Introducción: De la idea a la integración. Como parte de una tarea backend diseñé y construí un agente inteligente listo para producción en Java puro: un comprobador de compatibilidad de licencias para la plataforma Telex.im. El objetivo fue ofrecer a desarrolladores y equipos de producto una herramienta útil que va más allá de preguntas y respuestas, capaz de revisar compatibilidades de licencias bajo demanda, ofrecer información detallada y publicar contenido educativo proactivo sin depender de frameworks externos como Spring, utilizando Java 17 o superior.

Diseño arquitectónico: Java en capas. Para mantener el código limpio, modular y testeable adopté una arquitectura en capas inspirada en MVC sustituyendo la vista por una capa de formateo. Las responsabilidades principales se separaron en varios paquetes y clases: el arranque y servidor usando com.sun.net.httpserver para registro de endpoints y pool de hilos; controladores para traducir peticiones HTTP a llamadas de servicio; servicios que contienen la lógica de negocio incluyendo caché, llamadas a APIs externas y la matriz de compatibilidad; utilidades para cliente HTTP, parseo JSON y extracción de consultas en lenguaje natural; y modelos POJO para transporte de datos como Información de Licencia y Resultado de Compatibilidad. Esta separación de responsabilidades evita clases monolíticas y facilita mantenimiento y pruebas.

Componentes y responsabilidades. El agente incluye un procesador de mensajes que entiende JSON RPC y extrae la intención del usuario, un extractor de licencias que detecta referencias a licencias en texto natural, un servicio de licencias que consulta la fuente principal de datos y mantiene caché en memoria, y una capa de formateo que genera respuestas en Markdown aptas para canales internos y mensajes A2A.

Funcionalidad central y lógica. Fuente de datos y estrategia de caché. El agente utiliza la API de licencias de GitHub como fuente de referencia y adopta una política de caché en memoria basada en HashMap para reducir consumo de ancho de banda y latencia. Cuando se solicita el detalle de una licencia por primera vez se realiza la consulta externa y luego se almacena en caché para respuestas inmediatas posteriores. Esto es ideal para servicios de producción que deben ser eficientes y previsibles.

Sistema de reloj y publicaciones diarias. Una de las características clave fue dotar al agente de comportamiento proactivo: además de responder, publica contenido cada 24 horas. Un servicio scheduler basado en ScheduledExecutorService de Java ejecuta una tarea diaria que selecciona la licencia del día según el día del año y publica el resumen en el canal objetivo a través del mecanismo de mensajería interno. Esta funcionalidad combina reactividad con valor añadido educativo para la comunidad.

Lógica de compatibilidad. En el núcleo del agente el servicio de licencias incorpora una matriz de compatibilidad precomputada basada en normas y buenas prácticas de licencias open source, incluyendo las restricciones de copyleft de GPL. Gracias a esta matriz las consultas del tipo puedo combinar MIT con GPL 3.0 se responden con rapidez y precisión, aportando tanto una conclusión clara como la explicación técnica necesaria.

Integración con Telex.im y protocolo A2A. La integración se realizó mediante tres endpoints HTTP públicos, cumpliendo el estándar JSON RPC 2.0 para Agent to Agent. El descubrimiento del agente se sirve en /.well-known/agent-card con un agent-card.json que describe capacidades y skills como verificador de compatibilidades y publicaciones diarias. El endpoint /v1/message recibe las solicitudes JSON RPC, extrae el texto plano del usuario, pasa la intención al MessageProcessor y devuelve el resultado en formato Markdown dentro de la respuesta JSON RPC. Un endpoint /health provee monitorización básica para asegurar disponibilidad operativa.

Buenas prácticas para producción. El diseño priorizó robustez: manejo de errores determinista, timeouts en llamadas externas, circuit breakers simples mediante reintentos y limitación de tasa, logging estructurado y métricas básicas para latencia y aciertos de caché. Todo ello pensado para un despliegue en entornos cloud y orquestación ligera sin necesidad de dependencias invasivas.

Q2BSTUDIO y cómo podemos ayudarte. En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y soluciones empresariales. Ofrecemos servicios de software a medida y arquitecturas escalables para integrar agentes IA en procesos corporativos. Si buscas desarrollar una solución similar basada en inteligencia artificial para empresas puedes conocer nuestras propuestas en Inteligencia artificial para empresas y si tu prioridad es construir aplicaciones robustas a medida visita desarrollo de aplicaciones y software a medida.

Servicios y palabras clave. Como equipo trabajamos con tecnologías de IA, integración en servicios cloud aws y azure, ciberseguridad y pentesting, y business intelligence con Power BI. Ofrecemos proyectos de automatización de procesos, agentes IA personalizados y soluciones de inteligencia de negocio para transformar datos en decisiones. Entre nuestras áreas de especialización están aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi.

Conclusión. Construir un agente listo para producción en Java puro es perfectamente viable y aporta ventajas en simplicidad, control y rendimiento. Un enfoque en capas, caché responsable, programación de tareas para contenido proactivo y una integración limpia con protocolos A2A permiten entregar valor real a desarrolladores y equipos de producto. Si quieres que diseñemos y despleguemos un agente similar adaptado a tus necesidades ponte en contacto con Q2BSTUDIO y trabajemos juntos en tu próximo proyecto de inteligencia artificial y software a medida.