Presento la historia de cómo construí un agente de agregación de noticias en tiempo real, lo integré con Telex.im y aprendí sobre arquitecturas de agentes de IA en el proceso. El resultado principal fue Daily Headline Digest Agent, un asistente inteligente que recoge titulares de actualidad, los resume con modelos generativos y entrega resúmenes formateados listos para el trabajo en equipo.

Qué hice: el agente consulta noticias en tiempo real desde la API GNews en categorías como tecnología, negocios, deportes, salud, entretenimiento y ciencia; soporta noticias por país; utiliza el modelo Gemini 2.0 Flash de Google para generar resúmenes; y se integra con Telex.im usando el protocolo A2A para enviar digests con emojis, atribución de fuente y formato legible.

Por qué usé Mastra: la elección se basó en tres motivos clave. Primero, Mastra ofrece integración nativa con Telex.im a través del protocolo A2A, lo que evitó hacks complejos y permitió una integración limpia. Segundo, la definición de agentes en Mastra es declarativa y sencilla, facilitando iteraciones rápidas. Tercero, al ser un framework TypeScript-first, aporta seguridad de tipos y validación de herramientas mediante esquemas Zod, lo que reduce errores en tiempo de ejecución.

Arquitectura principal: el sistema se organizó en módulos para agentes, herramientas y rutas. El componente central newsDigestAgent decide cuándo llamar a herramientas, fetchNews consulta la API de GNews con mapeo inteligente de temas, y un handler A2A procesa solicitudes JSON-RPC 2.0 desde Telex.im. Todo se desplegó en Railway con un servidor Express que expone endpoints de salud y chat.

Desafíos y soluciones: el desarrollo local con la interfaz Studio de Mastra permitió iterar instrucciones y validar comportamiento. Al desplegar surgieron problemas de compatibilidad de runtime entre Node 18 y Node 20; la solución fue forzar la versión correcta en la configuración de despliegue. Otro punto difícil fue la resolución de módulos ES, que exige extensiones de archivo explícitas en importaciones. Las variables de entorno también dieron dolores de cabeza hasta verificar su presencia en los logs de Railway y forzar redeploys para que quedaran persistentes.

Integración A2A: Telex espera mensajes en formato JSON-RPC 2.0 y puede enviar estructuras variadas. La robustez en el parsing fue crucial; el agente comprueba múltiples formatos de mensaje para extraer texto útil y maneja respuestas formateadas para Telex. Este tipo de trabajo de orquestación demuestra que las fricciones más comunes en proyectos de IA no siempre son la generación de texto, sino el encaje entre protocolos y entornos.

Qué funcionó bien: la estructura de Mastra promovió buenas prácticas, el sistema de herramientas con Zod mantuvo tipo y validación, la posibilidad de alternar modelos generativos facilitó pruebas y GNews resultó fiable como fuente de datos. Qué fue complicado: la documentación limitada sobre A2A personalizada, la necesidad de ajustar imports ES y la gestión de variables de entorno durante despliegues.

Lecciones aprendidas: probar localmente antes de desplegar, leer logs para diagnosticar fallos, aprovechar la seguridad de tipos para atrapar errores temprano, mantener instrucciones del agente claras y manejar múltiples formatos de entrada para integraciones reales. Esas prácticas aceleran la construcción de agentes IA robustos y escalables.

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Próximos pasos para el proyecto: añadir caching para reducir llamadas a la API, incorporar análisis de sentimiento en titulares, soporte multilenguaje, una interfaz web para usuarios y digest programados para canales como Slack. La experiencia demuestra que construir agentes IA útiles implica tanto buen diseño de prompts e instrucciones como infraestructuras robustas y validación continua.

En resumen, Daily Headline Digest Agent demuestra cómo unir modelos generativos, herramientas de integración y protocolos de mensajería para entregar valor real. En Q2BSTUDIO convertimos esa experiencia en proyectos de software a medida, soluciones de inteligencia de negocio y agentes IA que transforman datos en decisiones.