AI Agents Platform

Snapshot

• Rol — Frontend Engineer: la interfaz completa, la arquitectura de front, la integración con n8n, el despliegue y la propuesta de nuevas features.
• Alcance — Herramienta interna en producción: +50 negocios, +80 agentes, +100 usuarios.
• Resultado — Los +80 agentes que vivían sueltos en n8n hoy están inventariados en un solo lugar y se usan desde un único chat.

El problema

Cada negocio de la empresa montaba sus agentes en n8n por su cuenta y a su manera. Nadie tenía la lista completa: ni qué agentes existían ya, ni cuáles usaba cada negocio, ni cuáles le faltaban. La consecuencia no era solo desorden — era que un negocio no podía saber si lo que necesitaba ya estaba construido en otro.

Decisiones clave

• shadcn/ui en vez de construir el sistema de componentes — había que enseñar la idea funcionando antes de poder discutirla, y con los componentes resueltos la interfaz avanzó al ritmo del producto.
• Supabase porque ya estaba contratado — la elección fue de disponibilidad, no técnica: usar lo que la empresa ya tenía evitó una discusión de infraestructura que habría retrasado el MVP.
• La REST API de n8n en vez de reimplementar la ejecución de agentes — el equipo ya vivía en n8n y sabía construir ahí; reimplementar esa capa habría significado enseñarles otra herramienta además de mantenerla. A cambio, la plataforma queda atada a n8n y a cómo cada negocio montó su workflow.
• Sin versión móvil en el MVP — la prioridad era validar la idea cuanto antes con usuarios reales. A cambio, la plataforma nació solo para escritorio.

Resultado

• +50 negocios con sus agentes centralizados, +80 agentes inventariados y +100 usuarios usándolos desde la plataforma.
• Sigue en desarrollo activo: el MVP no cerró el proyecto, lo abrió.

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