Ahora que nuestra aplicación está contenerizada y lista para desplegarse, ampliamos sus capacidades integrando una nueva fuente de entrada: Slack. Esta integración permite recibir notificaciones en tiempo real de mensajes en canales concretos y procesarlos con modelos de lenguaje para generar resúmenes o redactar respuestas, funcionando junto a nuestro agente IA que sigue revisando bandejas de correo. Al supervisar simultáneamente Slack y email, la aplicación se convierte en un hub centralizado de comunicaciones que evita mensajes perdidos y garantiza respuestas rápidas.
La forma más eficiente de recibir avisos es mediante webhooks salientes. Un webhook es una llamada HTTP que Slack envía cuando ocurre un evento. En lugar de que nuestra app haga polling continuo, Slack nos empuja la información en cuanto se produce el evento, creando un sistema reactivo y escalable.
Slack ofrece webhooks entrantes para publicar mensajes en canales desde aplicaciones externas y webhooks salientes para enviar eventos a nuestro servicio cuando se detecta una palabra clave o un tipo de mensaje. En nuestro flujo Proactive Agent usamos un webhook saliente para recibir mensajes y un webhook entrante para devolver las respuestas generadas por el agente.
Para habilitar esto necesitamos crear una app en el portal de desarrolladores de Slack, activar Event Subscriptions, proporcionar un Request URL público que nuestra aplicación valide y suscribirnos a eventos de bot como message.channels. Además hay que conceder permisos adecuados y reinstalar la app tras añadir scopes como channels:history para que el bot pueda leer mensajes públicos.
En el lado de Symfony creamos un endpoint que primero valide la petición de URL que Slack realiza con un challenge. Para validar y mapear los payloads recibidos usamos DTOs junto con los componentes symfony serializer y symfony validator. El flujo es simple: recibimos la petición, deserializamos a un DTO, validamos sus campos y procesamos solo si los datos son correctos. Esto hace el sistema más robusto y seguro ante cargas inesperadas.
Los eventos de Slack son estructurados y contienen datos en un objeto event. Para manejarlos de forma modular creamos DTOs como SlackEvent, SlackEventData y SlackEventAuthorization que separan la validación del wrapper, del contenido del evento y de la lista de autorizaciones. Para deserializar colecciones anidadas como authorizations implementamos un denormalizer personalizado que instruye al serializer cómo construir los objetos complejos.
En el controlador de webhook detectamos el tipo de mensaje, diferenciando entre la verificación inicial y los event callbacks. Cuando llega un mensaje real, transformamos el evento en una entidad de nuestro flujo de mensajería asíncrona y lo enviamos al bus de mensajes para que el agente IA lo procese. El agente puede invocar un modelo de lenguaje para generar un resumen conciso o proponer una respuesta, y opcionalmente enviar esa respuesta de vuelta a Slack mediante el webhook entrante o la API de Slack.
Para unificar el procesamiento reusamos la misma arquitectura que empleamos para correo: creamos una clase SlackMessage que hereda de MailMessage. De este modo el message bus y el agente IA consumen SlackMessage exactamente igual que consumen correos, evitando duplicar lógica y manteniendo la arquitectura limpia y extensible. Esto facilita que agentes IA y flujos de automatización manejen múltiples canales sin cambios sustanciales.
En Q2BSTUDIO aplicamos estas prácticas en proyectos de aplicaciones empresariales y software a medida. Como especialistas en inteligencia artificial y seguridad, diseñamos soluciones que integran agentes IA, servicios cloud aws y azure y prácticas de ciberseguridad para proteger las comunicaciones en tiempo real. Si busca desarrollar una solución personalizada, puede conocer nuestras opciones para crear aplicaciones adaptadas a sus necesidades en aplicaciones a medida y software a medida. Para estrategias avanzadas de IA y proyectos de aprendizaje automático visite nuestra página sobre inteligencia artificial.
Además, ofrecemos servicios integrales que incluyen ciberseguridad y pentesting para asegurar la integridad de los webhooks y la infraestructura, servicios inteligencia de negocio y power bi para explotar la información generada por conversaciones y agentes IA, y despliegue en la nube con servicios cloud aws y azure para garantizar escalabilidad y alta disponibilidad. Nuestro enfoque combina ia para empresas, agentes IA y automatización para convertir mensajes en valor: resúmenes ejecutivos, detección de incidencias y respuestas automáticas contextualizadas.
Por último, al desplegar con Docker Compose facilitamos la orquestación de la app Symfony y servicios auxiliares como colas de mensajes y bases de datos. En futuros desarrollos implementaremos la componente symfony webhook para simplificar aún más el manejo de peticiones externas y construiremos flujos dedicados que permitan identificar mensajes que requieren respuesta automática, integrar LLM para formular respuestas contextuales y cerrar el ciclo enviando esas respuestas a Slack. Con Q2BSTUDIO su organización puede aprovechar agentes IA, power bi y servicios cloud para transformar comunicaciones en inteligencia accionable.