Resumen rápido: presentamos TrafficPulse AI, un agente inteligente de monitorización de tráfico construido con el framework Mastra y el modelo Gemini 2.5 Pro. TrafficPulse AI ofrece actualizaciones de tráfico en tiempo real mediante conversación natural y una API RESTful, convirtiéndose en un proyecto ideal para quienes quieren crear su primer agente IA. En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad, hemos integrado este tipo de soluciones para demostrar cómo la IA aplicada mejora la experiencia de usuario y la eficiencia operativa.

El problema que soluciona TrafficPulse AI es familiar: revisar mapas antes de salir y encontrarse con tráfico inesperado pocos minutos después. Las apps tradicionales muestran datos, pero no siempre responden a preguntas prácticas como debo salir ahora o esperar 30 minutos o cuál es la ruta más rápida evitando cierto puente. TrafficPulse AI conversa, razona y toma decisiones basadas en datos de tráfico en tiempo real.

Qué es un agente IA: un agente IA es un sistema que usa capacidades de inteligencia artificial para ejecutar tareas de forma autónoma. A diferencia de aplicaciones tradicionales, un agente IA tiene capacidades de razonamiento, memoria de contexto, uso de herramientas externas y autonomía para operar con mínima intervención humana. Este enfoque es clave para casos como asistencia al usuario, optimización logística y toma de decisiones en tiempo real.

Por qué Mastra: para un primer agente IA elegimos Mastra por su sencillez y potencia. Mastra es un framework en TypeScript pensado para crear aplicaciones y agentes impulsados por IA, con integración natural en stacks modernos. Entre sus ventajas están la orquestación de múltiples proveedores de modelos, un framework de agentes con razonamiento y uso de herramientas, gestión de contexto para reducir alucinaciones y facilidades para desplegar como servidor o integrarlo en apps. Gracias a Mastra pudimos prototipar en pocas horas.

Arquitectura técnica resumida: el proyecto se compone de tres piezas principales. Primero el agente construido con Mastra que actúa como cerebro conversacional. Se configuró con instrucciones de sistema que definen su rol de asesor de tráfico y se eligió Gemini 2.5 Pro por su capacidad para razonar sobre rutas y tiempos y por su latencia adecuada para consultas en tiempo real. Segundo, una herramienta personalizada que consulta la API de Google Maps para comparar tiempos sin y con tráfico y calcular retrasos reales. Tercero, la integración y despliegue en Mastra para exponer el agente vía UI y mediante A2A API.

Análisis del flujo de tráfico: la herramienta realiza una llamada a la API de rutas, obtiene staticDuration como tiempo normal y duration como tiempo con tráfico. Con esos valores calcula retrasos en minutos y clasifica el estado de la vía en tráfico ligero, moderado o pesado. Usar esta comparación es más preciso que mostrar solo el tiempo actual, porque permite entender cuánto impacta el tráfico respecto a una referencia.

Validación y robustez: empleamos validación de esquemas para mantener salidas estructuradas, lo que evita errores tipo undefined y reduce alucinaciones cuando la API externa falla. También implementamos manejo de errores y respuestas condicionadas para que el agente no invente datos si la fuente está inaccesible. En Q2BSTUDIO aplicamos estas buenas prácticas en todos nuestros proyectos de inteligencia artificial y software a medida.

Memoria y contexto: el agente guarda contexto de la conversación para recordar ubicaciones previas y preferencias de usuario, por ejemplo alertas periódicas. Si un usuario pide actualizaciones cada 30 minutos, el agente puede confirmar el intervalo y programar comprobaciones periódicas. Esta memoria permite una experiencia conversacional fluida y coherente.

Integración con Google Maps: la herramienta usa la API de rutas para calcular duración, distancia y estimar retrasos. También convertimos metros a millas y formateamos resultados para respuestas claras y concisas. La latencia típica para las consultas suele estar entre 2 y 3 segundos, limitada por la API externa.

Ejemplos de interacción: Usuario: qué tráfico hay de Marina a Lekki ahora Usuario: debería salir ahora o esperar 30 minutos TrafficPulse AI: responde con evaluación cualitativa y tiempos estimados, indicando si una ruta alternativa es preferible y ofreciendo programar alertas periódicas. Estos diálogos demuestran cómo un agente IA puede ir más allá de mostrar datos y realmente ayudar en la toma de decisiones.

API A2A y consumo por desarrolladores: se expone un endpoint A2A que permite enviar mensajes y recibir respuestas en formato JSONRPC para integrar TrafficPulse AI en aplicaciones web o móviles. Esto facilita llevar inteligencia de tráfico a plataformas corporativas o servicios B2C.

Resultados operativos: en el primer mes de pruebas obtuvimos tiempos de respuesta promedio de 2.5 segundos, precisión alta frente a los datos de referencia y alta disponibilidad. Lo más importante fue reducir las alucinaciones gracias a esquemas de validación y buen manejo de errores.

Lecciones aprendidas aplicables a tu negocio: 1 Contexto es clave para evitar alucinaciones. 2 Invertir tiempo en ingeniería de prompt mejora la calidad de las respuestas. 3 La calidad de la herramienta depende de la fuente de datos. En Q2BSTUDIO recomendamos APIs fiables para soluciones críticas. 4 Usar frameworks como Mastra acelera el desarrollo y permite concentrarse en la propuesta de valor.

Cómo encaja esto con Q2BSTUDIO: en nuestra empresa diseñamos y desarrollamos soluciones a medida que integran inteligencia artificial con seguridad y despliegues en la nube. Si tu organización necesita agentes IA, aplicaciones a medida o servicios de inteligencia de negocio, podemos ayudarte a diseñar, implementar y asegurar la solución. Con experiencia en ciberseguridad y pentesting garantizamos que los agentes y APIs se desplieguen con las mejores prácticas de seguridad. Con enfoque en servicios cloud aws y azure ofrecemos despliegues escalables y gestionados. Si buscas crear una aplicación personalizada que incluya agentes IA y analítica avanzada, visita nuestra página de Inteligencia artificial para más información y ejemplos de proyectos.

Servicios complementarios que ofrecemos: desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida para integrar agentes IA en procesos de negocio; servicios de ciberseguridad y pentesting para proteger APIs y datos sensibles; consultoría en servicios cloud aws y azure para arquitecturas escalables; implementación de inteligencia de negocio y dashboards con power bi para toma de decisiones basada en datos. Con Q2BSTUDIO puedes transformar un prototipo en una solución productiva y segura. Conoce nuestros servicios de desarrollo y multiplataforma en la página de desarrollo de aplicaciones y software a medida.

Conclusión: construir un agente IA como TrafficPulse AI demuestra que combinar un framework adecuado, modelos capaces de razonamiento y fuentes de datos fiables permite crear asistentes que aporten valor real. En Q2BSTUDIO unimos experiencia en desarrollo a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y cloud para llevar estas soluciones a producción. Si quieres que tu empresa aproveche agentes IA, automatice procesos o implemente inteligencia de negocio con power bi, podemos acompañarte en todo el ciclo desde el concepto hasta el despliegue y la operación.

Contacto: si te interesa construir un agente IA, desarrollar una aplicación a medida o asegurar tus servicios en la nube, ponte en contacto con Q2BSTUDIO y te mostraremos cómo convertir ideas en productos útiles y seguros.