1. Formateador de Notas de Reunion
Despues de una reunion, necesitas un sistema que convierta notas desordenadas en un resumen estructurado con decisiones, action items, responsables y fechas limite. Vas a construirlo paso a paso usando AiAgentArchitect en modo Express — el camino mas sencillo hacia un sistema funcional.
Al final de este ejercicio tendras tres archivos de entidad generados y listos para usar: un Command, una Rule y una Knowledge Base.
Prerrequisitos
- AiAgentArchitect instalado en tu entorno. Sigue las instrucciones de configuracion en GitHub.
- Acceso a Claude Code, Google Antigravity u OpenAI Codex — cualquier plataforma compatible con AiAgentArchitect.
- La plantilla Express lista para pegar. La encontraras mas abajo, pre-rellenada para este ejercicio.
¿Primera vez? El modo Express esta disenado para entidades individuales con una responsabilidad clara. Se salta los pasos de orquestacion multi-agente y te lleva al resultado rapido. Perfecto para aprender el pipeline sin complejidad.
Paso a Paso
Invoca AiAgentArchitect
Abre una conversacion nueva en tu plataforma y escribe el comando:
/wor-agentic-architect El sistema te saludara y preguntara como quieres proceder.
Que deberias ver
Un mensaje de bienvenida con dos opciones:
- A) Proceso completo — modo Architect (sistema multi-agente completo)
- B) Entidad concreta — modo Express (entidad individual)
Selecciona el modo Express
Elige la opcion B para entrar en modo Express. El sistema preguntara si tienes una plantilla pre-rellenada o quieres describir la entidad desde cero.
Dile al sistema que tienes una plantilla lista.
Pega la plantilla pre-rellenada
Copia la plantilla de abajo y pegala en la conversacion. Ya esta rellenada con los datos del Formateador de Notas de Reunion:
# Agentic Architect — Template Express
## What do you want to create?
- [ ] Agent Specialist
- [ ] Agent Supervisor
- [ ] Skill
- [X] Command
- [ ] Rule
## Entity description
**Tentative name:**
format-notes
**What exactly should it do?**
Receive raw meeting notes (pasted by the user) and produce a
structured summary with four sections: Decisions, Action Items
(with owner and deadline), Open Questions, and Next Steps.
**What does it receive as input?**
Unstructured meeting notes pasted by the user after invoking
the command.
**What does it produce as output?**
A formatted summary in Markdown with consistent sections.
The output is displayed directly to the user.
## Known constraints
**Is there anything this entity should never do?**
Never invent action items or attendees that are not in the
original notes. Never change the meaning of decisions.
**Are there any relevant restrictions?**
The output format must always follow the same four-section
structure, regardless of the input quality.
## Additional context
**Related entities:**
A Rule for the output format and a Knowledge Base with the
team roster (names, roles, responsibilities) to assign action
items correctly. Que deberias ver
El sistema reconocera la plantilla y puede hacer 2-3 preguntas de clarificacion antes de continuar. Esto es normal — el Input Enricher (S0) esta estructurando tu input.
Revisa el output de S0 (Estructuracion del Input)
Despues de responder las preguntas de clarificacion, el sistema presenta el input estructurado — una version limpia de lo que proporcionaste, con nombres normalizados, objetivos y una lista de entidades sugerida.
Revisalo y selecciona A) Aprobar para continuar.
Que deberias ver
Un resumen estructurado incluyendo:
- Nombre del sistema:
meeting-notes-formatter - Entidad principal:
com-format-notes(Command) - Entidades de soporte sugeridas: una Rule para el formato de salida y una Knowledge Base para datos del equipo
- Plataformas objetivo detectadas de tu entorno
Revisa el output de S1 (Descubrimiento de Proceso)
El sistema ejecuta la fase de Descubrimiento de Proceso y presenta un diagrama AS-IS — una vista simplificada de como funciona la tarea actualmente (manualmente) y como el sistema la mejorara.
En modo Express este paso es mas ligero que en modo Architect. Revisa y selecciona A) Aprobar.
Que deberias ver
Una breve descripcion del proceso mostrando:
- Estado actual: el usuario formatea las notas de reunion manualmente
- Estado propuesto: el Command automatiza el formateo con restricciones de Rule y enriquecimiento de KB
- Analisis de brechas: el proceso manual es inconsistente, omite responsables, consume tiempo
Revisa el output de S2 (Diseno de Arquitectura)
El Disenador de Arquitectura presenta el Blueprint — la lista final de entidades y como se conectan. Para este sistema, deberias ver exactamente 3 entidades:
com-format-notes— el Command (invocado por el usuario)rul-output-format— la Rule (restringe la estructura de salida)kno-team-roster— la Knowledge Base (datos del equipo)
Revisa el Blueprint y selecciona A) Aprobar para proceder a la generacion de entidades.
Que deberias ver
Un Blueprint mostrando:
- Lista de entidades con tipos y nombres siguiendo la convencion de nombres (prefijo + kebab-case)
- Relaciones: Command constrains Rule, Command consults KB
- Sin Agents, sin Workflow — modo Express confirmado
Revisa y aprueba cada entidad (S3)
El Entity Builder genera cada entidad una por una. Para cada una, el sistema presenta el archivo .md generado y pide aprobacion. Revisa y aprueba cada uno:
- com-format-notes.md — el Command con objetivos, tareas, input/output y referencias a Rule/KB
- rul-output-format.md — la Rule definiendo la estructura de salida de cuatro secciones
- kno-team-roster.md — la Knowledge Base con una plantilla para datos de miembros del equipo
Para cada entidad, selecciona A) Aprobar. Si algo no coincide con tus expectativas, usa B) Ajustar y describe el cambio.
Verifica los archivos generados
Despues de aprobar todas las entidades, el sistema empaqueta todo en:
exports/meeting-notes-formatter/
├── .agents/
│ ├── workflows/
│ │ └── com-format-notes.md
│ ├── rules/
│ │ └── rul-output-format.md
│ └── knowledge-base/
│ └── kno-team-roster.md
├── .claude/ (sincronizado automaticamente)
├── process-overview.md
└── CLAUDE.md Abre los archivos y verifica que el contenido coincide con lo que aprobaste en cada punto de control.
Puntos de Control
Usa estos puntos de control para verificar que vas por buen camino en cada etapa del pipeline:
El sistema muestra una version limpia y normalizada de tu input con el nombre del sistema meeting-notes-formatter, la entidad principal com-format-notes y entidades de soporte sugeridas (Rule + KB). Si se ve correcto, apruebalo.
Una breve comparacion AS-IS/TO-BE mostrando el proceso manual (el usuario formatea las notas a mano) versus el proceso automatizado (Command + Rule + KB). El analisis de brechas deberia destacar la inconsistencia y la falta de asignacion de responsables como problemas principales.
El Blueprint lista exactamente 3 entidades: com-format-notes (Command), rul-output-format (Rule), kno-team-roster (Knowledge Base). Sin Agents, sin Workflow. Relaciones: Command constrains Rule, Command consults KB.
Tres archivos .md generados en exports/meeting-notes-formatter/. Cada archivo sigue la estructura de plantilla de entidad con objetivos, tareas, input/output y referencias. El Command referencia la Rule y KB correctamente.
Solucion de Referencia
Tu sistema generado deberia producir una estructura similar a esta. El diagrama de abajo muestra como se conectan las tres entidades:
| Entidad | Tipo | Proposito |
|---|---|---|
| com-format-notes | Command | Prompt guardado invocado por el usuario. Recibe notas de reunion en bruto, aplica la Rule para una estructura consistente, y consulta la KB para asignar action items a los miembros del equipo. |
| rul-output-format | Rule | Impone la estructura de salida: Decisiones, Action Items (con responsable y fecha limite), Preguntas Abiertas y Proximos Pasos. Se aplica automaticamente. |
| kno-team-roster | Knowledge Base | Nombres, roles y responsabilidades del equipo. El Command la consulta para asignar action items a las personas correctas. |
Puntos Clave
- El modo Express es para sistemas con una entidad principal y responsabilidad clara. Sin Agents, sin Workflows — solo un Command con entidades de soporte.
- Un Command es un prompt guardado: determinista, activado por el usuario, mismo comportamiento cada vez. Si la tarea no requiere razonamiento contextual ni adaptacion, un Command es la eleccion correcta sobre un Agent.
- Rules y Knowledge Bases enriquecen un Command sin anadir complejidad. La Rule restringe el formato de salida; la KB proporciona datos de referencia.
- El sistema de checkpoints (A/B/C/D) te permite validar cada etapa antes de avanzar. Nada se genera sin tu aprobacion.
- La plantilla pre-rellena el 60-70% de las preguntas de la entrevista. Sin ella, el sistema te hace esas mismas preguntas una por una — mismo resultado, camino mas largo.
¿Listo para mas? En el proximo ejercicio construiras un Asistente de Revision de PRs — tu primer sistema con un Agent que se adapta al contexto en lugar de un Command determinista.
2. Asistente de Revision de PRs
Un desarrollador necesita revision automatizada de codigo para cada pull request — detectando bugs, violaciones de estilo y problemas de seguridad. A diferencia del ejercicio anterior, este sistema usa un Agent en lugar de un Command porque el revisor debe adaptar su comportamiento al contexto: diferentes diffs producen diferentes estrategias de analisis.
Al final de este ejercicio tendras cuatro archivos de entidad: un Agent Specialist, una Skill, una Rule y una Knowledge Base.
Concepto clave: Un Command siempre produce el mismo comportamiento base. Un Agent toma decisiones — donde profundizar, que tan grave es un problema, que priorizar. Si tu entidad necesita razonamiento contextual, elige un Agent.
Prerrequisitos
- Ejercicio 1 completado — deberias estar familiarizado con las etapas del pipeline (S0→S3) y el sistema de checkpoints.
- AiAgentArchitect instalado y funcionando.
- La plantilla Express pre-rellenada de abajo.
Paso a Paso
Invoca AiAgentArchitect
Abre una conversacion nueva y escribe:
/wor-agentic-architect Selecciona la opcion B) Entidad concreta → Modo Express.
Pega la plantilla pre-rellenada
Copia y pega la plantilla de abajo. Observa que esta vez seleccionamos Agent Specialist en lugar de Command:
# Agentic Architect — Template Express
## What do you want to create?
- [X] Agent Specialist
- [ ] Agent Supervisor
- [ ] Skill
- [ ] Command
- [ ] Rule
## Entity description
**Tentative name:**
code-reviewer
**What exactly should it do?**
Analyze the current git diff for bugs, style violations, and
security issues. Adapt its analysis strategy based on the type
of changes (frontend vs. backend, new code vs. refactor).
Produce a structured report with findings by severity.
**What does it receive as input?**
The current git diff or PR changeset, invoked directly by
the developer.
**What does it produce as output?**
A structured review report with findings categorized by
severity (critical, warning, info). Each finding includes
a specific line reference and an actionable suggestion.
## Known constraints
**Is there anything this entity should never do?**
Never produce cosmetic nitpicks or vague feedback like
"consider refactoring this." Every finding must be actionable
with a specific suggestion.
**Are there any relevant restrictions?**
Findings must follow a consistent structure: severity level,
line reference, description, and suggestion. Must respect
the team's style guide conventions.
## Additional context
**Related entities:**
A Skill for formatting the report output (ski-format-report).
A Rule enforcing review standards (severity levels, no nitpicks).
A Knowledge Base with team coding conventions (kno-style-guide). Que deberias ver
El sistema procesara la plantilla y puede hacer 2-3 preguntas sobre el alcance del Agent — por ejemplo, en que lenguajes enfocarse o como manejar diffs de multiples archivos.
Revisa S0 — Estructuracion del Input
El Input Enricher presenta una version estructurada de tu input. Verifica:
- Entidad principal:
age-spe-code-reviewer(Agent Specialist) - Entidades de soporte:
ski-format-report,rul-review-standards,kno-style-guide
Selecciona A) Aprobar.
Revisa S1 — Descubrimiento de Proceso
El analisis AS-IS muestra el proceso actual de revision manual de codigo y como el Agent lo mejora. En modo Express esto es breve.
Selecciona A) Aprobar.
Que deberias ver
Una comparacion mostrando:
- Manual: el desarrollador lee el diff linea por linea, verifica mentalmente contra la guia de estilo, escribe comentarios
- Automatizado: el Agent analiza el diff contextualmente, usa la Skill para formatear el reporte, consulta la KB para estandares del equipo
Revisa S2 — Diseno de Arquitectura
El Blueprint deberia mostrar exactamente 4 entidades:
age-spe-code-reviewer— el Agent (se adapta al contexto, toma decisiones)ski-format-report— la Skill (formateo reutilizable, sin decisiones)rul-review-standards— la Rule (restringe toda la salida)kno-style-guide— la Knowledge Base (convenciones del equipo)
Observa que la Rule actua como una restriccion externa — se aplica a todo lo que el Agent produce, no solo a una salida. Selecciona A) Aprobar.
Revisa y aprueba cada entidad (S3)
El Entity Builder genera cada entidad una por una. Revisa y aprueba cada una:
- age-spe-code-reviewer.md — verifica que tiene objetivos, tareas y referencias a la Skill y KB
- ski-format-report.md — verifica que es un procedimiento reutilizable sin identidad propia
- rul-review-standards.md — verifica que define niveles de severidad y prohibe nitpicks
- kno-style-guide.md — verifica que tiene una plantilla para convenciones de codigo
Verifica los archivos generados
Revisa la estructura de salida:
exports/pr-review-assistant/
├── .agents/
│ ├── workflows/
│ │ └── age-spe-code-reviewer.md
│ ├── skills/
│ │ └── ski-format-report.md
│ ├── rules/
│ │ └── rul-review-standards.md
│ └── knowledge-base/
│ └── kno-style-guide.md
├── .claude/
├── process-overview.md
└── CLAUDE.md Puntos de Control
Nombre del sistema: pr-review-assistant. Entidad principal: age-spe-code-reviewer (Agent Specialist). Tres entidades de soporte identificadas: Skill, Rule, Knowledge Base.
AS-IS muestra el proceso de revision manual. TO-BE muestra revision automatizada dirigida por el Agent con adaptacion contextual. Brecha: calidad de revision inconsistente, problemas de seguridad omitidos, consume mucho tiempo.
Blueprint con 4 entidades. La Rule envuelve todo como restriccion externa. El Agent usa la Skill y consulta la KB. Sin Workflow necesario — un solo Agent, sin coordinacion.
Cuatro archivos .md en exports/pr-review-assistant/. El Agent referencia la Skill por nombre. La Rule define niveles de severidad (critical/warning/info). La KB tiene una plantilla para convenciones del equipo.
Solucion de Referencia
| Entidad | Tipo | Proposito |
|---|---|---|
| age-spe-code-reviewer | Agent | Trabajador especializado con un dominio: revision de codigo. Tiene identidad propia y toma decisiones durante la ejecucion (en que enfocarse, evaluacion de severidad). Invocado directamente por el usuario. |
| ski-format-report | Skill | Procedimiento de formateo reutilizable — sin identidad propia, sin decisiones. Estructura los hallazgos en bruto del Agent en un reporte limpio con secciones por severidad. |
| rul-review-standards | Rule | Restringe cada revision: los hallazgos deben tener una severidad (critical / warning / info), una referencia de linea especifica y una sugerencia accionable. Prohibe nitpicks cosmeticos. |
| kno-style-guide | Knowledge Base | Convenciones de codigo del equipo: patrones de nombrado, manejo de errores, expectativas de tests, limites arquitectonicos. El Agent la consulta para calibrar hallazgos contra los estandares del equipo. |
Puntos Clave
- Agent vs. Command: Un Command siempre produce el mismo comportamiento base. Un Agent se adapta al contexto — diferentes inputs activan diferentes estrategias de analisis. Elige Agent cuando la tarea requiere razonamiento.
- Las Skills son herramientas reutilizables:
ski-format-reportno tiene identidad — es un procedimiento que cualquier Agent puede usar. Esta misma Skill podria reutilizarse en un sistema completamente diferente. - Rules como restricciones externas: La Rule envuelve todo el sistema. No ejecuta — restringe. Toda pieza de salida debe cumplir, sin importar que Agent la produzca.
- Aun sin Workflow: Un solo Agent no necesita orquestacion. Solo necesitas un Workflow cuando dos o mas Agents deben coordinarse.
A continuacion: En el Ejercicio 3 construiras tu primer sistema en modo Architect — un Workflow coordinando dos Agents con enrutamiento condicional. Aqui es donde comienza la orquestacion multi-agente.
3. Triaje de Soporte al Cliente
Un equipo de soporte recibe tickets y necesita clasificarlos por urgencia, enrutarlos al departamento correcto y redactar respuestas para los casos urgentes de forma automatica. Este es tu primer proyecto en modo Architect — porque dos Agents con responsabilidades diferentes necesitan un Workflow para coordinarlos.
Al final tendras seis archivos de entidad: un Workflow, dos Agent Specialists, un Skill, una Rule y una Knowledge Base.
Cambio de modo: Este ejercicio usa modo Architect, no Express. El pipeline es el mismo (S0→S3), pero la entrevista en S1 es mas profunda — el sistema preguntara sobre el flujo completo del proceso, puntos de decision y dependencias entre agentes.
Prerrequisitos
- Ejercicios 1-2 completados — deberias entender Commands, Agents, Skills, Rules y Knowledge Bases.
- AiAgentArchitect instalado y funcionando.
- La plantilla Architect pre-rellenada mas abajo (diferente de la plantilla Express usada en los ejercicios 1-2).
Paso a Paso
Invoca AiAgentArchitect en modo Architect
Abre una conversacion nueva y escribe:
/wor-agentic-architect Esta vez selecciona la opcion A) Proceso completo → Modo Architect.
Que cambia en el modo Architect?
El modo Architect activa la entrevista completa BPM/BPA en S1 — el sistema analizara en profundidad tu flujo de proceso, identificara puntos de decision y detectara brechas antes de disenar la arquitectura. El modo Express omite la mayor parte de esto.
Pega la plantilla Architect
Copia y pega la plantilla pre-rellenada. Observa que esta plantilla tiene 6 secciones — mas detallada que la plantilla Express:
# Agentic Architect — Template Architect
## 1. What you want to agentize
**Name or title of the process:**
Customer Support Triage
**Describe the process in 2-4 sentences:**
Classify incoming support tickets by urgency and department,
then draft responses for urgent cases. The system should
reduce response time for critical tickets while ensuring
consistent quality across all responses.
**How is this done today, without the system?**
A support agent reads each ticket, manually assesses urgency
based on keywords and tone, checks an internal FAQ for known
issues, and writes a response. Critical tickets sometimes
wait in the general queue.
**What happens if the system doesn't exist or fails?**
Critical tickets get delayed. Response quality varies by
agent. SLA violations for urgent cases.
## 2. Process flow
**How does the process start?**
The user invokes the workflow with incoming ticket data
(subject, body, sender info).
**Main steps you have already identified:**
1. Classify ticket by urgency (critical/high/normal/low)
and department (billing/technical/account/general)
2. For urgent tickets, draft an empathetic response using
known solutions from the FAQ
3. Return classification + draft (if applicable)
**How does the process end?**
Returns a structured classification with urgency, department,
and — for urgent tickets — a draft response ready for review.
**Are there decisions or branches in the flow?**
Yes: after classification, only urgent tickets trigger the
draft-responder. Normal/low tickets only get classified.
**Are there repeating steps?**
No.
## 3. Technical context
**Does the process interact with external systems?**
No external APIs. Only internal Knowledge Base for product FAQ.
**Are there points where a human must review?**
The drafted response is always reviewed by a human before sending.
**Are there irreversible actions?**
No. The system classifies and drafts but never sends.
## 4. Existing skills and entities
**Reusable skills:**
A sentiment-check skill (ski-sentiment-check) that both agents
can use to analyze emotional tone and detect frustration.
## 5. Known constraints
**Is there anything the system should never do?**
Never send a response automatically. Never downgrade a ticket
that shows frustration signals.
**Are there relevant restrictions?**
SLA compliance: critical tickets must be responded to within
1 hour, standard within 24 hours.
## 6. Expected result
**What does success look like?**
All tickets classified correctly by urgency and department.
Urgent tickets have a draft response within minutes. Zero
SLA violations for critical cases. Completa la entrevista S1 (Descubrimiento de Proceso)
A diferencia del modo Express, el sistema ejecutara ahora una entrevista BPM estructurada. Hace preguntas mas profundas sobre:
- Casos limite — que pasa cuando un ticket es ambiguo?
- Criterios de decision — como se determina exactamente la urgencia?
- Flujo de datos — que informacion pasa del clasificador al redactor de respuestas?
Responde las preguntas con detenimiento. El sistema presentara entonces un diagrama AS-IS mostrando el proceso manual actual y un analisis de brechas.
Revisa y selecciona A) Aprobar.
Que deberias ver
Un diagrama AS-IS mostrando el flujo manual de triaje (leer → evaluar → consultar FAQ → responder). El analisis de brechas destaca: evaluacion de urgencia inconsistente, senales de frustracion no detectadas, enrutamiento lento para tickets criticos.
Revisa S2 — Diseno de Arquitectura (Blueprint)
Este es el paso mas importante en el modo Architect. El sistema presenta el Blueprint — la arquitectura completa con todas las entidades y sus relaciones.
Deberias ver 6 entidades:
wor-support-triage— Workflow que coordina los dos agentesage-spe-classifier— Agent que clasifica urgencia y departamentoage-spe-draft-responder— Agent que redacta respuestas (solo para tickets urgentes)ski-sentiment-check— Skill compartido por ambos agentesrul-sla-compliance— Rule que impone los tiempos de SLAkno-product-faq— Knowledge Base con soluciones conocidas
Presta atencion al enrutamiento condicional: el Workflow ejecuta primero el clasificador y luego solo invoca al redactor de respuestas si el ticket es urgente.
Selecciona A) Aprobar.
Revisa y aprueba cada entidad (S3)
El Entity Builder genera las 6 entidades una por una. Aspectos clave a verificar:
- wor-support-triage.md — verifica que define la secuencia de agentes y la condicion de enrutamiento "si urgente"
- age-spe-classifier.md — verifica que usa el Skill sentiment-check
- age-spe-draft-responder.md — verifica que consulta la FAQ y ejecuta validacion de tono en su propio output
- ski-sentiment-check.md — verifica que es generico (sin referencia a un agente especifico)
- rul-sla-compliance.md — verifica que define umbrales de tiempo concretos
- kno-product-faq.md — verifica que tiene una estructura de plantilla para entradas de FAQ
Verifica los archivos generados
exports/customer-support-triage/
├── .agents/
│ ├── workflows/
│ │ ├── wor-support-triage.md
│ │ ├── age-spe-classifier.md
│ │ └── age-spe-draft-responder.md
│ ├── skills/
│ │ └── ski-sentiment-check.md
│ ├── rules/
│ │ └── rul-sla-compliance.md
│ └── knowledge-base/
│ └── kno-product-faq.md
├── .claude/
├── process-overview.md
└── CLAUDE.md Puntos de Control
Nombre del sistema: customer-support-triage. Tipo de proceso: multi-agente con enrutamiento condicional. Seis entidades identificadas con sus tipos y relaciones.
Diagrama AS-IS completo del proceso manual de triaje. El TO-BE muestra un Workflow coordinando dos Agents. El analisis de brechas identifica: evaluacion de urgencia inconsistente, enrutamiento tardio de tickets criticos y variacion en la calidad.
Blueprint con 6 entidades. El Workflow tiene dos ramas: clasificador (siempre) → redactor de respuestas (condicional segun urgencia). Ambos agentes comparten el Skill sentiment-check. La Rule de SLA restringe los tiempos.
Seis archivos .md generados. El Workflow define la secuencia de ejecucion y la condicion de enrutamiento. El output del clasificador alimenta el input del redactor de respuestas. El Skill es referenciado por ambos agentes sin duplicacion.
Solucion de Referencia
| Entidad | Tipo | Proposito |
|---|---|---|
| wor-support-triage | Workflow | Coordina la ejecucion: lanza primero el clasificador, lee su output para determinar la urgencia, y luego lanza condicionalmente el redactor de respuestas para tickets urgentes. |
| age-spe-classifier | Agent | Determina la urgencia (critica, alta, normal, baja) y el departamento. Usa el Skill sentiment-check para detectar lenguaje de frustracion. |
| age-spe-draft-responder | Agent | Solo se invoca para tickets urgentes. Consulta la FAQ para redactar respuestas precisas. Valida el tono con el Skill sentiment-check. |
| ski-sentiment-check | Skill | Reutilizable por ambos Agents. Analiza el texto en busca de tono emocional, senales de frustracion y riesgo de escalamiento. |
| rul-sla-compliance | Rule | Impone los umbrales de tiempo de respuesta: criticos en 1 hora, estandar en 24 horas. |
| kno-product-faq | Knowledge Base | Preguntas frecuentes, problemas conocidos y pasos de resolucion. El redactor de respuestas la consulta para generar respuestas precisas. |
Puntos Clave
- El modo Architect habilita Workflows: Cuando dos o mas Agents necesitan coordinacion, debes usar el modo Architect para disenar el Workflow que los orquesta.
- Los Workflows coordinan, no ejecutan:
wor-support-triagedecide la secuencia y toma decisiones de enrutamiento, pero el trabajo real lo hacen los Agents. - Un Agent no puede invocar a otro Agent — eso es un anti-patron. Solo un Workflow puede coordinar multiples Agents.
- Los Skills compartidos evitan duplicacion:
ski-sentiment-checkes usado por ambos Agents sin estar definido dos veces. Los Skills son el mecanismo de reutilizacion. - La entrevista BPM importa: En el modo Architect, S1 hace preguntas mas profundas que ayudan al sistema a disenar mejor el enrutamiento condicional y el flujo de datos entre agentes.
Desafio final: En el Ejercicio 4 construiras el sistema mas complejo — un Pipeline de Planificacion de Sprint con 9 entidades, 3 Agents, Hooks para automatizacion, y cada tipo de entidad del sistema.
4. Pipeline de Planificacion de Sprint
Al final de un sprint, el PM o el Engineering Lead necesita ejecutar un ciclo completo: analisis retrospectivo, estimacion de velocidad y planificacion del siguiente sprint. Este sistema usa todos los tipos de entidad de AiAgentArchitect: un Workflow orquesta tres Agents en secuencia, dos Skills proporcionan capacidades reutilizables, una Rule restringe la capacidad, una Knowledge Base informa a todos los agentes, un Command gestiona la publicacion, y un Hook permite la activacion automatica.
Este es el sistema mas complejo del camino de aprendizaje. Al final tendras 9 archivos de entidad trabajando juntos como un pipeline de produccion.
Complejidad total: Este ejercicio introduce Hooks (disparadores por eventos), Commands coexistiendo con Workflows, y dependencias secuenciales entre agentes donde la salida de cada Agent alimenta al siguiente. Tomate tu tiempo revisando el Blueprint.
Prerrequisitos
- Ejercicios 1-3 completados — deberias sentirte comodo con los modos Express y Architect, Workflows y coordinacion multi-agente.
- AiAgentArchitect instalado y funcionando.
- La plantilla Architect pre-rellenada mas abajo.
Paso a Paso
Invoca AiAgentArchitect en modo Architect
/wor-agentic-architect Selecciona la opcion A) Proceso completo → Modo Architect.
Pega la plantilla Architect
# Agentic Architect — Template Architect
## 1. What you want to agentize
**Name or title of the process:**
Sprint Planning Pipeline
**Describe the process in 2-4 sentences:**
End-of-sprint automation: analyze what happened (retrospective),
calculate velocity and capacity for the next sprint, then plan
the next sprint by prioritizing and assigning backlog items.
The pipeline can be triggered manually or automatically when
the sprint closes.
**How is this done today, without the system?**
The PM manually reviews completed tickets, gathers feedback,
calculates velocity in a spreadsheet, reviews the backlog,
scores items, assesses risk, and drafts the sprint plan.
Takes 4-6 hours spread across multiple meetings.
**What happens if the system doesn't exist or fails?**
Sprint planning takes too long, velocity estimates are
inconsistent, high-risk items slip through undetected, and
capacity is over-committed.
## 2. Process flow
**How does the process start?**
Either: (a) the user invokes the workflow manually, or
(b) a Hook triggers it automatically when the sprint is
marked as closed.
**Main steps you have already identified:**
1. Retro analysis: review completed tickets, identify what
went well, what didn't, and recurring blockers
2. Velocity calculation: compute rolling velocity across
last 3 sprints, adjust for availability
3. Sprint planning: prioritize backlog items using scoring
and risk assessment, draft the plan within capacity
**How does the process end?**
Produces a complete sprint plan document. The user can then
invoke a separate publish command to export it.
**Are there decisions or branches in the flow?**
Sequential: each agent depends on the previous one's output.
No conditional branches, but the planner adjusts based on
velocity and risk data.
**Are there repeating steps?**
No.
## 3. Technical context
**Does the process interact with external systems?**
No external APIs. Internal Knowledge Base with team data,
OKRs, and availability.
**Are there points where a human must review?**
The final sprint plan should be reviewed before publishing.
**Are there irreversible actions?**
No. Publishing is a separate manual command.
## 4. Existing skills and entities
**Reusable skills:**
- A backlog-scorer skill (ski-backlog-scorer) for prioritizing
items by business value, effort, and OKR alignment
- A risk-assessment skill (ski-risk-assessment) for evaluating
technical, dependency, and knowledge-gap risks
## 5. Known constraints
**Is there anything the system should never do?**
Never commit a sprint plan that exceeds team capacity. Never
include more than 2 high-risk items per sprint.
**Are there relevant restrictions?**
Capacity constraints are hard limits. Risk limits are hard
limits. Both must be enforced by a Rule.
## 6. Expected result
**What does success look like?**
A complete sprint plan that respects velocity, capacity, and
risk constraints. Ready for review and publishing. Generated
in minutes instead of hours. Completa la entrevista S1 (Descubrimiento de Proceso)
La entrevista BPM sera la mas profunda hasta ahora. El sistema preguntara sobre:
- Dependencias entre agentes — como alimenta la salida de la retro al calculo de velocidad?
- Doble invocacion — en que se diferencian las invocaciones manuales y las disparadas por Hook?
- El comando de publicacion — por que esta separado del Workflow?
- Comparticion de Skills — que agentes usan que skills?
Despues de la entrevista, revisa el diagrama AS-IS y selecciona A) Aprobar.
Que deberias ver
Un AS-IS detallado mostrando el proceso manual de 4-6 horas: recopilar feedback → calcular velocidad en hoja de calculo → revisar backlog → puntuar items → evaluar riesgo → redactar plan. El analisis de brechas deberia destacar: consume mucho tiempo, seguimiento de velocidad inconsistente, items de riesgo que se escapan.
Revisa S2 — Diseno de Arquitectura (Blueprint)
El Blueprint deberia mostrar 9 entidades de todos los tipos:
| Entidad | Tipo | Rol |
|---|---|---|
wor-sprint-pipeline | Workflow | Coordina 3 agentes en secuencia |
age-spe-retro-analyst | Agent | 1ro: analisis retrospectivo |
age-spe-velocity-calculator | Agent | 2do: velocidad + capacidad |
age-spe-sprint-planner | Agent | 3ro: planificar el siguiente sprint |
ski-backlog-scorer | Skill | Puntua items por valor/esfuerzo |
ski-risk-assessment | Skill | Evalua factores de riesgo |
rul-capacity-constraints | Rule | Limites estrictos de capacidad + riesgo |
kno-team-okrs | KB | Datos del equipo, OKRs, disponibilidad |
hok-sprint-close | Hook | Se activa automaticamente al cerrar sprint |
Presta especial atencion a:
- Dependencias secuenciales: retro → velocidad → planificador (cada uno alimenta al siguiente)
- Doble invocacion: el Usuario y el Hook activan el mismo Workflow
- El Command de publicacion es independiente — lo invoca el usuario despues de revisar el plan
Selecciona A) Aprobar.
Donde esta el Command de publicacion?
El sistema puede generar com-publish-plan como una entidad adicional (haciendo 10 en total) o dejarlo para una iteracion futura. Ambas opciones son validas. El punto clave: el Command es independiente del Workflow — es una accion separada del usuario.
Revisa y aprueba cada entidad (S3)
Con 9 entidades, esta es la fase de aprobacion mas larga. Cosas clave a verificar en cada una:
- wor-sprint-pipeline.md — define la secuencia de 3 agentes con transferencia de salida entre ellos
- age-spe-retro-analyst.md — consulta la KB para responsabilidades del equipo y alineacion con OKRs
- age-spe-velocity-calculator.md — usa la salida de la retro, consulta la KB para headcount/disponibilidad
- age-spe-sprint-planner.md — usa la salida de velocidad, invoca ambos Skills, consulta la KB para OKRs
- ski-backlog-scorer.md — procedimiento generico de puntuacion, sin identidad
- ski-risk-assessment.md — evaluacion generica de riesgo, sin identidad
- rul-capacity-constraints.md — dos limites estrictos: puntos totales ≤ capacidad, maximo 2 items de alto riesgo
- kno-team-okrs.md — plantilla para miembros del equipo, roles, disponibilidad y OKRs actuales
- hok-sprint-close.md — definicion del disparador por evento: se activa al cerrar sprint, invoca el Workflow
Usa B) Ajustar si alguna entidad no referencia las dependencias correctas.
Verifica los archivos generados
exports/sprint-planning-pipeline/
├── .agents/
│ ├── workflows/
│ │ ├── wor-sprint-pipeline.md
│ │ ├── age-spe-retro-analyst.md
│ │ ├── age-spe-velocity-calculator.md
│ │ └── age-spe-sprint-planner.md
│ ├── skills/
│ │ ├── ski-backlog-scorer.md
│ │ └── ski-risk-assessment.md
│ ├── rules/
│ │ └── rul-capacity-constraints.md
│ ├── knowledge-base/
│ │ └── kno-team-okrs.md
│ └── hooks/
│ └── hok-sprint-close.md
├── .claude/
├── process-overview.md
└── CLAUDE.md Puntos de Control
Nombre del sistema: sprint-planning-pipeline. Tipo de proceso: pipeline secuencial multi-agente con disparador por eventos. Nueve entidades identificadas en todos los tipos de entidad.
AS-IS detallado del proceso manual de 4-6 horas. El TO-BE muestra tres Agents en secuencia con doble invocacion (manual + Hook). El analisis de brechas destaca tiempo, inconsistencia y fallos en la gestion de riesgos.
Blueprint con 9 entidades. Dependencias secuenciales: retro → velocidad → planificador. El planificador usa 2 Skills. Todos los agentes consultan la KB. El Hook proporciona activacion automatica. La Rule impone limites estrictos de capacidad y riesgo.
Nueve archivos .md generados. El Workflow define la secuencia de 3 agentes con transferencia de salida. El Hook referencia el Workflow por nombre. Ambos Skills son genericos y reutilizables. La Rule define dos limites estrictos concretos.
Solucion de Referencia
| Entidad | Tipo | Proposito |
|---|---|---|
| wor-sprint-pipeline | Workflow | Coordina tres Agents en secuencia: retro → velocidad → planificador. Transfiere las salidas entre ellos. |
| age-spe-retro-analyst | Agent | Revisa los tickets completados, identifica que salio bien, que no, y los bloqueadores recurrentes. Consulta la KB para alineacion con OKRs. |
| age-spe-velocity-calculator | Agent | Calcula la velocidad acumulada y la capacidad ajustada por disponibilidad. Consulta la KB para headcount y tiempo libre. |
| age-spe-sprint-planner | Agent | Usa la estimacion de velocidad y el backlog. Invoca los Skills de backlog-scorer y risk-assessment. Redacta el plan del sprint dentro de las restricciones. |
| ski-backlog-scorer | Skill | Puntua items por valor de negocio, esfuerzo y alineacion con OKRs. Devuelve una lista ordenada. |
| ski-risk-assessment | Skill | Evalua riesgo tecnico, riesgo de dependencias y riesgo por falta de conocimiento. Marca items que necesitan mitigacion. |
| rul-capacity-constraints | Rule | Dos limites estrictos: puntos totales ≤ capacidad ajustada por velocidad. Maximo 2 items de alto riesgo por sprint. |
| kno-team-okrs | Knowledge Base | Miembros del equipo, roles, disponibilidad y OKRs actuales. Consultada por los tres Agents. |
| hok-sprint-close | Hook | Disparador por eventos que se activa al cerrar el sprint. Invoca el Workflow sin intervencion del usuario. |
Puntos Clave
- Dependencias secuenciales: Cada Agent usa la salida del anterior. El Workflow gestiona esta transferencia — los Agents nunca se comunican directamente.
- Los Hooks permiten automatizacion:
hok-sprint-closeactiva el Workflow automaticamente. El usuario puede seguir invocandolo manualmente — ambos caminos llevan al mismo pipeline. - Los Commands son acciones separadas: El comando de publicacion es independiente del Workflow. Es una accion del usuario que se ejecuta despues de la revision, no forma parte del pipeline automatizado.
- Los Skills son el mecanismo de reutilizacion: Ambos Skills son genericos — podrian ser usados por cualquier Agent de planificacion en cualquier sistema.
- Las Rules como limites estrictos: La Rule de capacidad no es una guia — es una restriccion impuesta. El planificador no puede producir un plan que la viole.
- Cada tipo de entidad tiene un proposito: Workflow coordina, Agents ejecutan, Skills proporcionan capacidades reutilizables, Rules restringen, Knowledge Bases informan, Hooks automatizan, Commands exportan.
Felicidades! Has construido cuatro sistemas cubriendo todos los tipos de entidad y ambos modos de AiAgentArchitect. Ahora tienes el modelo mental y la experiencia practica para disenar y construir tus propios sistemas agentivos desde cero.