Presentamos una versión mejorada de la aplicación IA RateMyProfessors, una plataforma impulsada por inteligencia artificial que cambia la forma en que los estudiantes eligen asignaturas y los docentes comprenden su impacto docente usando datos reales de RateMyProfessors.com.

Para estudiantes: la plataforma ofrece asistencia inteligente en la selección de cursos analizando valoraciones, reseñas y patrones de sentimiento en los comentarios. Los usuarios pueden buscar profesores por nombre completo y universidad y recibir información detallada impulsada por IA sobre estilos de enseñanza, dificultad del curso y satisfacción general.

Para docentes: la misma interfaz permite a los profesores consultarse a sí mismos y obtener un análisis de la retroalimentación estudiantil, identificar patrones en las respuestas y detectar áreas de mejora para optimizar su práctica educativa.

Problemas clave resueltos: facilita la lectura eficiente de cientos de reseñas; ofrece herramientas para analizar retroalimentación a escala; aporta insights automatizados que antes no existían para datos de RateMyProfessors; reduce el tiempo y la subjetividad del análisis manual de sentimiento.

Implementación técnica: el sistema incluye un servidor MCP construido en TypeScript y desplegado en Heroku que actúa como herramienta especializada para los agentes de IA, proporcionando acceso en tiempo real a los datos de RateMyProfessors. Al integrar Managed Inference y Agents de Heroku, los agentes pueden invocar el MCP para ejecutar llamadas HTTP a la API externa, procesar la respuesta estructurada y generar respuestas contextualizadas para el usuario.

Arquitectura de flujo: inicio de la petición por interfaz de chat; enrutamiento al servicio de Inference y Agents gestionado; el agente detecta la necesidad de datos externos y llama al MCP; el MCP consulta la API de RateMyProfessors y devuelve datos estructurados; el agente procesa y genera la respuesta final que se entrega al usuario.

Tecnologías empleadas: frontend con HTML, CSS y JavaScript; backend con Node.js y TypeScript; modelos de lenguaje gestionados mediante Managed Inference y Agents, y despliegue en Heroku. El proyecto demostró cómo combinar agentes IA con herramientas personalizadas para ofrecer respuestas precisas y actualizadas.

Sobre Q2BSTUDIO: somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y mucho más. Ofrecemos servicios de software a medida, aplicaciones a medida, soluciones de ia para empresas y creación de agentes IA que integran datos y procesos de negocio. También brindamos servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y soluciones Power BI para transformar datos en decisiones accionables.

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