2026-06-21
Sesión #12
Dashboard · Telemetría real · Feedback 👍/👎
Cimientos del Dashboard de "Inteligencia de la Agencia": saneamiento de seguridad, capa de telemetría real a Firestore y feedback de calidad
Se revisó el plan del dashboard (estructura.md) y se detectó que la app
no persistía ningún dato y que dashboard.py devolvía métricas
aleatorias simuladas. Se atacó el problema de raíz en tres fases:
Fase 0 (seguridad + documentación), Fase 1 (telemetría real con
tokens y costos reales a Firestore), Fase 2 (feedback 👍/👎 enlazado a cada
consulta) y Fase 3 (dashboard visual real con Chart.js en /dashboard,
agregando desde Firestore sin datos simulados). Revisiones 00027-mv7 (telemetría),
00028-ctl (feedback) y 00029-w2s (dashboard), todas validadas con datos
reales en Firestore. El roadmap del dashboard quedó 100% completo.
Fase 0 · Seguridad y documentación
🔐 SA key fuera del build: el Dockerfile hacía COPY . .
y .dockerignore no excluía los .json, por lo que la clave privada de la
Service Account (roles/agents-ia-49.json) se horneaba en la imagen. Se agregó
roles/*.json, *.pem, *.key a .dockerignore y se
reforzó .gitignore (el patrón previo service-account*.json no cubría el
nombre real). En Cloud Run la autenticación es por ADC del runtime, no se necesita el archivo.
📄 estructura.md corregido: reflejaba archivos inexistentes
(static/dashboard.html, static/costos.html, test_suite.sh) y
tenía la sección del dashboard con markdown roto. Reescrito con el estado real + plan por fases.
Fase 1 · Telemetría real
Nuevo módulo telemetria.py: acumulador por consulta con contextvars
(correcto en endpoints sync y async), pricing por modelo y escritura best-effort a
Firestore (si falla, nunca rompe la respuesta).
El shim GenerativeModel y el OCR ahora capturan tokens reales
(usage_metadata) y latencia de cada llamada. Los 6 endpoints /api/* se
envuelven y escriben 1 evento por consulta: depto, modo, tokens in/out, costo USD, latencia,
nº de llamadas, OCR y modelos. Se creó la base Firestore Native en
us-central1 (no existía).
Fase 2 · Feedback de calidad 👍/👎
Cada consulta ahora genera un consulta_id (ID del documento de telemetría) que el
endpoint devuelve al frontend. La response card muestra botones 👍/👎 que llaman a
/api/feedback; el voto se guarda en la colección telemetria_feedback y se
fusiona en el evento original (campo feedback). De paso se captura la
longitud de la respuesta (chars_respuesta), otra métrica del panel de
Calidad. Validado en producción: voto up enlazado correctamente por consulta_id.
Fase 3 · Dashboard visual con datos reales
dashboard.py reescrito por completo: elimina los random y
agrega desde Firestore los tres paneles. Se enriqueció el evento de telemetría con
un desglose por modelo (por_modelo) para separar costos de
gemini-2.5-pro vs gemini-2.5-flash en FinOps.
Nueva página static/dashboard.html (Chart.js vía CDN) servida en /dashboard,
con enlace desde la topbar de la app. Paneles:
- Operacional: consultas totales, latencia promedio, tasa de error, consultas por departamento, actividad diaria.
- FinOps: costo total, costo por consulta, tokens in/out, desglose de costo por modelo y por departamento.
- Calidad: satisfacción 👍/👎, longitud promedio de respuesta, consultas con OCR, feedback por departamento.
Validado en producción: el endpoint devuelve agregaciones reales y el desglose por modelo se
puebla con cada consulta nueva.
Archivos modificados / creados en esta sesión
| Archivo | Tipo | Descripción del cambio |
|---|
telemetria.py | NUEVO | Capa de telemetría: contextvar, context manager consulta(), pricing, escritura a Firestore y registrar_feedback(). |
enterprise_agents_suite.py | MODIFICADO | Instrumentación del shim y el OCR (tokens/latencia); 6 endpoints envueltos con telemetría y devolviendo consulta_id; modelo PeticionFeedback y endpoint /api/feedback. |
static/index.html | MODIFICADO | Barra de feedback 👍/👎 en la response card, función sendFeedback(), captura de consulta_id y estilos. |
.dockerignore · .gitignore | MODIFICADO | Exclusión de la clave de la Service Account del build y del control de versiones. |
estructura.md | MODIFICADO | Corregido a la realidad del repo + plan del dashboard por fases. |
Infraestructura GCP y despliegues
| Ítem | Detalle |
|---|
| Firestore | Base (default) Native creada en us-central1 (free tier). Colecciones: telemetria_consultas, telemetria_feedback. |
| IAM | La SA del runtime (agents-ia-sa@…) ya tenía roles/owner → escribe sin permisos extra. |
00027-mv7 | Fase 1 · Telemetría real (validada: evento con tokens reales) |
00028-ctl | Fase 2 · Feedback 👍/👎 (validada: voto enlazado por consulta_id) |
00029-w2s | Fase 3 · Dashboard real con Chart.js en /dashboard · ACTIVO |
Resumen del historial de sesiones
| Sesión | Fecha | Hito principal |
|---|
| #10 | 2026-06-16 | Prompts RRHH alineados · CHRO universal · fix opcionales Compliance |
| #11 | 2026-06-21 | Cierre de los 6 pendientes · SDK google-genai · OCR · Finanzas/Legal/Operaciones/I+D estructurados (24 agentes) |
| #12 | 2026-06-21 | Dashboard completo (Fases 0-3) · seguridad SA key · telemetría real a Firestore · feedback 👍/👎 · dashboard visual con Chart.js |
2026-06-21
Sesión #11
Cierre de los 6 pendientes · 4 departamentos estructurados
Se trabajaron los 6 pendientes de la Sesión #10: migración de SDK, OCR, fixes de UX/health y la extensión completa de Finanzas, Legal, Operaciones e I+D al nivel de Marketing/RRHH
Sesión de cierre del backlog. Se resolvieron los 6 pendientes registrados al final de
la Sesión #10. El de mayor envergadura fue el #2: los 4 departamentos que aún usaban
input simple por query-params y un prompt genérico leído desde CSV
(Finanzas, Legal, Operaciones, I+D) fueron llevados al mismo nivel que Marketing y RRHH —
formularios estructurados con selects y prompts especializados por agente
(24 agentes nuevos, 6 por departamento, cada uno con su orquestador C-level: CFO, CLO, COO, CTO). Además
se migró el SDK a google-genai (#3), se agregó OCR para
CVs escaneados vía Gemini multimodal (#5), se implementaron los campos condicionales de
Compliance (#1), se corrigió el conteo de /health (#6) y se cerró el #4
(gemini-3.x) como no viable. Revisiones 00023-xtt → 00026-rpm en
Cloud Run. Los 4 endpoints nuevos validados en producción (HTTP 200, documentos de 14k–19k caracteres).
Pendiente #2 · 4 departamentos estructurados
Backend: 4 modelos Pydantic nuevos (PeticionFinanzas/Legal/Operaciones/ID),
4 diccionarios de prompts (PROMPTS_FINANZAS/LEGAL/OPERACIONES/ID) con 6 agentes cada uno,
y las funciones run_finanzas/legal/operaciones/id reescritas como mega-prompt
(1 llamada gemini-2.5-pro por consulta). Endpoints migrados de query-params a
JSON body.
Frontend: los 4 DEPTS pasaron a jsonBody:true con
formularios estructurados (selects de tipo de análisis, período, moneda, jurisdicción, área, objetivo,
dominio, etc.) reutilizando el mismo renderer de Marketing.
Equipos C-level (24 agentes nuevos)
| Depto | Orquestador · agentes |
|---|
| 💰 Finanzas | CFO · Analista, Modelador, Riesgos, Fiscal, Redactor |
| ⚖️ Legal | CLO · Investigador, Contratos, Redactor, Compliance, Litigios |
| ⚙️ Operaciones | COO · Procesos, Lean, SOPs, QA, Onboarding |
| 🔬 I+D | CTO · Web, Científico, Código, RAG, Prototipador |
Pendientes restantes resueltos
| # | Pendiente | Resolución |
|---|
| 1 | Campos condicionales en Compliance | HECHO mecanismo showFor genérico (antigüedad/causal solo en Desvinculación) · rev 00023-xtt |
| 3 | Migración SDK vertexai → google-genai | HECHO shim de compatibilidad sin tocar call-sites · rev 00024-tw4 |
| 5 | OCR para PDFs escaneados | HECHO fallback a Gemini multimodal cuando pypdf no extrae texto · rev 00025-bc8 |
| 6 | Conteo de agentes en /health | HECHO ahora reporta 38 agentes |
| 4 | Habilitar gemini-3.x | CERRADO no viable: política de la organización bloquea API keys (exige ADC) y el modelo no está en el Model Garden del proyecto. Screening sigue en gemini-2.5-flash |
| 2 | Extender 4 departamentos | HECHO formularios estructurados + 24 prompts por agente · rev 00026-rpm |
Archivos modificados en esta sesión
| Archivo | Tipo | Descripción del cambio |
|---|
enterprise_agents_suite.py |
MODIFICADO |
Migración a google-genai (shim GenerativeModel); OCR _ocr_pdf_con_gemini; 4 modelos Pydantic + 4 dicts de prompts (24 agentes); run_finanzas/legal/operaciones/id reescritas como mega-prompt; endpoints a JSON body; /health a 38 agentes; CLI actualizado. |
static/index.html |
MODIFICADO |
Campos condicionales showFor en Compliance; los 4 DEPTS (Finanzas/Legal/Operaciones/I+D) convertidos a formularios estructurados con selects y jsonBody. |
requirements.txt |
MODIFICADO |
+google-genai, +pypdf, +python-multipart, +aiofiles; se retira la dependencia directa de vertexai. |
Despliegues en Cloud Run (revisiones de la sesión)
| Revisión | Hito |
|---|
00023-xtt | #1 · Campos condicionales en Compliance (showFor) |
00024-tw4 | #3 · Migración del SDK a google-genai (validado en los 3 tipos de endpoint) |
00025-bc8 | #5 · OCR de CVs escaneados vía Gemini multimodal |
00026-rpm | #2 · Finanzas/Legal/Operaciones/I+D estructurados (24 agentes) · ACTIVO |
Resumen del historial de sesiones
| Sesión | Fecha | Hito principal |
|---|
| #9 | 2026-06-16 | Panel web (fix 404) · modelos a gemini-2.5-pro · Marketing Ultra-Premium · RRHH 8 agentes · 4 módulos · CVs PDF |
| #10 | 2026-06-16 | Prompts RRHH alineados · Estratega +entrevista/onboarding · CHRO universal (4 módulos) · fix opcionales Compliance |
| #11 | 2026-06-21 | Cierre de los 6 pendientes · SDK google-genai · OCR · campos condicionales · Finanzas/Legal/Operaciones/I+D estructurados (24 agentes) |
2026-06-16
Sesión #10
Prompts RRHH · CHRO Universal · UX Compliance
Alineación de los prompts de RRHH con el borrador, CHRO universal para los 4 módulos y fix de campos opcionales en Compliance
Sesión de refinamiento del departamento de RRHH. Se comparó el borrador
roles/prompt-rrhh.html contra los prompts ya implementados: 5 cumplían ampliamente
(integrados con mejoras menores) y 2 estaban desasociados (Estratega y CHRO), resueltos según
decisión del usuario. El Estratega de Adquisición se expandió para entregar
sourcing + pauta de entrevista STAR + plan de onboarding (manteniendo el sourcing).
El CHRO se volvió universal: ahora los 4 módulos (Reclutamiento,
Compliance, Evaluación y Capacitación) terminan en el mismo "Reporte Ejecutivo de Capital Humano"
según {tipo_requerimiento}, todo en la misma llamada (sin costo extra). Finalmente se
corrigió un bloqueo de UX: en Compliance, los campos Años de antigüedad y
Contexto de la situación pasaron a ser opcionales, para poder pedir el
Protocolo Ley Karin sin llenar datos de desvinculación. Revisiones 00021-t9x y
00022-6r9 en Cloud Run.
¿Qué se hizo?
5 merges menores de prompts: analista_talento (+3 KPIs a 90 días),
redactor_ofertas (anti-clichés, urgencia, LinkedIn/Laborum, manteniendo la lógica
OCULTAR/MOSTRAR salario), desarrollo_organizacional (+guion de feedback listo para leer,
técnica Sándwich), capacitacion_cultura (+encuestas de pulso).
Estratega expandido: estratega_adquisicion ahora entrega 3 bloques —
Plan de Sourcing (canales chilenos), Pauta de Entrevista (5 preguntas STAR para red flags) y Plan de
Onboarding (Día 1 / Semana 1 / Mes 1).
CHRO universal: chro_aprobador pasó de envolver solo Reclutamiento a
ensamblar el "Reporte Ejecutivo de Capital Humano" para cualquier módulo según
{tipo_requerimiento}. Se conectó dentro de la misma llamada en
run_rrhh_compliance/evaluacion/capacitacion.
Fix UX Compliance: anos_antiguedad y contexto_extra
marcados como optional: true en el frontend; el Protocolo Ley Karin ya no exige datos
de desvinculación.
Alineación borrador vs. código
| Agente | Estado |
|---|
| analista_talento | MERGE +KPIs 90 días |
| redactor_ofertas | MERGE +anti-clichés/urgencia |
| estratega_adquisicion | EXPANDIDO +entrevista+onboarding |
| screening_cv | OK ya alineado |
| compliance_despido | OK ya alineado |
| desarrollo_organizacional | MERGE +guion feedback |
| capacitacion_cultura | MERGE +encuestas pulso |
| chro_aprobador | UNIVERSAL 4 módulos |
Archivos modificados en esta sesión
| Archivo | Tipo | Descripción del cambio |
|---|
enterprise_agents_suite.py |
MODIFICADO |
5 prompts mejorados; estratega_adquisicion con sourcing+entrevista STAR+onboarding; chro_aprobador universal con {tipo_requerimiento}; ensamblaje CHRO conectado en run_rrhh_compliance/evaluacion/capacitacion (misma llamada). |
static/index.html |
MODIFICADO |
Campos anos_antiguedad y contexto_extra del módulo Compliance marcados como opcionales; textos de sidebar RRHH ajustados (entrevista STAR · CHRO 4 módulos). |
Despliegues en Cloud Run (revisiones de la sesión)
| Revisión | Hito |
|---|
00021-t9x | 5 merges de prompts + Estratega expandido + CHRO universal en los 4 módulos |
00022-6r9 | Fix UX: campos opcionales en Compliance (Protocolo Ley Karin sin datos de despido) · ACTIVO |
Resumen del historial de sesiones
| Sesión | Fecha | Hito principal |
|---|
| #1 | 2026-06-15 | Fix WSL default distro: docker-desktop → Ubuntu con wsl --set-default Ubuntu |
| #2 | 2026-06-15 | Diagnóstico OneDrive/WSL, identificación del repo GitHub, análisis de estructura del proyecto |
| #3 | 2026-06-15 | Service Account GCP agents-ia-sa, descarga de JSON, configuración de .env |
| #4 | 2026-06-15 | Clone del repo a C:\dev\ia-agents, copia de enterprise_agents_suite.py y CSVs de roles |
| #5 | 2026-06-15 | Fix CRLF, pip resolution-too-deep → uv, instalación de venv, fastapi+uvicorn a requirements.txt |
| #6 | 2026-06-15 | Fix base_dir, path Linux en .env, habilitación de APIs Vertex AI en GCP |
| #7 | 2026-06-15 | Test de modelos Gemini · Agente Marketing exitoso |
| #8 | 2026-06-15 | Dockerfile · Cloud Build · Cloud Run · IP estática · Load Balancer · SSL · DNS agents.wayweb.cl |
| #9 | 2026-06-16 | Panel web (fix 404) · modelos a gemini-2.5-pro · Marketing Ultra-Premium · RRHH 8 agentes · 4 módulos · CVs PDF |
| #10 | 2026-06-16 | Prompts RRHH alineados · Estratega +entrevista/onboarding · CHRO universal (4 módulos) · fix opcionales Compliance |
2026-06-16
Sesión #9
Web App · Modelos · Marketing Premium · RRHH 360° · PDF
Panel web funcional, corrección de modelos Gemini (404), Marketing Ultra-Premium y expansión de RRHH a 8 agentes con 4 módulos y subida de CVs en PDF
Sesión intensiva de producto. Se resolvió el 404 "Not Found" de la raíz del sitio
(la API no servía el frontend): se agregó el endpoint GET / que entrega
static/index.html y se montó StaticFiles en /static.
Se corrigió un error de modelo de raíz: el parche sugería gemini-2.0-pro (y su fallback
gemini-1.5-pro), pero ambos devuelven 404 en el proyecto
agents-ia-499522; se unificaron los 6 departamentos a gemini-2.5-pro.
Se construyó el Panel Marketing Ultra-Premium (formulario estructurado de 7 campos
con selects, envío JSON) y se reescribieron los prompts por agente con inyección de
tema_central y tier_entregable. Finalmente se expandió RRHH
de un creador de ofertas a un departamento corporativo de 8 agentes con un selector
"Tipo de Requerimiento" de 4 módulos (Reclutamiento, Compliance/Despidos,
Evaluación y Capacitación) y subida de CVs en PDF (parseo con pypdf,
screening en llamada separada con gemini-2.5-flash). Despliegues: revisiones
00011 → 00020-9g7 en Cloud Run.
¿Qué se hizo?
Fix 404 raíz: la API FastAPI no exponía GET / ni servía estáticos.
Se agregó el endpoint raíz con FileResponse(static/index.html), se montó
StaticFiles en /static y se añadió aiofiles a
requirements.txt.
Corrección de modelos: gemini-2.0-pro y gemini-1.5-pro
verificados con 404. Unificación a gemini-2.5-pro (MODELO_PRINCIPAL) en los
6 departamentos; MODELO_SEO y MODELO_SECUNDARIO = gemini-2.5-flash;
MODELO_IMAGEN = gemini-2.5-flash-image. Forzado location="us-central1".
Marketing Ultra-Premium: formulario de 7 campos (empresa, rubro, tema central,
objetivo, tono, tier de entregable, contexto) con selects y envío como cuerpo JSON. Prompts por
agente con .format(tema_central=..., tier_entregable=...).
RRHH 360° + PDF: pypdf + python-multipart, extracción
de CVs en memoria, run_screening_cvs() como llamada independiente con
gemini-2.5-flash y el resto del equipo en gemini-2.5-pro.
RRHH 4 módulos: selector "Tipo de Requerimiento" que cambia campos y agentes:
Reclutamiento, Compliance/Despidos (Ley Karin, Ley 40h, Art. 160/161), Evaluación (360°/OKR/Prueba)
y Capacitación (SENCE). Nuevos tipos de campo number y checkbox y renderer
dinámico en el frontend.
Errores corregidos
| Error | Causa | Solución |
|---|
{"detail":"Not Found"} en la raíz |
La API no tenía GET / ni servía static/index.html |
Endpoint raíz con FileResponse + StaticFiles en /static + aiofiles |
404 Publisher Model gemini-2.0-pro |
El modelo no existe / no está habilitado en agents-ia-499522 |
Unificado a gemini-2.5-pro (validado OK con prueba real) |
404 gemini-1.5-pro (Finanzas, Legal, Ops, I+D) |
Modelo retirado, los 4 departamentos lo usaban hardcodeado |
Reemplazado por MODELO_PRINCIPAL en las 4 funciones |
404 gemini-3.5-flash (screening) |
Los modelos gemini-3.x no están allowlisted en el proyecto |
MODELO_SECUNDARIO = gemini-2.5-flash (confirmado funcional) |
deploy_suite.sh sobreescribía el Dockerfile |
Heredoc generaba un Dockerfile con requisitos.txt (typo) |
Eliminado el heredoc; usa el Dockerfile correcto del repo |
Arquitectura RRHH 360° — 8 agentes en 4 módulos
| Módulo (Tipo de Requerimiento) | Agentes | Modelo · Llamadas |
|---|
1 · Reclutamiento y Selección
+ subida de CVs en PDF |
Analista de Talento · Estratega Adq./Onboarding · Redactor de Ofertas (privacidad salario + beneficios) · Agente de Screening · CHRO Aprobador |
gemini-2.5-pro + Screening en gemini-2.5-flash · 2 llamadas |
| 2 · Auditoría Legal o Despido |
Consultor de Compliance Laboral (riesgo DT, Ley Karin, Ley 40h, finiquitos) |
gemini-2.5-pro · 1 llamada |
| 3 · Evaluación y Desarrollo |
Consultor de Desarrollo Organizacional (pauta 360°/OKR/Prueba + plan de acción) |
gemini-2.5-pro · 1 llamada |
| 4 · Cultura y Capacitación |
Especialista en Capacitación y Cultura (malla SENCE + team building) |
gemini-2.5-pro · 1 llamada |
Archivos modificados / creados en esta sesión
| Archivo | Tipo | Descripción del cambio |
|---|
enterprise_agents_suite.py |
MODIFICADO |
Endpoint GET / + StaticFiles; modelos unificados a gemini-2.5-pro / 2.5-flash; modelos PROMPTS_AGENTES de Marketing con inyección de tema_central/tier_entregable; modelo PeticionRRHH ampliado; extraer_texto_pdf() con pypdf; PROMPTS_RRHH (8 agentes); router run_rrhh() + 4 funciones de módulo; endpoint /api/rrhh multipart con tipo_requerimiento; CLI actualizado. |
static/index.html |
CREADO / MODIFICADO |
Panel web de la agencia (sidebar de departamentos + roles). Marketing Ultra-Premium (JSON); RRHH con selector de "Tipo de Requerimiento" de 4 módulos, renderer dinámico, tipos number/checkbox, subida de CVs en PDF (FormData) y sidebar de 8 agentes (badge "38 Agentes"). |
requirements.txt |
MODIFICADO |
Agregados aiofiles (StaticFiles), python-multipart (formularios con archivos) y pypdf (parseo de CVs). |
deploy_suite.sh |
MODIFICADO |
Eliminado el heredoc que regeneraba un Dockerfile roto con requisitos.txt; ahora usa el Dockerfile del repo. |
Despliegues en Cloud Run (revisiones de la sesión)
| Revisión | Hito |
|---|
00012 | Fix 404 raíz: GET / sirve el panel web |
00015 | Marketing Ultra-Premium con tema_central + modelos corregidos a gemini-2.5-pro |
00016 | RRHH Reclutamiento 360° con subida de CVs en PDF (pypdf) |
00018 | RRHH 2 llamadas (screening separado) + agente Compliance Laboral |
00019 | MODELO_SECUNDARIO corregido a gemini-2.5-flash (3.x daba 404) |
00020-9g7 | RRHH 8 agentes · 4 módulos (Reclutamiento/Compliance/Evaluación/Capacitación) · ACTIVO |
Resumen del historial de sesiones
| Sesión | Fecha | Hito principal |
|---|
| #1 | 2026-06-15 | Fix WSL default distro: docker-desktop → Ubuntu con wsl --set-default Ubuntu |
| #2 | 2026-06-15 | Diagnóstico OneDrive/WSL, identificación del repo GitHub, análisis de estructura del proyecto |
| #3 | 2026-06-15 | Service Account GCP agents-ia-sa, descarga de JSON, configuración de .env |
| #4 | 2026-06-15 | Clone del repo a C:\dev\ia-agents, copia de enterprise_agents_suite.py y CSVs de roles |
| #5 | 2026-06-15 | Fix CRLF, pip resolution-too-deep → uv, instalación de venv, fastapi+uvicorn a requirements.txt |
| #6 | 2026-06-15 | Fix base_dir (1 nivel arriba), path Linux en .env, habilitación de APIs Vertex AI en GCP |
| #7 | 2026-06-15 | Test de modelos Gemini · Agente Marketing exitoso |
| #8 | 2026-06-15 | Dockerfile · Cloud Build · Cloud Run · IP estática · Load Balancer · SSL · DNS agents.wayweb.cl |
| #9 | 2026-06-16 | Panel web (fix 404) · modelos a gemini-2.5-pro · Marketing Ultra-Premium · RRHH 8 agentes · 4 módulos · subida de CVs PDF |
2026-06-15
Sesión #8
Cloud Run · Load Balancer · IP Estática · SSL · DNS
Despliegue completo en GCP: Cloud Run + Load Balancer global con IP estática, certificado SSL y dominio agents.wayweb.cl
Sesión de infraestructura end-to-end. Se creó el Dockerfile con Python 3.11-slim,
se construyó la imagen en Cloud Build (habilitando las APIs de Cloud Storage
requeridas) y se desplegó en Cloud Run como servicio público
(agentes-suite · revisión 00001-7q2 · us-central1).
Se provisionó una IP estática (8.233.18.239), se creó un
Network Endpoint Group serverless apuntando a Cloud Run, un backend service
(agentes-backend), un URL map y un proxy HTTPS. Se creó inicialmente el certificado
agentes-ssl para el dominio incorrecto (agents-wayweb.cl); corregido
con agentes-ssl-v2 para agents.wayweb.cl. Se agregó el registro
DNS tipo A en el panel de v2nets.com apuntando al IP estático. SSL en PROVISIONING.
¿Qué se hizo?
Dockerfile: imagen Python 3.11-slim, copia de requirements.txt,
instalación de dependencias con pip, copia del código fuente, EXPOSE 8080,
CMD con python enterprise_agents_suite.py --server --port 8080.
Cloud Build + GCR: gcloud builds submit desde
C:\dev\ia-agents en PowerShell. Requirió habilitar
storage.googleapis.com y storage-api.googleapis.com (primer intento
fallido con PERMISSION_DENIED). Imagen publicada en GCR como
gcr.io/agents-ia-499522/agentes-suite.
Cloud Run: gcloud run deploy agentes-suite con
--allow-unauthenticated. URL del servicio:
https://agentes-suite-230896657071.us-central1.run.app.
Load Balancer global: IP estática agentes-ip →
NEG serverless agentes-neg → backend service agentes-backend →
URL map agentes-urlmap → target HTTPS proxy agentes-https-proxy →
forwarding rule agentes-https-rule (puerto 443).
SSL y DNS: certificado Google-managed agentes-ssl-v2 para
agents.wayweb.cl (el primero agentes-ssl apuntaba a
agents-wayweb.cl por error tipográfico). Registro DNS A añadido en v2nets.com:
agents.wayweb.cl → 8.233.18.239 (TTL 14400).
Errores corregidos
| Error | Causa | Solución |
|---|
| Cloud Build PERMISSION_DENIED |
APIs de Cloud Storage no habilitadas en el proyecto |
gcloud services enable storage.googleapis.com storage-api.googleapis.com |
| SSL cert para dominio incorrecto |
Se escribió agents-wayweb.cl en lugar de agents.wayweb.cl |
Nuevo certificado agentes-ssl-v2 con dominio correcto; HTTPS proxy actualizado |
deploy_suite.sh bug |
Script referenciaba requisitos.txt en vez de requirements.txt |
Workaround: comandos gcloud directos desde PowerShell sin usar el script |
Archivos creados / modificados en esta sesión
| Archivo | Tipo | Descripción del cambio |
|---|
Dockerfile |
CREADO |
Imagen Python 3.11-slim. Instala requirements.txt, copia código fuente, expone puerto 8080, ejecuta enterprise_agents_suite.py --server. |
archivos/bitacora.html |
CREADO |
Este archivo. Registro completo de las 8 sesiones de trabajo del proyecto, orden más reciente primero, diseño basado en bt.html (Inter + JetBrains Mono, paleta índigo). |
Infraestructura GCP al cierre de sesión #8
| Componente | Detalle | Estado |
|---|
| Cloud Run service | agentes-suite · us-central1 · revisión 00001-7q2 | ACTIVO |
| Container Image | gcr.io/agents-ia-499522/agentes-suite | PUBLICADO |
| IP Estática | agentes-ip → 8.233.18.239 | RESERVADA |
| Serverless NEG | agentes-neg → Cloud Run agentes-suite | CREADO |
| Backend Service | agentes-backend | CREADO |
| URL Map + HTTPS Proxy | agentes-urlmap / agentes-https-proxy | CREADO |
| SSL Certificate | agentes-ssl-v2 · agents.wayweb.cl | PROVISIONING |
| DNS Record | agents.wayweb.cl A 8.233.18.239 · TTL 14400 · v2nets.com | CREADO |
Resumen del historial de sesiones
| Sesión | Fecha | Hito principal |
|---|
| #1 | 2026-06-15 | Fix WSL default distro: docker-desktop → Ubuntu con wsl --set-default Ubuntu |
| #2 | 2026-06-15 | Diagnóstico OneDrive/WSL, identificación del repo GitHub, análisis de estructura del proyecto |
| #3 | 2026-06-15 | Service Account GCP agents-ia-sa, descarga de JSON, configuración de .env |
| #4 | 2026-06-15 | Clone del repo a C:\dev\ia-agents, copia de enterprise_agents_suite.py y CSVs de roles |
| #5 | 2026-06-15 | Fix CRLF, pip resolution-too-deep → uv, instalación de venv, fastapi+uvicorn a requirements.txt |
| #6 | 2026-06-15 | Fix base_dir (1 nivel arriba), path Linux en .env, habilitación de APIs Vertex AI en GCP |
| #7 | 2026-06-15 | Test de todos los modelos Gemini; solo gemini-2.5-flash funciona · Agente Marketing exitoso |
| #8 | 2026-06-15 | Dockerfile · Cloud Build · Cloud Run · IP estática · Load Balancer · SSL · DNS agents.wayweb.cl |
2026-06-15
Sesión #7
Gemini 2.5 Flash · Agente Marketing · Vertex AI
Identificación del modelo Gemini compatible y primera ejecución exitosa del agente de Marketing
Sesión de validación del modelo de IA. Se probaron programáticamente todos los candidatos de
Gemini disponibles en el proyecto agents-ia-499522: gemini-1.5-pro,
gemini-2.0-flash-001, gemini-1.5-flash, gemini-2.0-flash
y gemini-1.0-pro — todos devolvieron error 404 (modelo no disponible en la región).
El único modelo funcional resultó ser gemini-2.5-flash. Se actualizaron los seis
departamentos del suite para usarlo. El agente de Marketing ejecutó con éxito su primer prompt,
generando un plan SEO y concepto visual con el equipo de 6 roles leídos desde mkt.csv.
¿Qué se hizo?
Test sistemático de modelos: se escribió un script de prueba iterando
sobre todos los modelos candidatos de Gemini. Resultado: únicamente
gemini-2.5-flash devuelve respuesta en us-central1 para el
proyecto agents-ia-499522.
Actualización de los 6 departamentos: todas las instancias de
GenerativeModel("...") en enterprise_agents_suite.py actualizadas
a gemini-2.5-flash: Marketing, RRHH, Finanzas, Legal, Operaciones e I+D.
Primera ejecución del agente Marketing: comando
python enterprise_agents_suite.py --local --tipo marketing --tema "agencia IA Wayweb"
ejecutado exitosamente desde el venv. El agente leyó 6 roles desde roles/mkt.csv,
envió el prompt a Gemini y retornó el plan SEO completo con prompt de imagen en inglés
(estilo "Nano Banana").
Modelos probados y resultado
| Modelo | Resultado |
|---|
gemini-1.5-pro | 404 Not Found |
gemini-2.0-flash-001 | 404 Not Found |
gemini-1.5-flash | 404 Not Found |
gemini-2.0-flash | 404 Not Found |
gemini-1.0-pro | 404 Not Found |
gemini-2.5-flash | OK · Respuesta completa |
Archivos modificados en esta sesión
| Archivo | Tipo | Descripción del cambio |
|---|
enterprise_agents_suite.py |
MODIFICADO |
Los 6 departamentos (Marketing, RRHH, Finanzas, Legal, Operaciones, I+D) actualizados: GenerativeModel("gemini-2.5-flash"). Único modelo funcional en el proyecto agents-ia-499522 / us-central1. |
2026-06-15
Sesión #6
Correcciones Script · Credenciales · APIs GCP
Corrección del bug de base_dir, path Linux en .env y habilitación de las APIs de Vertex AI en GCP
Sesión de correcciones previas a la primera ejecución real del agente. Se identificó y
corrigió un bug crítico en enterprise_agents_suite.py: la función
leer_roles_csv() calculaba base_dir con dos niveles de
os.path.dirname() anidados, haciendo que buscara los CSVs en la carpeta
padre del proyecto en lugar de la raíz del repositorio. Se corrigió el path de credenciales
en .env de notación Windows a Linux (/mnt/c/...). Se habilitaron
las APIs de Vertex AI y AI Platform en la consola de GCP (estaban deshabilitadas).
¿Qué se hizo?
Fix base_dir (1 nivel arriba): la línea original tenía
os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) — dos niveles
arriba del script, apuntando a C:\dev en lugar de C:\dev\ia-agents.
Corregido a os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)).
Fix path en .env: GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS tenía
valor C:/dev/ia-agents/roles/agents-ia-49.json (notación Windows). En WSL
ese path no es accesible; corregido a /mnt/c/dev/ia-agents/roles/agents-ia-49.json.
Habilitación de APIs GCP: desde la consola de GCP se activaron
Vertex AI API y AI Platform API en el proyecto
agents-ia-499522. Sin estas APIs, cualquier llamada a
vertexai.init() retornaba error de servicio.
Errores corregidos
| Error | Causa | Solución |
|---|
| CSV de roles no encontrado |
base_dir con 2 niveles de os.path.dirname() apuntaba a C:\dev |
Reducido a 1 nivel: os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) |
| Credenciales GCP no cargadas en WSL |
.env usaba path Windows (C:/dev/...) no visible desde WSL |
Cambiado a path Linux: /mnt/c/dev/ia-agents/roles/agents-ia-49.json |
| Vertex AI error de servicio |
APIs Vertex AI / AI Platform no habilitadas en el proyecto GCP |
Habilitación desde consola GCP → APIs y Servicios → Vertex AI API + AI Platform API |
Archivos modificados en esta sesión
| Archivo | Tipo | Descripción del cambio |
|---|
enterprise_agents_suite.py |
MODIFICADO |
Línea 15: base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)). Eliminado el doble dirname() que causaba el path incorrecto hacia los CSVs de roles. |
.env |
MODIFICADO |
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS corregido de C:/dev/ia-agents/roles/agents-ia-49.json a /mnt/c/dev/ia-agents/roles/agents-ia-49.json (path WSL/Linux). |
2026-06-15
Sesión #5
uv · Dependencias · CRLF · requirements.txt
Resolución de problemas de dependencias Python: CRLF en scripts, pip resolution-too-deep e instalación con uv
Sesión de ingeniería de entorno enfocada en superar los bloqueos de instalación de dependencias.
Se corrigieron los finales de línea CRLF en setup.sh y start.sh
que impedían su ejecución en WSL. Se diagnosticó el error
pip resolution-too-deep causado por la incompatibilidad entre Python 3.14
y google-cloud-aiplatform. Se instaló el gestor de paquetes uv
y se creó el venv usando la ruta absoluta de uv con la variable de entorno
VIRTUAL_ENV para apuntar al directorio correcto.
Se agregaron fastapi y uvicorn al requirements.txt
(estaban ausentes causando ImportError al arrancar el servidor).
¿Qué se hizo?
Fix CRLF en scripts bash:
sed -i 's/\r//' setup.sh start.sh en WSL.
Los archivos habían sido editados en Windows y tenían saltos de línea CRLF
que bash de Linux no puede interpretar (\r: command not found).
Diagnóstico pip resolution-too-deep: Python 3.14 (activo en el sistema)
genera un árbol de dependencias demasiado profundo con google-cloud-aiplatform.
Solución: instalar y usar uv como gestor de paquetes.
Instalación de uv: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh.
Binario disponible en /home/mfran/.local/bin/uv.
Creación del venv con ruta absoluta:
rm -rf venv && /home/mfran/.local/bin/uv venv venv. Instalación de
dependencias: VIRTUAL_ENV=/mnt/c/dev/ia-agents/venv /home/mfran/.local/bin/uv pip install -r requirements.txt.
La variable VIRTUAL_ENV fue necesaria porque uv instalaba en una ubicación
incorrecta sin ella.
Adición de fastapi + uvicorn: se detectó que el servidor fallaba con
ModuleNotFoundError: No module named 'fastapi'. Ambas dependencias no estaban
en requirements.txt. Se agregaron y se reinstalaron con uv.
Errores corregidos
| Error | Causa | Solución |
|---|
\r: command not found en bash |
Scripts con finales de línea CRLF (editados en Windows) |
sed -i 's/\r//' setup.sh start.sh |
pip resolution-too-deep |
Python 3.14 + google-cloud-aiplatform incompatibles con el resolver de pip |
Reemplazado pip por uv como gestor de paquetes |
uv instalando en path incorrecto |
Sin VIRTUAL_ENV, uv usaba el venv del sistema en lugar del local |
VIRTUAL_ENV=/mnt/c/dev/ia-agents/venv prefijado a cada comando uv |
$PATH expandido por PowerShell |
En export PATH=...:$PATH, PS expandía $PATH a rutas Windows |
Uso de ruta absoluta /home/mfran/.local/bin/uv directamente |
ModuleNotFoundError: fastapi |
fastapi y uvicorn no estaban en requirements.txt |
Agregados fastapi>=0.110.0 y uvicorn>=0.29.0 |
Archivos modificados en esta sesión
| Archivo | Tipo | Descripción del cambio |
|---|
requirements.txt |
MODIFICADO |
Adición de fastapi>=0.110.0 y uvicorn>=0.29.0. Sin estas líneas el servidor web fallaba con ImportError al importar fastapi/uvicorn. |
setup.sh / start.sh |
MODIFICADO |
Corrección de finales de línea: CRLF → LF con sed -i 's/\r//'. Requerido para ejecución en bash de WSL/Linux. |
2026-06-15
Sesión #4
Clone · Repo Local · enterprise_agents_suite.py · CSVs
Clone del repositorio a C:\dev\ia-agents y configuración del entorno local fuera de OneDrive
Sesión de preparación del entorno de desarrollo local. Se descubrió que el archivo
enterprise_agents_suite.py en GitHub solo tenía 2 bytes (estaba vacío),
lo que obligó a copiar el archivo real de 14 KB desde la versión en OneDrive.
Se clonó el repositorio a C:\dev\ia-agents (ruta local, fuera de OneDrive)
para evitar el problema de incompatibilidad entre OneDrive Files On-Demand y WSL.
Se copiaron los archivos CSV de roles y el JSON de credenciales.
Se creó el archivo .env con las variables de entorno necesarias.
¿Qué se hizo?
Clone del repositorio a ruta local: git clone a
C:\dev\ia-agents para evitar el problema OneDrive/WSL. OneDrive almacena
archivos en la nube (Files On-Demand); WSL no puede acceder a estos archivos a través
de /mnt/c porque no están físicamente en el disco.
Copia de enterprise_agents_suite.py: el archivo en GitHub tenía
2 bytes (estaba vacío). La copia real de 14 KB con los 6 departamentos, 36 agentes
y la API FastAPI fue copiada desde la versión local de OneDrive al nuevo clone.
Copia de roles CSV: los archivos roles/mkt.csv,
roles/rrhh.csv, roles/analista.csv,
roles/finzas.csv, roles/legañ.csv y
roles/i+d.csv copiados al clone local.
Copia de credenciales: roles/agents-ia-49.json
(Service Account key) copiado al repositorio local.
Creación de .env: archivo con
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, GCP_PROJECT_ID=agents-ia-499522
y GCP_REGION=us-central1.
Diagnóstico OneDrive/WSL
| Síntoma | Causa raíz |
|---|
Archivos no encontrados desde WSL en /mnt/c/Users/.../OneDrive/... |
OneDrive Files On-Demand: archivos existen como marcadores en el sistema de archivos Windows pero no tienen contenido físico hasta que se descargan. WSL no puede forzar la descarga on-demand. |
enterprise_agents_suite.py = 2 bytes en GitHub |
El archivo fue commiteado cuando OneDrive no lo había sincronizado (subió el marcador vacío). |
Archivos creados en esta sesión
| Archivo | Tipo | Descripción |
|---|
C:\dev\ia-agents\enterprise_agents_suite.py |
COPIADO |
Archivo principal de 14 KB con los 6 departamentos, 36 agentes, modos --local y --server. Copiado desde OneDrive al clone local. |
C:\dev\ia-agents\.env |
CREADO |
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, GCP_PROJECT_ID=agents-ia-499522, GCP_REGION=us-central1. |
C:\dev\ia-agents\roles\*.csv |
COPIADOS |
6 archivos CSV de roles (mkt, rrhh, analista, finzas, legañ, i+d) copiados desde OneDrive al clone local. |
C:\dev\ia-agents\roles\agents-ia-49.json |
COPIADO |
Service Account key para agents-ia-sa@agents-ia-499522.iam.gserviceaccount.com. |
2026-06-15
Sesión #3
Service Account · GCP · Credenciales · .env
Creación del Service Account en GCP y configuración de credenciales de Vertex AI
Sesión dedicada a la configuración de identidad y permisos en GCP. Se creó el Service Account
agents-ia-sa en el proyecto agents-ia-499522 con los roles necesarios
para acceder a Vertex AI y Gemini. Se generó y descargó la clave JSON
(agents-ia-49.json). Se examinó el archivo de credenciales en el IDE
para verificar su estructura. El archivo .env fue configurado con la ruta
al JSON y los valores de proyecto y región de GCP.
¿Qué se hizo?
Creación del Service Account: desde la consola de GCP →
IAM y Administración → Cuentas de servicio → Crear cuenta de servicio.
Nombre: agents-ia-sa. Proyecto: agents-ia-499522.
Roles asignados: Vertex AI User, AI Platform Admin.
Generación de clave JSON: desde la consola, pestaña "Claves"
del Service Account → Agregar clave → JSON. Archivo descargado como
agents-ia-49.json (nombre real del archivo generado por GCP).
Configuración del .env:
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS apuntando al JSON,
GCP_PROJECT_ID=agents-ia-499522 y GCP_REGION=us-central1.
Configuración GCP
| Elemento | Valor |
|---|
| Proyecto GCP | agents-ia-499522 |
| Service Account | agents-ia-sa@agents-ia-499522.iam.gserviceaccount.com |
| Archivo de credenciales | roles/agents-ia-49.json |
| Región | us-central1 |
| Roles IAM | Vertex AI User · AI Platform Admin |
Archivos creados en esta sesión
| Archivo | Tipo | Descripción |
|---|
roles/agents-ia-49.json |
CREADO |
Service Account key en formato JSON generada en la consola de GCP. Usada por google-auth para autenticar las llamadas a Vertex AI / Gemini. |
.env |
CREADO |
Variables de entorno: GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, GCP_PROJECT_ID, GCP_REGION. |
2026-06-15
Sesión #2
WSL · OneDrive · Configuración entorno · GitHub
Diagnóstico de incompatibilidad OneDrive/WSL y análisis de la estructura del proyecto desde el repositorio GitHub
Sesión de diagnóstico del entorno de desarrollo. Después de corregir el distro WSL
predeterminado (sesión anterior), se intentó ejecutar los scripts desde la ruta de OneDrive
en WSL (/mnt/c/Users/mfran/OneDrive/Desktop/.../agents-ia) pero los archivos
no eran visibles porque OneDrive los almacenaba como cloud-only (Files On-Demand).
Se identificó el repositorio de GitHub del proyecto a través del README. Se analizaron
las rutas y estructura del proyecto para planificar la instalación en una ruta local
fuera de OneDrive.
¿Qué se diagnosticó?
OneDrive Files On-Demand: cuando OneDrive está configurado en modo
"Files On-Demand", los archivos no descargados aparecen como marcadores de sistema de
archivos en Windows pero no tienen contenido real. WSL mapea /mnt/c al
sistema de archivos de Windows — los archivos cloud-only aparecen como vacíos o con 0
bytes en WSL, haciéndolos inutilizables para bash/Python.
Solución identificada: clonar el repositorio directamente a una
ruta local fuera de OneDrive (ej. C:\dev\ia-agents) donde los archivos
estén físicamente en el disco y accesibles desde WSL.
Repositorio GitHub identificado: URL del repo leída desde el
README del proyecto. Contenía el código fuente del suite, scripts de setup y los
archivos de roles CSV.
Errores diagnosticados
| Error | Causa | Plan de solución |
|---|
bash: ia-agents-main/venv/start.sh: No such file or directory |
Intentando ejecutar desde OneDrive; WSL no ve los archivos cloud-only |
Clonar a C:\dev\ia-agents (ruta local física) |
| Directorio de trabajo incorrecto |
Comandos ejecutados fuera del directorio del proyecto |
Navegar a la raíz del repo antes de ejecutar cualquier script |
2026-06-15
Sesión #1
WSL · Ubuntu · docker-desktop · Configuración inicial
Corrección del distro WSL predeterminado: docker-desktop no tiene bash
Primera sesión del proyecto. Al intentar ejecutar bash start.sh en la terminal,
WSL arrojó el error execvpe(/bin/bash) failed: No such file or directory.
Se diagnosticó que el distro WSL predeterminado era docker-desktop — una
distribución mínima usada por Docker Desktop que no incluye bash ni las herramientas
de usuario estándar. Se corrigió estableciendo Ubuntu como distro predeterminada con
el comando wsl --set-default Ubuntu. Tras el cambio, WSL ejecuta bash
correctamente.
¿Qué se hizo?
Diagnóstico del error: el error
execvpe(/bin/bash) failed: No such file or directory ocurre cuando el distro
WSL activo no tiene /bin/bash. docker-desktop es un distro
de sistema mínimo sin shell de usuario.
Solución aplicada:
wsl --set-default Ubuntu en PowerShell. Este comando cambia el distro
predeterminado de docker-desktop a la distribución Ubuntu instalada en el
sistema, que sí incluye bash, Python y todas las herramientas de desarrollo estándar.
Verificación: wsl -l -v confirmó que Ubuntu quedó
marcado como * (predeterminado). Las ejecuciones posteriores de
bash funcionaron correctamente.
Información del sistema
| Elemento | Valor |
|---|
| OS | Windows 11 Pro 10.0.26200 |
| WSL distro (antes) | docker-desktop (predeterminado · sin bash) |
| WSL distro (después) | Ubuntu (predeterminado) |
| Comando aplicado | wsl --set-default Ubuntu |
| Shell de trabajo | PowerShell (gcloud) + WSL bash (Python/venv) |
Contexto del proyecto al inicio
| Elemento | Valor inicial |
|---|
| Nombre del proyecto | Enterprise Agents Suite v6.0 |
| Descripción | Empresa virtual / agencia automática con 6 departamentos IA y 36 agentes Gemini |
| Proyecto GCP | agents-ia-499522 |
| Modelo IA | Google Gemini 2.5 Flash vía Vertex AI |
| Backend | Python · FastAPI · uvicorn |
| Despliegue objetivo | GCP Cloud Run · agents.wayweb.cl |
| Departamentos planificados | Marketing · RRHH · Finanzas · Legal · Operaciones · I+D |