Agentes de IA en Cadences: Del Prompt al Sistema Autónomo

"Agente de IA" se ha convertido en el buzzword del año, pero la realidad es que la mayoría de implementaciones son simplemente un chatbot con un prompt largo. En Cadences, los agentes son otra cosa. Son procesos autónomos que se ejecutan en la nube edge, con personalidad configurable, memoria persistente, herramientas reales y capacidad de comunicarse entre sí.

Un chatbot responde preguntas. Un agente actúa. La diferencia fundamental es que un agente tiene acceso a herramientas, contexto persistente y capacidad de ejecutar operaciones en el mundo real —crear tareas, enviar emails, actualizar datos, incluso ejecutar otros agentes.

Cada agente en Cadences se compone de cinco capas que trabajan juntas. Este diseño modular permite que un agente de soporte funcione de forma completamente distinta a uno de ventas, pero ambos compartan la misma infraestructura de ejecución:

Cadences incluye una biblioteca con agentes listos para usar, organizados por categoría. Cada uno viene con un prompt optimizado, módulos recomendados y ejemplos de uso. Puedes usarlos tal cual o clonarlos como base para crear agentes personalizados:

Cada agente de la biblioteca es un objeto JavaScript con una estructura clara. Esto es lo que define al Lead Qualifier, uno de los agentes más populares del catálogo de ventas:

{
  id: 'lead-qualifier',
  name: 'Lead Qualifier',
  category: 'sales',
  icon: '🎯',
  description: 'Califica leads usando framework BANT/CHAMP',

  prompt: `Eres un experto en calificación de leads B2B.
    Usa framework BANT:
    - Budget: ¿Tiene presupuesto?
    - Authority: ¿Es decision maker?
    - Need: ¿Tiene necesidad clara?
    - Timeline: ¿Cuándo necesita comprar?

    Escala: 🔥 HOT (90-100) | 🌟 WARM (70-89)
            🔵 COLD (50-69) | ❄️ FROZEN (<50)`,

  promptModules: {
    includeCore: true,
    includeFormOperations: true,
    includeProjectOperations: true
  },

  difficulty: 'intermediate',
  popularity: 76
}

El campo promptModules es clave: define a qué herramientas y operaciones tiene acceso el agente. Un agente con includeProjectOperations: true puede crear y modificar tareas; con includeFormOperations: true, puede leer datos de formularios del CRM.

Los agentes no viven en el navegador. Se ejecutan en Cloudflare Workers a través del AgentWorker, un sistema de ejecución diseñado para correr tareas de IA en background sin intervención del usuario:

const response = await fetch('/api/agents/execute', {
  method: 'POST',
  body: JSON.stringify({
    agentType: 'lead-qualifier',
    prompt: 'Califica a este lead: CEO, 50 empleados, $10k',
    context: { projectId: 'proj_123' },
    userId: 'user_abc',
    userTier: 'premium',
    priority: 8,           // CRITICAL = 10, HIGH = 8
    operations: true,      // Permitir CRUD autónomo
    aiProvider: 'auto'     // Usa preferencias del usuario
  })
});

const { executionId, status } = await response.json();
// status: 'pending' → 'running' → 'completed'

El AgentScheduler permite programar agentes con expresiones cron, soporte de timezone y auto-deshabilitación tras fallos consecutivos. Algunos ejemplos reales:

// Reporte diario: Lunes a Viernes a las 9:00 AM
await fetch('/api/schedules', {
  method: 'POST',
  body: JSON.stringify({
    cron: '0 9 * * 1-5',
    agentConfig: {
      agentType: 'daily-reporter',
      prompt: 'Genera resumen de tareas completadas ayer',
      userId: 'user_abc',
      userTier: 'premium'
    },
    timezone: 'America/Santiago',
    enabled: true
  })
});

// Auto-disable tras 5 fallos consecutivos ✓
// Retry logic con exponential backoff ✓

Los agentes pueden comunicarse entre sí mediante dos patrones: pipeline secuencial (la salida de uno alimenta al siguiente) y fan-out paralelo (un agente dispara múltiples agentes simultáneamente).

Los agentes no están atados a un solo modelo. El sistema aiService soporta múltiples proveedores de IA: si el usuario configuró DeepSeek como su proveedor preferido, sus agentes usarán DeepSeek. Si no, el sistema usa Gemini como fallback inteligente:

Synapse Studio lleva los agentes al siguiente nivel visual. Es un entorno tipo "edificio corporativo" donde cada agente tiene un avatar, un desk, un estado emocional y un nivel de energía. Puedes verlos trabajar, mandarlos a descansar y revisar su rendimiento en tiempo real.

Cuando un agente lleva muchas tareas consecutivas, su energía baja. Puedes mandarlo a descansar y su energía se recupera +40 puntos, su mood cambia a "happy" y su contador de tareas consecutivas se reinicia. No es cosmético — es una mecánica real de gestión de contexto que evita degradación en la calidad de las respuestas por acumulación de tokens.

Cuando asignas una tarea a un agente en Synapse Studio, esto es lo que ocurre internamente:

Cada ejecución de agente se persiste en Cloudflare D1 para auditoría, debugging y análisis:

CREATE TABLE agent_executions (
  execution_id  TEXT UNIQUE,      -- 'exec_a8f3c2...'
  user_id       TEXT NOT NULL,
  user_tier     TEXT DEFAULT 'free',
  agent_type    TEXT NOT NULL,     -- 'lead-qualifier'
  config        TEXT,              -- JSON completo
  status        TEXT DEFAULT 'pending',
  priority      INTEGER DEFAULT 5,
  result        TEXT,              -- JSON con respuesta
  logs          TEXT,              -- JSON array de logs
  parent_execution_id TEXT,        -- Para pipelines
  scheduled_for DATETIME,
  started_at    DATETIME,
  completed_at  DATETIME
);

Los agentes de Cadences no son un experimento de laboratorio. Son sistemas productivos que empresas reales usan diariamente para calificar leads, generar reportes, clasificar tickets y automatizar tareas repetitivas. La combinación de biblioteca de personalidades + ejecución en edge + multi-proveedor IA + Synapse Studio crea un ecosistema donde crear un agente autónomo es tan fácil como elegir una plantilla y darle un objetivo.

Y esto es solo el principio. En próximos artículos veremos cómo estos mismos agentes pueden hablar por teléfono con clientes (IA Conversacional por Voz) y cómo Synapse actúa como el cerebro de datos que conecta todo el ecosistema.