Reescribí varias veces el código de orquestación de IA, así que construí dagengine

Detente si ya te pasó esto: estás procesando datos con inteligencia artificial y escribes código asíncrono que funciona. Luego necesitas añadir otro análisis, ejecutar partes en paralelo, incorporar lógica de reintentos y controlar costes. Reescribes 50 líneas. Otra vez. Y otra vez. Yo lo hice cinco veces antes de crear dagengine.

El problema surgió al analizar el manuscrito de mi libro, revisando el ritmo emocional en 30 capítulos. Cada capítulo necesitaba múltiples análisis: puntuación emocional, legibilidad y comprobaciones de consistencia. La primera versión procesaba de forma secuencial y tardaba 45 segundos por capítulo, es decir 22.5 minutos en total. Luego intenté soluciones con Promise.all y terminé con cientos de líneas de orquestación y lógica de reintentos dispersa. Cada nuevo análisis implicaba rehacer la coordinación.

El patrón es claro para cualquier flujo de trabajo de IA: hay múltiples análisis por ítem, algunos pueden ejecutarse en paralelo, otros dependen de resultados previos, todos requieren reintentos y seguimiento de costes. Estaba resolviendo un problema general con código puntual.

Lo que construí, dagengine, se encarga de la infraestructura. Defines qué quieres analizar y qué depende de qué. El motor calcula el orden de ejecución y la paralelización, aplica reintentos con backoff exponencial y lleva un control de costes por dimensión y modelo. Además permite lógica de omisión para evitar análisis caros cuando no son necesarios.

Beneficios prácticos: ejecución automática en paralelo de tareas independientes, espera de dependencias antes de ejecutar subtareas, reintentos automáticos, seguimiento de tokens y costes por modelo y dimensión, y transformaciones de datos entre etapas para agrupar o repartir ítems. Todo con tipado TypeScript para seguridad y mejor experiencia en el IDE.

Un ejemplo de optimización: al procesar 20 reseñas, el filtro de spam detectó 10 entradas basura y la lógica de omisión evitó 20 llamadas API innecesarias. Combinando enrutamiento multi modelo, usando modelos económicos para filtrado y modelos potentes para análisis profundo, el coste total se redujo en torno a 70 frente a usar solo un modelo caro.

dagengine facilita patrones avanzados como dimensiones por sección frente a dimensiones globales, procesamiento a gran volumen y orquestación multi proveedor. No más Promise.all infierno ni hojas de cálculo para contar tokens.

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