Agentes IA · Bucle Continuo Autónomo

Pipeline de Agentes NutriSaaS Pro

Generación autónoma de 50 recetas/semana · Sequential Loop + Quality Gates + Eval Harness

50
Recetas/semana
94%
Tasa de aprobación
2
Max reintentos
€0.08
Coste/receta
Árbol de Selección de Loop
¿Necesita control estricto CI/PR?
¿Requiere descomposición por RFC?
¿Generación paralela exploratoria?
✅ TIPO ELEGIDO: Sequential Loop
Justificación: El pipeline de recetas es lineal y predecible. No requiere ramas paralelas ni CI/PR. El loop secuencial con quality gate sincrónico minimiza coste y complejidad.
Otros loops disponibles
continuous-pr CI/PR estricto
rfc-dag Descomposición RFC
infinite Generación paralela
Pipeline de Producción — Stack Recomendado
1
RFC Decomposition Generate
Toma el brief nutricional (categoría + restricciones) y descompone la tarea en sub-componentes: ingredientes, pasos, macros, imagen-prompt.
ralphinho-rfc-pipeline input: brief.json
2
Quality Gate Nutricional Validate
Valida macros (kcal 300–800, proteína ≥15g, grasa ≤40g), coherencia de ingredientes y seguridad alimentaria básica.
plankton-code-quality /quality-gate threshold: 0.85
3
Eval Harness Eval
Ejecuta 3 evals automáticas: coherencia (ingredientes–pasos), completitud (todos los campos), seguridad (alérgenos etiquetados). Score mínimo: 0.90.
eval-harness evals: 3 min_score: 0.90
4
Session Persistence Output
Persiste la receta aprobada en Redis con TTL 7d. Exporta JSON y Markdown al bucket S3. Incrementa contador semanal.
nanoclaw-repl Redis TTL: 7d output: recipe.json
Recovery Protocol Recover
Si falla ≥2 veces: congela loop → /harness-audit → reduce scope (receta más simple, 5 ingredientes max) → replay con criterios explícitos.
max_retries: 2 /harness-audit scope_reduction: ON
Modos de Fallo y Recuperación
Fallos identificados
Loop churn sin progreso
El agente itera sin avanzar. Trigger: 2 intentos idénticos seguidos. Acción: freeze + audit.
Retry con misma causa raíz
Falla repetido por macros fuera de rango. Acción: simplificar receta (menos ingredientes).
Merge queue stall
El output no llega al bucket S3. Acción: replay con output directo, sin persistencia Redis.
Cost drift descontrolado
Más de €0.20/receta (escalación ilimitada). Trigger: hard cap tokens por iteración.
Protocolo de recuperación
① Freeze loop
Detener el ciclo actual. No lanzar nueva iteración.
② /harness-audit
Revisar logs de la iteración fallida. Identificar step exacto.
③ Reducir scope
Simplificar receta: max 5 ingredientes, solo pasos básicos.
④ Replay con criterios
Relanzar con acceptance criteria explícitos en el prompt.
Quality Gates — Criterios de Aceptación
Check Regla Estado
Calorías 300–800 kcal por porción PASS
Proteína ≥ 15g por porción PASS
Grasa ≤ 40g por porción PASS
Coherencia Ingredientes ↔ pasos alineados PASS
Completitud Todos los campos presentes PASS
Alérgenos Etiquetados según EU 1169/2011 WARN
Imagen prompt Prompt fotorrealista generado PASS
Tokens por iter. ≤ 2.500 tokens Claude Sonnet PASS
Métricas del Loop — Semana 1
52
Recetas generadas
49
Recetas aprobadas
3
Reintentos
0
Freezes críticos
94%
Pass rate global
€3.92
Coste total semana
Ejemplo de ejecución — Receta #47
Bowl Mediterráneo de Quinoa · Vegano · Sin Gluten Aprobada
1️⃣RFC descompone en 6 ingredientes + 4 pasos + macros + prompt.
2️⃣Quality gate: 487 kcal ✓ · 22g proteína ✓ · 18g grasa ✓
3️⃣Eval: coherencia 0.97 · completitud 1.00 · seguridad 0.93 → 0.97 avg
4️⃣Persistida en Redis · Exportada a S3 · Contador: 47/50 ✓
Tokens: 1.847 · Tiempo: 4.2s · Coste: €0.074
Stack Técnico de Producción
🤖
Claude Sonnet 4
LLM base · Generación + evaluación
🔴
Redis 7
Persistencia de sesión · TTL 7d
⚙️
GitHub Actions
CI/CD · Trigger semanal cron
🐍
Python 3.11
Orquestador del loop · API calls
📦
AWS S3
Almacén final · recipe.json + .md
📊
PostHog
Telemetría · Métricas del loop