problema
Los equipos de ingeniería de datos pierden semanas investigando fuentes de datos, escribiendo especificaciones y construyendo pipelines de extracción. Solo la fase de investigación puede tomar días para APIs complejas o requisitos de scraping.
La Solución
Un pipeline multi-agente que automatiza todo el flujo de trabajo de sourcing de datos: agentes de investigación exploran métodos de extracción, agentes de especificación generan modelos de datos y requisitos, y agentes de código construyen microservicios—todo con puertas de revisión humana.
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 --> K["Revisión Humana"]
end
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;
class G,K review;
class A,B,B2,C,H,I,J agent;
Agente IA
Paso del Proceso
Revisión Humana
Tags
PythonMulti-AgentHITL
Resultados
- 70% de reducción en tiempo de investigación a especificación
- Generación automatizada de especificaciones técnicas
- Puertas de calidad con humano en el bucle en cada fase