Cómo construí un agente de IA para mi cartera (Yabasha.dev) usando Laravel & Next.js
Como Tech Lead e Ingeniero en IA, me enfrentaba al clásico problema de que los desarrolladores rara vez optimizan sus propios sitios. Quería algo más que un blog: un laboratorio vivo que mostrara mi experiencia en agentes IA y arquitectura full stack. Así nació un agente que actúa como editor senior y gestor SEO, automatizando las tareas tediosas para que pudiera centrarme en escribir.
Arquitectura híbrida y selección de tecnologías: elegí una pila que combina lo mejor de dos mundos. Backend con Laravel 12 para la API y panel administrativo con Filament. Frontend con Next.js 15 aprovechando generación estática y React Server Components. Pasarela de IA mediante OpenRouter para acceder de forma unificada a modelos de OpenAI, Anthropic, Google y Meta. Esta configuración me da la robustez y experiencia de Laravel para gestionar datos y la velocidad de Next.js para el usuario final.
El problema principal era la fricción que supone publicar contenido técnico: escribir el artículo es solo la mitad del trabajo. La otra mitad incluye crear una meta descripción atractiva, elegir palabras clave primarias y secundarias, generar etiquetas Open Graph para redes sociales, categorizar el contenido, estimar tiempo de lectura y nivel de dificultad. Esa fricción frenaba el botón publicar.
La solución fue construir un agente editor. Implementé un servicio en segundo plano en Laravel llamado PostAiService que funciona como agente autónomo. No se limita a resumir, analiza el contenido con una persona definida: un especialista SEO y editor de contenidos experto. El servicio genera metadatos estructurados como un resumen corto de uno o dos enunciados, nivel de dificultad (principiante, intermedio, avanzado), intención del artículo (guía, opinión, caso de estudio), título optimizado para Open Graph, palabra clave primaria y conjunto de palabras clave secundarias. Ese JSON estructurado lo consume Next.js para poblar el head del documento y mejorar el rendimiento SEO.
Un aspecto clave fue no atarme a un solo modelo de IA. La escena cambia constantemente, por eso creé un selector dinámico de modelos y un recurso AiModel en Filament que lista opciones disponibles en OpenRouter. Además implementé un sistema de benchmarking simple que ejecuta un prompt de prueba para medir velocidad real y tokens por segundo. En el panel puedo ordenar modelos por coste y velocidad y activar el que convenga en cada momento, facilitando pasar a alternativas más económicas o más rápidas según necesidad.
Flujo de trabajo resultante: escribo un borrador en Markdown, lo guardo y un observador de posts en Laravel encola un trabajo. El agente lee el borrador y completa todo el SEO, resúmenes y categorización. Next.js reconstruye la página y extrae los metadatos para el head, resultando en una publicación optimizada sin dedicar tiempo a la optimización manual. Esto me permitió publicar más frecuentemente y centrarme en compartir conocimiento.
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