Asistente de IA para restaurantes en 30 minutos: de desarrollo local a la nube
Imagina que aterrizas en Seattle por trabajo a las siete de la tarde. Tienes hambre, quieres algo auténtico, con buenas reseñas y a poca distancia del hotel. De ahí nació la idea de crear un asistente de IA para descubrir restaurantes y generar planes de comida completos que combinen búsqueda en la web en tiempo real, análisis de menús y recomendaciones personalizadas.
Qué construí: un agente de Bedrock AgentCore especializado en gastronomía que destaca en tres frentes. Primero, descubrimiento inteligente de restaurantes con búsqueda real en la web por ubicación, cocina o requisitos. Segundo, análisis automático de menús al visitar sitios de restaurantes y entender su oferta. Tercero, planes de comida personalizados con tamaño del grupo, estimación de presupuesto, consejos locales e impuestos. Con la ayuda de Kiro para el frontend en React y el agente backend con Strands Agent sobre Amazon Bedrock AgentCore Runtime, todo estuvo listo en menos de 30 minutos.
Datos reales, resultados reales. A diferencia de asistentes que responden con información genérica, este agente usa la integración MCP de BrightData para ejecutar búsquedas reales y extraer datos actualizados de restaurantes. Si pides restaurantes italianos en Seattle, recibes resultados actuales con valoraciones, direcciones y teléfonos.
Cinco modelos de IA, una sola interfaz. El agente es compatible con cinco modelos de Bedrock: Nova Premier para consultas complejas, Nova Micro para respuestas veloces, Claude Sonnet 4 para planes creativos, Claude Opus 4.1 para razonamiento avanzado y GPT OSS 120B como modelo de pesos abiertos optimizado para Bedrock y muy rápido. Puedes alternar dinámicamente según prefieras velocidad o análisis profundo. Ten en cuenta que puede ser necesario habilitar el acceso a modelos Nova de Amazon y a modelos de Anthropic Claude. Los modelos GPT OSS están habilitados por defecto en Bedrock y actualmente disponibles en la región us west 2.
Enrutamiento inteligente de herramientas. El agente decide qué usar según lo que pidas. Si buscas opciones para cenar, dispara la búsqueda en la web. Si solicitas un plan en un restaurante concreto para un número de personas, localiza su sitio, extrae el menú y compone el plan personalizado. Si exploras lo mejor de una cocina específica en una ciudad, combina búsqueda con contexto local.
Un desarrollo sorprendentemente simple en tres pasos. Paso uno, la base con Bedrock AgentCore y el framework Strands Agents, con una configuración mínima para el modelo y las herramientas. Paso dos, la integración MCP de BrightData para desbloquear búsqueda en Google con protección captcha, scraping profesional y extracción en tiempo real usando un token de API seguro. Paso tres, un frontend en React con selector de modelos, conmutador entre endpoint local y nube, respuesta en streaming y diseño adaptable. Buena práctica recomendada: mantener el frontend separado de la lógica del agente en AgentCore, aunque también puedes usar el UI local de AgentCore.
Prueba real en Toronto. Le pedí al agente crear un plan para cenar con tres amigos en el restaurante Canoe del centro. El flujo fue claro. Primero, localizó el restaurante. Después, halló el sitio oficial y extrajo el menú vigente. Finalmente, generó un plan completo con platos para compartir, maridajes de vino, presupuesto estimado alrededor de 322 CAD para cuatro personas y consejos para reservas. Tiempo de respuesta total, unos 50 segundos, con calidad superior a la de un concierge humano o un asistente genérico.
De local a nube con un solo comando. En local, basta con iniciar el backend del agente y levantar el frontend de React para tener un asistente de IA de punta a punta en tu equipo. Para la nube, AgentCore brilla con un proceso de despliegue guiado que resuelve construcción de contenedor, ECR, roles IAM, despliegue del runtime y autoescalado. Incluso puedes usar un proxy local para probar el frontend contra el runtime en la nube sin fricción.
Variables de entorno bien gestionadas. Un punto clave es diferenciar la configuración de despliegue en YAML de las variables de entorno en tiempo de ejecución, por ejemplo el token de BrightData. Estas se establecen en el runtime del agente desde la consola o CLI de Bedrock AgentCore para lograr seguridad y flexibilidad en producción.
Más allá de los restaurantes. Este patrón es el que los agentes de IA deberían seguir en casos de uso como viajes, eventos, investigación o cualquier dominio donde la IA deba interactuar con datos reales. La fórmula incluye integración de datos reales mediante herramientas MCP, soporte multi modelo para elegir el adecuado, despliegue ágil de local a nube y seguridad lista para producción.
Por qué gana Bedrock AgentCore. El enfoque tradicional requiere días para infraestructura, varios servicios a orquestar, pipelines complejos y mantenimiento continuo. Con el enfoque agentic de AgentCore, el desarrollo total puede reducirse a 30 minutos, con despliegue en un comando, cero gestión de infraestructura y escalado y observabilidad incorporados. La diferencia de productividad es contundente.
Guía rápida para reproducirlo. Clona el repositorio del ejemplo, añade tu token de BrightData, ejecútalo en local y súbelo a la nube con el comando de lanzamiento de AgentCore. Si deseas alternar entre backend local y runtime en la nube, habilita el proxy para pruebas instantáneas. El resultado es un agente de IA listo para producción en minutos.
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Conclusión. Construir agentes de IA sofisticados ya no requiere meses ni grandes equipos. Con Amazon Bedrock AgentCore y un framework como Strands, puedes pasar de la idea a un asistente gastronómico con datos reales, multi modelo y preparado para producción en 30 minutos. El siguiente paso es tuyo: aplica el mismo patrón a reservas automatizadas, recomendaciones personalizadas con memoria del usuario, inteligencia de negocio y más.
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