Guía práctica: agentes de IA con Convex — cómo crear, configurar y desplegar agentes de IA con Convex

Introducción rápida

En esta guía paso a paso aprenderás a crear agentes de IA con Convex, desde la instalación hasta ejemplos prácticos: *chatbot con Convex*, *multiagente con RAG* y *automatización de tareas IA Convex*, integrando OpenAI y sacando partido de la base de datos reactiva open source que ofrece Convex.

Convex es ideal para agentes porque combina backend serverless, base de datos reactiva y mecanismos de triggers/colas. Eso significa que el estado del agente se sincroniza en tiempo real con la UI y que la lógica que orquesta llamadas a LLMs puede ejecutarse en funciones server-side sin montar infraestructura compleja.

Al final de la primera parte sabrás preparar el entorno, integrar OpenAI y sentar la base para un chatbot simple que responda con contexto.

¿Qué es Convex? (base de datos reactiva open source)

Convex es una plataforma backend y una base de datos reactiva open source diseñada para aplicaciones web modernas. Proporciona:

• Persistencia integrada para objetos y colecciones.
• Suscripciones reactivas: el front-end recibe cambios automáticamente.
• Funciones server-side (mutations/queries) para lógica segura y orquestación.

Ventajas para agentes de IA:

• Baja latencia en actualizaciones de estado y mensajes.
• Sincronización instantánea entre varios clientes (útil para multiusuario).
• Triggers y colas que facilitan workflows asíncronos (por ejemplo, pipelines RAG).

Comparado con backends tradicionales, Convex evita que desarrolles WebSockets y sistemas de sincronía ad-hoc; la base reactiva y las funciones server-side simplifican la construcción de agentes que necesitan mantener contexto y reaccionar a eventos en tiempo real. Más información en Convex.

Arquitectura de un agente en Convex (componentes conceptuales)

Definición de “agente”

Un agente aquí es un servicio orquestado desde Convex que:

• Recibe entradas (mensajes, eventos).
• Consulta contexto/estado almacenado en Convex.
• Llama a un LLM (p. ej. OpenAI) si es necesario.
• Persiste resultados y dispara acciones (notificar, ejecutar API, etc.).

Componentes de IA Convex

• Funciones server-side (mutations/queries): núcleo de la lógica. Ejecutan llamadas a OpenAI, escriben historial y controlan permisos.
• State reactivo: historial de conversación, contexto por usuario, flags de moderación.
• Colas y triggers: para tareas largas (indexación, RAG, resúmenes programados).
• Integraciones externas: llamadas a APIs, servicios de búsqueda vectorial o almacenamiento de documentos.

Este montaje permite separar responsabilidades: front-end envía mensajes; Convex orquesta y mantiene el contexto; LLM genera texto y Convex persiste la respuesta.

Cómo encaja la integración de LLMs (OpenAI)

La integración típica:

1. UI envía mensaje -> mutation en Convex.
2. Mutation lee historial/contexto desde Convex.
3. Mutation hace request a OpenAI (o a un pipeline RAG si aplica).
4. Mutation guarda la respuesta y actualiza el estado reactivo.
5. UI recibe la actualización automáticamente.

Esto asegura que ninguna clave de API quede en el cliente y que el historial se mantenga consistente. Referencia en la documentación de OpenAI.

Preparación del entorno (Convex tutorial)

Requisitos previos:

• Node.js (v16+ recomendado).
• Cuenta de OpenAI con clave API.
• CLI de Convex (se instala con el starter).

Instalación y creación de proyecto:

npm create convex@latest
cd <nombre-proyecto>
npx convex dev

Consejos rápidos de configuración:

• Guardar la clave de OpenAI en variables de entorno: OPENAI_API_KEY.
• Usar las herramientas de secrets de Convex (si despliegas) para no exponer variables en repositorios.
• Establecer límites de tokens y cuotas desde el principio para controlar costes.

Convex ofrece un playground para agentes que acelera el prototipado: puedes iterar funciones, ver logs y simular cargas sin desplegar. Úsalo para validar prompts y flujos antes de codificar la UI. Más en Convex.

Buenas prácticas iniciales:

• Versiona esquemas y funciones en Git.
• Crea entornos separados (dev/staging/prod) con claves distintas.
• Instrumenta logs desde el primer commit: registra prompts, tokens consumidos y errores.

Integrar OpenAI en Convex

Almacenar claves de forma segura:

• Local: usa .env (no subir al repo).
• Producción: usa los secretos/variables de entorno del proveedor o Convex secrets.
• Nunca expongas la clave en el front-end.

Patrón seguro de llamada:

• Ejecuta la llamada a OpenAI desde una función server-side (mutation).
• Limita el tamaño del contexto que envías (recorta historial).
• Guarda solo lo necesario del prompt/response (hash o metadata si el contenido es sensible).

Control de costes y tokens:

• Registra el uso por petición (prompt_tokens + completion_tokens).
• Impone límites por usuario/por día.
• Evalúa usar modelos más baratos para tareas simples y modelos potentes solo cuando la tarea lo requiera.

Para material de referencia sobre cómo estructurar llamadas y gestionar tokens, revisa la documentación de OpenAI.

Tutorial paso a paso: crear tu primer agente

Objetivo del ejemplo: construir un chatbot simple que responda con contexto por usuario. El ejemplo debe poder ejecutarse en 15–30 minutos usando el playground y el starter de Convex.

Estructura mínima del proyecto:

• /convex/schema.ts — definiciones de tablas (usuarios, mensajes).
• /convex/functions/mutations.ts — funciones server-side que orquestan llamadas a OpenAI.
• /src/App.jsx — UI mínima que usa suscripciones reactivas a Convex.
• .env — OPENAI_API_KEY

Definir esquema de datos en Convex

Esquema sugerido (simplificado):

• users: { id, name, createdAt }
• messages: { id, userId, text, role: ‘user’|’assistant’|’system’, createdAt, metadata }

// convex/schemas/messages.ts
export const messages = defineTable({
  userId: "string",
  text: "string",
  role: "string",
  createdAt: "timestamp",
  metadata: "object"
});

Consejos de diseño: guarda solo el texto necesario, usa resúmenes para contextos largos y añade campos de moderación y logs de tokens.

Implementar la función server-side que llama a OpenAI

Patrón recomendado: mutation que inserta el mensaje del usuario, lee N mensajes anteriores, llama a OpenAI y persiste la respuesta.

// convex/functions/mutations.ts
import fetch from "node-fetch";
import { db } from "convex/server";

export async function sendMessage({ userId, text }) {
  await db.insert("messages", { userId, text, role: "user", createdAt: Date.now() });
  const history = await db.query("messages").withIndex("byUser", userId).limit(10).get();
  const prompt = buildPrompt(history, text);

  const res = await fetch("https://api.openai.com/v1/chat/completions", {
    method: "POST",
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
      "Authorization": `Bearer ${process.env.OPENAI_API_KEY}`
    },
    body: JSON.stringify({
      model: "gpt-4o-mini",
      messages: prompt
    })
  });

  const data = await res.json();
  const assistantText = data.choices?.[0]?.message?.content || "Lo siento, no puedo responder ahora.";

  await db.insert("messages", { userId, text: assistantText, role: "assistant", createdAt: Date.now(), metadata: { tokens: data.usage }});
  return { assistantText, usage: data.usage };
}

Advertencias: maneja errores (retries/backoff), valida entradas y registra usage por petición. Véase también Convex RAG.

Sigue leyendo para ver cómo montar la UI mínima y probar localmente en el Convex playground.

UI mínima: front-end reactivo para el chatbot

Para la UI mínima usa React y suscripciones de Convex para mostrar mensajes en tiempo real.

// src/App.jsx (fragmento)
import { ConvexProvider, useQuery, useMutation } from "convex/react";
function Chat({ userId }) {
  const messages = useQuery("messagesByUser", userId) || [];
  const send = useMutation("sendMessage");
  return (
    <div>
      <div>{messages.map(m => <div key={m._id}><b>{m.role}:</b> {m.text}</div>)}</div>
      <form onSubmit={e => { e.preventDefault(); send({ userId, text: e.target.elements[0].value }); e.target.reset(); }}>
        <input name="msg" />
        <button>Enviar</button>
      </form>
    </div>
  );
}

Consejos rápidos:

• Deshabilita el botón mientras la mutation está en curso para evitar duplicados.
• Muestra estados de carga/errores basados en la respuesta de la mutation.
• Usa paginación o límites al recuperar historial para mantener baja la latencia.

Pruebas locales y validación (Convex playground)

El Convex playground te permite simular usuarios y depurar funciones server-side sin desplegar.

Qué validar en pruebas locales:

• Latencia de respuesta (round-trip desde UI a mutation hasta actualización reactiva).
• Consistencia del historial entre múltiples clientes conectados.
• Manejo de errores de OpenAI (timeouts, rate limits).
• Logs de consumo de tokens por petición.

Usa el playground para iterar prompts, ajustar recorte de contexto y probar reintentos. Referencia: Convex.

Ejemplo práctico: chatbot con Convex

Caso: FAQ de producto que responde con contexto de usuario.

Diseño esencial:

• System prompt inicial con instrucciones de tono y límites.
• Historial recortado: incluye últimos N mensajes + resumen periódico.
• Moderación básica antes de enviar al LLM.

// Convex mutation: si messages > 50 => crear resumen y reemplazar

Mejoras: persistir resúmenes, guardar metadata de uso (tokens/modelo/tiempo) y añadir un agente de seguridad.

Diseño avanzado: multiagente con RAG

Cuando necesitas respuestas que dependan de documentos o conocimientos externos, aplica RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Arquitectura sugerida:

• Índice de documentos (vector DB integrable o el propio indexador de Convex).
• Orquestador en Convex: decide qué agentes ejecutar.
• Agente de búsqueda y agente de síntesis.

Flujo típico: la mutation recibe la consulta, lanza job de búsqueda (RAG), sintetiza con LLM y guarda la respuesta final. Convex proporciona componentes y guías para RAG: Convex RAG.

Consideraciones: controla fragmentos para no exceder tokens, cachea resultados y diseña timeouts/fallbacks.

Automatización de tareas IA Convex

Convex permite programar y disparar flujos automáticamente con triggers y cron-like jobs.

Casos prácticos:

• Resúmenes diarios: job que compila conversaciones y genera un reporte.
• Notificaciones inteligentes: detectar eventos y enviar alertas vía Slack.
• Enriquecimiento de datos: procesar nuevos documentos y crear embeddings para RAG.

Ejemplo: trigger diario que genera reporte, ejecuta RAG y guarda un registro en la tabla reports.

Convex playground agentes: prototipado rápido

El playground es ideal para ajustar prompts, probar combinaciones multiagente y visualizar logs de funciones. No está pensado para carga de producción; migra funciones y secretos a staging/production cuando estés listo.

Consejos para migrar a producción: tests unitarios, externalizar secretos, asegurar observabilidad (trazas y métricas).

Despliegue y escalabilidad

Opciones de despliegue:

• Convex gestionado (rápido y sin infra).
• Auto-hosting para control total (más complejo).

Estrategias para escalar: pooling de llamadas a OpenAI, caching, rate limits por usuario y jobs asíncronos con colas.

Observabilidad clave: latencia end-to-end, tokens por petición, tasa de errores y duración de jobs.

Seguridad, privacidad y mejores prácticas

• Enmascara PII antes de enviar prompts o guarda sólo hashes.
• Usa roles y permisos de Convex para limitar acceso a funciones críticas.
• Mantén registro de prompts y respuestas para auditoría y define políticas de retención.

No expongas nunca la clave de OpenAI en el front-end; gestiona secrets con Convex o el proveedor cloud. Más en OpenAI docs.

Depuración y solución de problemas

Problemas comunes y cómo abordarlos:

• Respuestas incoherentes: revisa y mejora el prompt.
• Latencia alta: limita el contexto y cachea respuestas.
• Estados inconsistentes: valida transacciones y revisa suscripciones.
• Errores de API OpenAI: implementa retries exponenciales y logging detallado.

Checklist antes de producción: pruebas en playground y staging, límites de tokens, monitoreo y revisión de seguridad.

Recursos, ejemplos y próximos pasos

Repos y enlaces útiles:

• Ejemplos recomendados: /examples/convex-chatbot, /examples/convex-multiagent-rag.
• Documentación Convex y guía RAG: https://www.convex.dev (RAG).
• OpenAI docs para llamadas y control de tokens: https://platform.openai.com/docs.

Siguientes proyectos sugeridos: integración con Slack, conectar un CRM y crear pipelines ETL para indexar documentos.

Conclusión

Has visto cómo montar un agente completo con Convex: desde la UI reactiva y las mutations server-side hasta arquitecturas avanzadas con multiagente y RAG. Convex facilita la construcción de agentes gracias a su base de datos reactiva open source, funciones server-side y herramientas de orquestación.

Prueba el tutorial, clona un ejemplo y comparte tu caso de uso para que lo cubramos en futuros artículos.