PTENES
MÓDULO 4.3

⚙ Automatización y Webhooks

Cron, Heartbeat, webhooks con n8n, subagentes y TinyClaw multi-agent.

6
Temas
60
Minutos
Interm.
Nivel
Avanzado
Tipo
1

🕐 Programación con Cron

cron.py convierte a Jarvis de reactivo en proactivo. Tareas programadas en formato estándar cron con recuperación automática de errores.

📌 Ejemplos de tareas programadas

  • •0 9 * * 1-5 → informe diario de pendientes a las 9h (días hábiles)
  • •*/30 * * * * → verificación de correos importantes cada 30min
  • •0 18 * * 5 → resumen semanal todos los viernes a las 18h
  • •0 0 * * 0 → respaldo de memory.db todos los domingos a medianoche
  • •*/5 * * * * → heartbeat de servicios críticos cada 5min

💡 Consejo práctico

Evita los schedules demasiado frecuentes en modelos caros. Un heartbeat cada 5min con GPT-4o cuesta ~R$50/día. Usa modelos baratos para las verificaciones periódicas.

2

💓 Heartbeat — Monitoreo activo

Heartbeat es el sistema nervioso de Jarvis. Verificaciones periódicas configurables que alertan proactivamente cuando algo se sale de lo normal.

📌 Qué monitorea el Heartbeat

  • •APIs de servicios críticos: status code != 200 → alerta
  • •Uso de memoria: memory.db > 100MB → compactar
  • •Costo diario de API: > threshold → alerta y throttle
  • •Archivos importantes: ¿cambió el hash? → posible compromiso
  • •Disponibilidad del propio Jarvis: tiempo de espera de respuesta → reinicio automático

💡 Consejo práctico

Configura heartbeats en múltiples intervalos: rápido (5min) para servicios críticos, lento (1h) para verificaciones no urgentes. Equilibra el costo y la capacidad de respuesta.

3

🔗 Webhooks con n8n y Zapier

Los webhooks conectan Jarvis con el ecosistema de automatización existente. n8n, Zapier, Make.com pueden activar acciones de Jarvis vía HTTP.

📌 Flujo de integración por webhook

  • •n8n detecta un nuevo lead en el CRM → POST a /webhook/new-lead
  • •Jarvis recibe un evento, lo analiza con un LLM y genera un correo electrónico personalizado
  • •Jarvis llama a GmailTool para enviar un correo electrónico al lead
  • •Jarvis actualiza el CRM mediante API con el resultado de la acción
  • •El registro de auditoría registra toda la cadena

💡 Consejo práctico

Siempre valida la firma HMAC del webhook antes de procesarlo. Los webhooks sin autenticación son vulnerables a ataques de repetición y spam.

4

🤖 Subagentes en segundo plano

Los subagentes permiten el paralelismo real. El Jarvis principal crea subagentes para tareas largas sin bloquear la conversación principal.

📌 Casos de uso de subagentes

  • •Análisis de un repositorio grande: un subagente lo recorre y lo indexa, mientras el agente principal conversa
  • •Investigación web extensa: 3 subagentes investigan en paralelo y el principal integra los resultados
  • •Elaboración de informes: un subagente recopila los datos, el agente principal los organiza y los envía
  • •Monitoreo continuo: un subagente monitorea en bucle y el agente principal recibe alertas
  • •Pipeline de deploy: el subagente ejecuta los pasos, el agente principal informa el progreso

💡 Consejo práctico

Limita la cantidad de subagentes simultáneos (recomendado: max 5). Cada subagente consume tokens y genera costos. Usa un pool de agentes para reutilizarlos.

5

🤝 Multiagentes TinyClaw

TinyClaw es el estándar para equipos de agentes de INTELECTO. Agentes especializados colaboran pasándose trabajo entre sí con roles definidos.

📌 Roles comunes en TinyClaw

  • •@coder: genera código y pruebas basados en el spec
  • •@reviewer: analiza el código generado para detectar bugs y problemas de estilo
  • •@writer: documenta el código y genera el changelog
  • •@deployer: ejecuta scripts de deploy con aprobación
  • •@orchestrator: coordina el trabajo entre los demás agentes

💡 Consejo práctico

Cada agente de TinyClaw tiene un SOUL.md especializado. @reviewer es deliberadamente crítico; @coder se enfoca en que funcione; @writer prioriza la claridad.

6

📊 Observabilidad del sistema

Sin observabilidad, optimizar es adivinar. metrics.py recopila latencia, costo, errores y uso de tools en tiempo real.

📌 Métricas recopiladas

  • •Latencia por solicitud: p50, p95, p99 en ms
  • •Tokens por request: entrada + salida + costo en USD
  • •Llamadas a herramientas: frecuencia y tasa de éxito por herramienta
  • •Tasa de errores: por tipo de error y por proveedor
  • •Profundidad del ciclo del agente: distribución de rondas usadas por conversación

💡 Consejo práctico

Exporta métricas a un dashboard mediante el endpoint /metrics. Grafana + Prometheus o simplemente un endpoint que Jarvis consulta cuando se lo preguntas.

✅ Resumen del Módulo 4.3

✓
Programación con Cron — Formato cron estándar, asyncio scheduler, recuperación automática de errores
✓
Heartbeat — Monitoreo activo — Checks configurables con alertas proactivas — monitoreo sin SIEM externo
✓
Webhooks con n8n y Zapier — HTTP endpoints con autenticación HMAC — integración con cualquier plataforma de automatización
✓
Subagentes en segundo plano — Paralelismo real con tareas asyncio — tareas largas sin bloquear conversaciones
✓
Multiagentes TinyClaw — Agentes especializados con su propio SOUL.md — pipelines complejos sin código de orquestación
✓
Observabilidad del sistema — Latencia, costo, errores y tool usage — datos para una optimización guiada

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Ruta 5: Arquitecturas

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