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Presentación del proyecto enviado al Xano AI-Powered Backend Challenge: aplicación Full-Stack, AI-First. Se trata de un backend construido con FastAPI pensado para gestionar agentes IA, transacciones y un sistema de puntuación y ranking inteligente. La aplicación arranca localmente con pip install -r requirements.txt && uvicorn main:app --reload y expone endpoints clave como /api/register para registrar agentes, /api/agents para listar agentes y /api/transactions para procesar transacciones.
Requisitos principales y dependencias incluidas en requirements.txt: fastapi uvicorn sqlalchemy psycopg2-binary para Postgres o sqlite3 en local pydantic stripe para simulaciones de cobro y python-multipart para manejo de formularios. La configuración de base de datos por defecto usa sqlite con create_engine sqlite:///./modac.db y SessionLocal para manejar sesiones; la metadata se crea con Base.metadata.create_all.
Modelos de datos fundamentales: Agent y Transaction. Agent incluye campos como agent_id nombre descripción creator_email framework tags website github trust_score monthly_calls human_verified featured status created_at. Transaction guarda txn_id buyer_agent_id seller_agent_id amount description fees net_to_seller status created_at. Estos modelos permiten auditar actividad, calcular métricas y mantener el estado live de los agentes.
El núcleo inteligente se encapsula en MODACAlgorithm que implementa funciones clave: generación de identificador único para agente con una semilla basada en nombre y correo calculate_trust_score que suma factores como verificación del creador antigüedad del registro framework confiable estrellas de GitHub y verificación humana calculate_ranking_score que combina trust_score con coincidencias por consulta recencia uso mensual y popularidad de frameworks y reglas para destacar agentes should_feature_agent basada en umbrales de confianza y uso is_spam para filtrar contenidos maliciosos o promocionales y process_new_agent que orquesta la validación creación y aprobación de nuevos agentes junto con rank_agents para ordenar resultados.
El endpoint de registro procesa datos mediante un esquema Pydantic AgentCreate y utiliza algo parecido a process_new_agent para decidir si aprobar o rechazar por spam, generar agent_id y calcular trust_score y featured. El listado de agentes aplica ranking con parámetros opcionales de búsqueda para mejorar la relevancia. El endpoint de transacciones valida que comprador y vendedor estén en estado live calcula comisiones como 3% más una tarifa fija de 20, calcula neto al vendedor genera txn_id y registra la transacción además de aumentar monthly_calls del vendedor como métrica de uso.
Consideraciones de producción: cambiar sqlite por Postgres configurando la URI en una variable de entorno usar Stripe u otro PSP para capturar pagos reales implementar colas para operaciones asíncronas y añadir auditoría y telemetría. También es recomendable endurecer CORS y credenciales y centralizar secretos con variables de entorno o vaults.
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