Participación en el reto AI Agents Challenge powered by n8n y Bright Data
Que construí
Desarrollé un agente IA que ofrece observabilidad integral de reseñas en tiendas de aplicaciones y convierte los comentarios en insights prácticos para producto, soporte y marketing.
El agente analiza el sentimiento de cada reseña, almacena los datos en un repositorio externo y puede enviar notificaciones en Slack para avisarte de novedades en tiempo real.
Este enfoque es muy útil para reaccionar rápido ante reseñas negativas o neutras, y para captar ideas inmediatas de mejora tras un lanzamiento de versión.
Demo
Consulta la demostración en video aquí: ver demo en YouTube
Prompt de ejemplo con la URL del App Store sin parámetros de consulta:
https://apps.apple.com/us/app/messenger/id454638411
send reviews insights to Slack
Salida de ejemplo:
7 reseñas positivas nuevas
0 reseñas neutras nuevas
3 reseñas negativas nuevas
Insights:
- Exposición a spam o estafas — impacta en la confianza, endurecer filtros y reporte de contenido
- Problemas en audio de llamadas — afecta calidad, mejorar cancelación de ruido y volumen
- Controles de privacidad — aclarar opciones de consentimiento para grabación
- Volumen bajo — riesgo de accesibilidad, añadir refuerzo y pruebas de usabilidad
- Satisfacción general — mantener la experiencia central estable y rápida
Workflows en n8n
Flujo para seguimiento de reseñas ReviewsTracker y agente del App Store AppStoreAgent
Implementación técnica
Usé instrucciones del sistema en formato XML para el agente. Para el análisis de sentimiento apliqué un modelo económico GPT-5-nano, suficiente para clasificar polaridad con precisión. Para generar insights y orquestar el agente utilicé GPT-5 y GPT-5-mini, ya que en estas tareas los modelos más capaces suelen rendir mejor. La memoria se resolvió con un historial corto de chat y el almacenamiento de datos con Supabase PostgreSQL.
Bright Data Verified Node
El nodo de Bright Data se empleó para scrapear reseñas del App Store y también se probó con SERPs. La experiencia fue fluida; como mejora, propondría añadir una opción de límite de resultados en los scrapers.
Recorrido
Al principio quise crear un único agente IA que lo hiciera todo, pero al ser mi primera vez con n8n tuve dificultades para que el agente interactuara de forma estable con sus herramientas. Dado mi background en automatización, decidí separar el scraping, el análisis de sentimiento y la generación de resúmenes en flujos independientes para ganar fiabilidad. Además, dejé el agente modular y extensible para que se puedan añadir subflujos para otros marketplaces.
Q2BSTUDIO
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