Beley Gomez
Backend and AI Engineer Automation | Python, n8n & APIs
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Beley is building their profile!
Solución de automatización e Inteligencia Artificial diseñada para optimizar la atención al cliente y la gestión de citas en entornos comerciales (Barberías/Salones). Utilizando n8n como motor de orquestación, el sistema actúa como un agente autónomo conversacional integrado con Telegram, capaz de entender el contexto del usuario, validar información y gestionar agendas en tiempo real sin intervención humana.
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BeexxAI is a production-grade Enterprise AI Orchestration Platform built from scratch to deliver secure, low-latency, and cost-efficient AI agent workflows.This project showcases a full-stack architecture combining modern asynchronous backend development with intelligent semantic data retrieval and real-time monitoring.Key Technical Features Implemented:Asynchronous Backend: Built with Python 3.13 and FastAPI, leveraging a secure JWT authentication system via HttpOnly cookies and role-based access control (User/Admin).Advanced AI Orchestration: Powered by LangChain & LangGraph, featuring a hybrid intent classifier (zero-cost heuristic rules + LLM fallback) that minimizes token consumption drastically.Robust RAG Pipeline: Multi-format document ingestion (PDF, TXT, MD) processed into 700-character chunks with local vector storage using ChromaDB and HuggingFace embeddings (all-MiniLM-L6-v2).Model Context Protocol (MCP): Direct integration with local MCP servers using FastMCP to pull real-time weather data worldwide via the Open-Meteo API.Real-time UX/UI: Token-by-token streaming via Server-Sent Events (SSE) for the chat interface, and live administrative telemetry via WebSockets.Production Ready: Fully containerized using Docker & Docker Compose with persistent volumes and standard integration testing (pytest).
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Es una plataforma avanzada de prospección estratégica y automatización de inteligencia de mercados. El sistema utiliza agentes de IA para identificar clientes potenciales, analizar su nivel de madurez digital y detectar carencias tecnológicas en tiempo real. Su objetivo principal es transformar la investigación manual en un proceso automatizado que genera hojas de ruta personalizadas para la transformación digital de empresas B2B. Nota importante: Se recomienda encarecidamente consultar los PDFs de la versión en español e inglés suministrados dentro de este proyecto para obtener un nivel de detalle mucho más profundo sobre la arquitectura técnica, los flujos de trabajo y el impacto estratégico de la herramienta.
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Agente de IA Multimodal para Gestión Automatizada de Citas (Versiones en Español e Inglés).He desarrollado un ecosistema inteligente de alto nivel para la automatización de servicios, utilizando una arquitectura de orquestación multi-agente. Este sistema gestiona de forma autónoma todo el ciclo de vida de las citas (agendar, modificar, cancelar) y responde consultas en lenguaje natural las 24 horas, los 7 días de la semana.Documentación Bilingüe Adjunta: He preparado dos versiones detalladas del caso de estudio (PDF en español e inglés) donde podrás revisar:Arquitectura Técnica: Flujo de trabajo construido en n8n que coordina sub-agentes especializados.Capacidades Multimodales: Procesamiento de notas de voz mediante Groq + Whisper y respuestas por Telegram.Capa de Seguridad (Guardrails): Implementación de un firewall de IA para detectar y bloquear mensajes maliciosos o prompt injections.Gestión de Datos: Uso de Gemini 2.5 Flash para el razonamiento, MongoDB para la memoria persistente y Google Calendar para la agenda.Impacto Medible: Ahorro estimado de 3 a 4 horas diarias en tareas administrativas y un incremento de hasta el 40% en reservas.
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