Mi viaje creando un asistente de escritura con IA llamado WriteRight con la ayuda de Mastra y Telex.im comenzó como parte de una tarea de backend del programa de prácticas HNG y se convirtió en un proyecto real que demuestra cómo la inteligencia artificial puede mejorar la comunicación cotidiana. El objetivo fue construir un agente inteligente capaz de corregir errores gramaticales, mejorar estilo y claridad, adaptarse a distintos contextos y ofrecer retroalimentación personalizada usando memoria persistente.

Arquitectura técnica y herramientas elegidas: para este proyecto seleccioné Mastra como marco de agentes por su enfoque orientado a agentes, Google Gemini para el procesamiento y mejora de texto, Express.js para los endpoints del servidor y Vercel para despliegue continuo y sin fricciones. Esta combinación permitió iterar rápido y mantener la escalabilidad necesaria para un agente conversacional.

Fases del desarrollo: en primera instancia comprendí el sistema de agentes de Mastra donde cada agente contiene instrucciones, herramientas, memoria y evaluadores. A partir de ahí diseñé herramientas especializadas como un comprobador gramatical, un módulo de preferencias de usuario y un actualizador de memoria que registra errores frecuentes y tonos preferidos para ofrecer sugerencias personalizadas.

Integración con Telex.im mediante el protocolo A2A: la integración agente a agente requirió definir endpoints que aceptaran el formato esperado por Telex.im, mapear solicitudes y respuestas, y devolver contenido enriquecido en markdown para mensajes confortables en canales colaborativos. Esta capa permitió que WriteRight existiera dentro de flujos de trabajo ya establecidos en plataformas de equipo.

Despliegue y retos técnicos: hubo problemas iniciales con compilación TypeScript que resolví temporalmente migrando a una implementación en JavaScript puro para garantizar despliegue en Vercel. Aprender el formato A2A y afinar el acceso a la memoria fueron aprendizajes clave que mejoraron la robustez del agente.

Características principales implementadas: procesamiento consciente del contexto para tonos casual, profesional, académico y creativo; aprendizaje personalizado mediante memoria que rastrea tonos preferidos, errores comunes, objetivos de escritura y progreso entre sesiones; y retroalimentación en tiempo real con texto corregido, explicaciones, alternativas de redacción y sugerencias constructivas.

Lecciones aprendidas y mejoras futuras: Mastra demostró ser muy potente para experiencias personalizadas, Google Gemini resultó confiable para procesamiento de texto y Express.js facilitó el desarrollo rápido de APIs. Futuras mejoras contemplan integrar APIs avanzadas de corrección gramatical, soporte multilingüe, funciones colaborativas en tiempo real y paneles de analítica avanzada.

En este proyecto también consolidé la visión de Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida. En Q2BSTUDIO somos especialistas en aplicaciones a medida y software a medida, inteligencia artificial aplicada a empresas, ciberseguridad y pentesting, así como en servicios cloud aws y azure y servicios de inteligencia de negocio. Si buscas soluciones enfocadas en agentes IA o transformar un proceso con IA para empresas, visita nuestra página de servicios de inteligencia artificial y descubre cómo podemos ayudar. Para proyectos de producto digital y aplicaciones empresariales puedes conocer nuestro enfoque en desarrollo de aplicaciones y software a medida.

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