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Backend de Supabase: todo lo que necesita saber

supabase 01

La creación de aplicaciones escalables y seguras hoy en día requiere una infraestructura de backend sólida. Sin embargo, para muchos desarrolladores, gestionar las complejidades de los servidores, los sistemas de autenticación y el almacenamiento puede ser una tarea compleja. Aquí es donde Supabase entra en escena.

Supabase es una plataforma Backend as a Service (BaaS) que ofrece autenticación, una base de datos PostgreSQL, API automatizadas y funciones de borde listas para usar.

Muchos la consideran la alternativa de código abierto a Firebase, pero con funciones avanzadas para quienes necesitan escalar proyectos de forma profesional.

En esta guía, exploraremos todo lo que necesita saber sobre Supabase, sus características clave y cómo puede ayudar a los desarrolladores a optimizar su flujo de trabajo.

¿Qué es la Supabase?

Supabase es una potente alternativa de código abierto a Firebase que ofrece una base de datos PostgreSQL administrado.

Para combinar funciones en tiempo real, autenticación de usuarios, almacenamiento de archivos e incluso funciones sin servidor.

La plataforma fue diseñada con el objetivo de simplificar el desarrollo del backend, a la vez que proporciona escalabilidad y seguridad.

A diferencia de los sistemas backend tradicionales, Supabase se encarga de gran parte del trabajo pesado, ofreciendo un backend gestionado con una configuración mínima.

Los desarrolladores pueden concentrarse en crear sus aplicaciones frontend mientras aprovechan las capacidades backend de Supabase a través de una API.

desarrollador supabse

¿Por qué elegir Supabase?

El principal atractivo de Supabase radica en su capacidad para proporcionar a los desarrolladores un backend robusto que no requiere configuración ni administración complejas. Tradicionalmente, los desarrolladores tendrían que manejar múltiples configuraciones por separado.

Supabase reúne todas estas características en un paquete coherente, lo que reduce la necesidad de hacer malabarismos con múltiples servicios y herramientas. Otro beneficio importante es su naturaleza de código abierto.

Si bien Firebase es un ecosistema cerrado con tecnología patentada, Supabase está construido con el mejores herramientas de código abierto, principalmente PostgreSQL.

Esto significa que usted obtiene la flexibilidad y la transparencia del software de código abierto sin sacrificar los beneficios de un servicio gestionado.

Ahora, profundicemos en las características clave de Supabase.

1. Aprovechar la base de datos PostgreSQL

En el corazón de Supabase se encuentra PostgreSQL, uno de los sistemas de bases de datos relacionales más populares del mundo. PostgreSQL es una base de datos que ofrece flexibilidad, escalabilidad y rendimiento.

La decisión de Supabase de utilizar PostgreSQL como su base de datos backend permite a los desarrolladores aprovechar todo el poder de SQL mientras se benefician de una infraestructura estable y escalable.

Algunas de las características clave de la base de datos PostgreSQL administrada de Supabase incluyen:

  • Consultas avanzadas: Supabase admite consultas SQL complejas que incluyen uniones, agregaciones e incluso búsquedas de texto completo.
  • Compatibilidad con JSON: PostgreSQL admite tipos de datos JSON, lo que le permite trabajar con datos estructurados y no estructurados en la misma base de datos.
  • Seguridad a nivel de fila: con Supabase, puede implementar un control de acceso detallado a nivel de fila, garantizando que los usuarios solo puedan acceder a los datos que están autorizados a ver.

Además, la base de datos PostgreSQL está completamente integrada con la API Supabase, lo que significa que cada tabla que crea en su base de datos genera automáticamente puntos finales RESTful para realizar operaciones CRUD.

Por lo tanto, esta función de API instantánea supone un gran ahorro de tiempo para los desarrolladores que, de otro modo, necesitarían crear manualmente puntos finales para interactuar con sus datos.

supabase postgre sql

Ejemplo práctico: crear una tabla y acceder a ella mediante API en Supabase.

Imagina que estás creando una aplicación sencilla que... lista de tareas (Lista de tareas pendientes).

  1. Nodo Panel de control de Supabase, Crea una tabla llamada tareas con las siguientes columnas:
    • id (entero, clave primaria)
    • título (texto)
    • hecho (booleano, para indicar si la tarea se ha completado)
  2. En cuanto se crea la tabla, Supabase genera automáticamente puntos de conexión REST para interactuar con estos datos.

Para encontrar todas las tareas:

Obtén https://TU-PROYECTO.supabase.co/rest/v1/tasks

Para añadir una nueva tarea:

PUBLICAR https://TU-PROYECTO.supabase.co/rest/v1/tareas

Tipo de contenido: application/json  

{

  “título”: “Estudiando Supabase”,

  “"hecho": falso

}

  1. El control de acceso se puede configurar directamente en el panel, utilizando Seguridad a nivel de fila (RLS).
    • Ejemplo: cada usuario solo puede ver o editar sus propias tareas.

Esto significa que en tan solo unos minutos, ya tendrás uno. base de datos relacional completa, con API lista para usar, autenticación integrado y seguridad a nivel de línea, sin necesidad de programar el backend manualmente.

2. Integración perfecta de API con Supabase

Una de las principales fortalezas de esta herramienta es su enfoque. API primero. Los desarrolladores pueden interactuar con el backend exclusivamente a través de una API RESTful.

Esto facilita la integración de Supabase con diferentes tecnologías frontend, como React, Vue, Angular y Next.js.

Esta separación del frontend del backend permite una mayor flexibilidad, facilitando el cambio o la actualización de estructuras sin tener que revisar todo el backend.

Por lo tanto, con la API de Supabase, puede realizar operaciones CRUD, gestionar la autenticación de usuarios y controlar la carga y descarga de archivos. Todo ello sin necesidad de escribir código complejo en el servidor.

La API también está bien documentada, lo que facilita a los desarrolladores comenzar. Entonces, ya sea que sea un desarrollador experimentado o esté comenzando, la documentación sencilla y los SDK hacen que Supabase sea accesible y rápido de implementar.

Ejemplo práctico de uso con React.

Imagina que estás desarrollando un Un sitio web basado en React para una comunidad de cursos en línea..
Con la API de Supabase, puedes:

  • Gestionar usuariosCada estudiante crea su propia cuenta e inicia sesión utilizando su correo electrónico o Google, todo ello controlado por la autenticación de Supabase.
  • Lista de contenidos del cursoLas lecciones se almacenan en la base de datos PostgreSQL y se muestran automáticamente en la interfaz de usuario de React.
  • Guardar progresoCuando un estudiante marca una lección como completada, esta información se registra directamente en la API de Supabase, sin necesidad de crear un backend separado.
  • Almacenar archivosLos archivos PDF o materiales de apoyo se almacenan en Supabase y los estudiantes pueden acceder a ellos a través de enlaces seguros.

De este modo, React se encarga de la interfaz y Supabase proporciona el backend completo a través de una API (inicio de sesión, datos y archivos) sin necesidad de programar servidores.

3. Autenticación de usuario simplificada

La implementación de la autenticación de usuarios es uno de los aspectos del desarrollo backend que consume más tiempo y es más propenso a errores. Supabase simplifica este proceso al ofrecer un sistema de autenticación completo e integrado.

De esta manera, los desarrolladores pueden implementar el registro de usuario, el inicio de sesión y la gestión de sesiones de forma segura con solo unas pocas líneas de código. Supabase admite múltiples métodos de autenticación, que incluyen:

  • Correo electrónico/contraseña: inicio de sesión tradicional con correo electrónico y contraseña.
  • Inicios de sesión sociales: autenticación a través de servicios populares como Google, GitHub y otros.
  • Magic Links: inicio de sesión sin contraseña por correo electrónico.

Además de gestionar el inicio de sesión y el registro, el sistema de autenticación de Supabase también admite restablecimiento de contraseñas, verificación de correo electrónico y gestión de sesiones basada en JWT.

inicio de sesión de usuario supabase

4. Sincronización de datos en tiempo real

La funcionalidad en tiempo real es cada vez más importante en las aplicaciones modernas. Supabase sobresale en esta área al proporcionar sincronización de datos en tiempo real a través de la replicación PostgreSQL.

Por lo tanto, con Supabase, puede crear fácilmente aplicaciones que reaccionen a los cambios en la base de datos en tiempo real.

Por ejemplo, si está creando un editor de texto colaborativo, puede utilizar el sistema de eventos basado en WebSocket para garantizar que todos los usuarios vean las actualizaciones.

Esta característica es posible sin ninguna configuración o instalación compleja. Entonces, una vez que su base de datos esté conectada a Supabase, puede comenzar a escuchar los cambios en tiempo real utilizando las bibliotecas del cliente.

5. Almacenamiento de archivos sin complicaciones

Además de manejar operaciones de bases de datos, Supabase también ofrece almacenamiento de archivos. Esta característica es especialmente útil para aplicaciones que necesitan almacenar y administrar contenido generado por el usuario.

El sistema de almacenamiento de Supabase es seguro e incluye políticas de control de acceso integradas. Puede crear buckets públicos y privados para gestionar sus archivos.

Además, la API de Supabase permite cargar, descargar y eliminar archivos fácilmente mediante programación.

conjunto de datos supabsio

6. Funciones perimetrales de Supabase para ejecución sin servidor

La herramienta también ofrece soporte para Edge Functions, que son funciones ligeras y sin servidor que se ejecutan en el borde, cerca de sus usuarios.

Estas funciones ofrecen una ejecución de baja latencia, lo que las hace ideales para tareas que deben realizarse de forma rápida y eficiente.

De este modo, con las funciones edge de Supabase, puede escribir lógica personalizada del lado del servidor en JavaScript o TypeScript e implementarla directamente en Supabase.

Esta función resulta especialmente útil para tareas como el procesamiento de pagos, el envío de correos electrónicos transaccionales o las transformaciones de datos.

7. Escalabilidad y seguridad

A medida que su aplicación crece, Supabase crece con usted. Debido a que Supabase está construido sobre PostgreSQL, está diseñado para manejar grandes volúmenes de datos y altos niveles de tráfico simultáneo.

La seguridad es otra consideración importante para cualquier sistema backend, y esta herramienta implementa las mejores prácticas para el cifrado de datos, la autenticación y el control de acceso.

Por lo tanto, tanto si gestiona datos confidenciales de usuarios como si protege la carga de archivos, Supabase garantiza que su aplicación permanezca segura y protegida.

seguridad de supabase

¿Merece la pena usar Supabase?

Supabase es una herramienta increíblemente potente para desarrolladores que desean simplificar el desarrollo de backend sin dejar de tener acceso a una infraestructura escalable, segura y rica en funciones.

Al ofrecer una base de datos PostgreSQL administrada, autenticación de usuarios, sincronización en tiempo real, almacenamiento de archivos y funciones de vanguardia, esta herramienta proporciona una solución integral para la creación de aplicaciones modernas.

Entonces, si está buscando una alternativa de código abierto o simplemente desea simplificar su desarrollo backend, definitivamente vale la pena explorar Supabase.

Finalmente, si quieres saber cómo sacarle el máximo provecho a esta herramienta, debes ser parte del Formación NoCodeIA! Ven y descubre todo sobre el mundo. Sin código con nosotros!

Preguntas frecuentes

¿Para qué se utiliza Supabase?

Supabase se utiliza para crear el backend de aplicaciones modernas con bases de datos, autenticación, API y almacenamiento, todo listo para usar sin necesidad de programar el servidor desde cero.

¿Supabase es gratis?

Sí, existe un plan gratuito con límites de uso, ideal para proyectos pequeños o pruebas.

¿Qué es mejor, Firebase o Supabase?

Depende del proyecto: el base de fuego Es excelente para bases de datos rápidas apps y NoSQL; Supabase es mejor para aquellos que desean SQL (PostgreSQL) y mayor flexibilidad.

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Nieto Camarano

Neto se especializó en Bubble debido a la necesidad de crear tecnologías de forma rápida y económica para su startup, y desde entonces ha estado creando sistemas y automatizaciones con IA. En la Cumbre de Desarrolladores de Bubble 2023, fue reconocido como uno de los mentores de Bubble más destacados del mundo. En diciembre, fue nombrado miembro destacado de la comunidad global NoCode en los Premios NoCode 2023 y ganó el primer lugar en la competencia a la mejor aplicación organizada por la propia Bubble. Actualmente, Neto se centra en la creación de soluciones y automatizaciones de agentes de IA utilizando N8N y OpenAI.

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La tecnología está experimentando una transición histórica: de los software pasivos a los sistemas autónomos. Comprender la tipos de agentes de IA Se trata de descubrir herramientas capaces de percibir, razonar y actuar de forma independiente para alcanzar objetivos complejos, sin necesidad de microgestión.

Esta evolución ha transformado el mercado. Para los profesionales que quieren liderar el... Infraestructura de IA, Dominar la taxonomía de estos agentes ya no es opcional.

Es el diferenciador competitivo exacto entre lanzar un chatbot básico u orquestar una fuerza de trabajo digital completa.

En esta guía definitiva, analizaremos la anatomía de los agentes y exploraremos todo, desde las clasificaciones clásicas hasta las arquitecturas modernas basadas en LLM que están revolucionando los mundos No-Code y High-Code.

Diagrama que ilustra el ciclo de percepción, razonamiento y acción de diferentes tipos de agentes de IA en un entorno digital.
Diagrama que ilustra el ciclo de percepción, razonamiento y acción de diferentes tipos de agentes de IA en un entorno digital.

¿Qué define exactamente a un agente de IA?

Antes de explorar los tipos, es crucial establecer una línea clara. Un agente de inteligencia artificial no es simplemente un modelo de lenguaje ni un algoritmo de aprendizaje automático.

La definición más rigurosa, aceptada tanto en el ámbito académico como en la industria, como en el curso Stanford CS221, describe a un agente como una entidad computacional situada en un entorno, capaz de percibirlo a través de sensores y actuar sobre él a través de actuadores para maximizar sus posibilidades de éxito.

La diferencia crucial: modelo de IA vs. agente de IA

Muchos principiantes confunden el motor con el coche.

  • Modelo de IA (por ejemplo, GPT-4, Llama 3): Es el cerebro pasivo. Si no le envías una señal, no hace nada. Tiene conocimiento, pero no capacidad de acción.
  • Agente de IA: Es el sistema completo. Tiene el modelo como herramienta central de razonamiento, pero también tiene memoria, acceso a herramientas (bases de datos, API, navegadores) y, fundamentalmente, un objetivo.

Un agente utiliza las predicciones del modelo para tomar decisiones secuenciales, gestionar estados y corregir el curso de sus acciones.

Es la diferencia entre preguntarle a ChatGPT "cómo enviar un correo electrónico" (Plantilla) y tener un software que escribe, programa y envía de forma autónoma el correo electrónico a su lista de contactos (Agente).

Los 5 tipos clásicos de agentes de IA

Para construir soluciones sólidas, necesitamos revisar la base teórica establecida por Stuart Russell y Peter Norvig, los padres de la IA moderna.

La complejidad de un agente está determinada por su capacidad para manejar incertidumbres y mantener estados internos.

Aquí están los 5 tipos de agentes de IA estructuras jerárquicas que forman la base de cualquier automatización inteligente:

1. Agentes reactivos simples

Este es el nivel más básico de inteligencia. Los agentes reactivos simples operan según el principio "si-entonces".

Sólo responden a la entrada actual, ignorando por completo el historial o los estados pasados.

  • Cómo funciona: Si el sensor detecta "X", el actuador hace "Y".
  • Ejemplo: Un termostato inteligente o un filtro antispam básico. Si la temperatura supera los 25 °C, enciende el aire acondicionado.
  • Limitación: Fracasan en entornos complejos donde la decisión depende de un contexto histórico.

2. Agentes reactivos basados en modelos

Yendo un paso más allá, estos agentes mantienen un estado interno: una especie de memoria a corto plazo.

No sólo miran el "ahora", sino que consideran cómo evoluciona el mundo independientemente de sus acciones.

Esto es vital para tareas donde el entorno no es completamente observable. Por ejemplo, en un coche autónomo, el agente debe recordar que hace dos segundos había un peatón en la acera, incluso si un camión le bloqueó la vista momentáneamente.

3. Agentes basados en objetivos

La verdadera inteligencia empieza aquí. Los agentes orientados a objetivos no solo reaccionan; planifican.

Tienen una descripción clara de un estado “deseable” (la meta) y evalúan diferentes secuencias de acciones para lograrlo.

Esto introduce capacidades de búsqueda y planificación. Si el objetivo es optimizar la base de datos, el agente puede simular varias rutas antes de ejecutar el comando final, algo esencial para quienes trabajan con... IA para el análisis de datos.

4. Agentes basados en utilidades

A menudo, alcanzar el objetivo no basta; es necesario lograrlo de la mejor manera posible. Los agentes basados en la utilidad utilizan una función de utilidad (puntuación) para medir la preferencia entre diferentes estados.

Si un agente logístico desea entregar un paquete, el agente de servicios públicos calculará no solo la ruta para llegar, sino también la ruta más rápida, con el menor consumo de combustible y la mayor seguridad. Se trata de maximizar la eficiencia.

5. Agentes con aprendizaje

En la cima de la jerarquía clásica se encuentran los agentes capaces de evolucionar. Tienen un componente de aprendizaje que analiza la retroalimentación de sus acciones pasadas para mejorar su desempeño futuro.

Comienzan con conocimientos básicos y, mediante la exploración del entorno, ajustan sus propias reglas de decisión. Este es el principio que sustenta los sistemas de recomendación avanzados y la robótica adaptativa.

Infografía que compara la complejidad y autonomía de cinco tipos clásicos de agentes de IA, desde los reactivos simples hasta los agentes de aprendizaje.
Infografía que compara la complejidad y autonomía de cinco tipos clásicos de agentes de IA, desde los reactivos simples hasta los agentes de aprendizaje.

¿En qué se basan los agentes generativos en los LLM? 

La taxonomía clásica ha evolucionado. Con la llegada de los Grandes Modelos del Lenguaje (LLM), ha surgido una nueva categoría que domina el debate actual: Agentes generativos.

En estos sistemas, el LLM actúa como el controlador central o "cerebro", utilizando su vasta base de conocimientos para razonar sobre problemas que no fueron programados explícitamente, como se detalla en el artículo fundamental sobre... Agentes generativos.

Marcos de razonamiento: ReAct y CoT

Para que un LLM funcione como un agente eficaz, utilizamos técnicas de ingeniería rápida principios avanzados que estructuran el pensamiento del modelo:

  1. Cadena de pensamiento (CdP): Se le indica al agente que descomponga problemas complejos en pasos intermedios de razonamiento lógico ("Pensemos paso a paso"). Las investigaciones indican que esta técnica... Estimula el razonamiento complejo. en modelos grandes.

  2. ReAct (Razonar + Actuar): Esta es la arquitectura más popular actualmente. El agente genera un pensamiento (Razón), ejecuta una acción en una herramienta externa (Acción) y observa el resultado (Observación). Este bucle, descrito en el artículo... ReAct: Sinergizando razonamiento y acción, Esto le permite interactuar con API, leer documentación o ejecutar código Python en tiempo real.

Herramientas como AutoGPT y Bebé AGI Popularizaron el concepto de agentes autónomos que crean sus propias listas de tareas basándose en estos marcos.

Puedes explorar el código original de AutoGPT en GitHub o de Bebé AGI para comprender la implementación.

Consejo en Especialista: Para aquellos que deseen profundizar en el diseño técnico de estos sistemas, nuestro Formación en codificación de IA Explora exactamente cómo orquestar estos marcos para crear software inteligentes.

Arquitecturas: Sistemas de agente único vs. sistemas multiagente

Al desarrollar una solución para su empresa, se enfrentará a una elección arquitectónica crítica: ¿debería utilizar un superagente que haga todo o varios especialistas?

¿Cuál es la diferencia entre sistemas de agente único y sistemas multiagente?

La diferencia radica en forma de organización de la inteligencia.
Uno Agente único Concentra toda la lógica y ejecución en una sola entidad, haciéndolo más simple, rápido y fácil de mantener, ideal para tareas sencillas con un alcance bien definido.

Ya el Sistemas multiagente Distribuyen el trabajo entre agentes especializados, cada uno responsable de una función específica.

Este enfoque aumenta la capacidad de resolver problemas complejos, mejora la calidad de los resultados y facilita la escalabilidad de la solución.

¿Cuándo conviene utilizar un agente único?

Un solo agente es ideal para tareas lineales y de alcance limitado. Si el objetivo es "resumir este PDF y enviarlo por correo electrónico", un solo agente con las herramientas adecuadas es eficiente y fácil de mantener.

La latencia es menor y la complejidad del desarrollo se reduce.

El poder de la orquestación multiagente

Para problemas complejos, la industria está migrando a Sistemas multiagente (MAS). Imagina una agencia digital: no quieres que el redactor haga el diseño y apruebe el presupuesto.

Discusiones técnicas recientes, como ésta Debate entre agente único y agente múltiple, Demuestran que la especialización triunfa sobre la generalización.

En una arquitectura multiagente, se crea:

  • Un agente "Investigador" que busca datos en la web.
  • Un agente "Analista" que procesa los datos.
  • Un agente llamado "Escritor" que crea el informe final.
  • Un agente “crítico” que revisa el trabajo antes de la entrega.

Esta especialización imita las estructuras organizativas humanas y tiende a producir resultados de mayor calidad.

Los marcos modernos facilitan esta orquestación, como LangGraph Para un control de flujo complejo, el CrewAI para equipos de agentes basados en roles, e incluso bibliotecas más ligeras como Agentes smolagents para abrazar la cara.

Representación visual de un sistema multiagente donde agentes especializados colaboran para resolver un problema empresarial complejo.
Representación visual de un sistema multiagente donde agentes especializados colaboran para resolver un problema empresarial complejo.

Aplicaciones prácticas y herramientas sin código

La teoría es fascinante, pero ¿cómo se traduce esto en valor real? Diferentes tipos de agentes de IA ya operan entre bastidores en operaciones startups grandes y ágiles.

Agentes de codificación y desarrollo

Agentes autónomos como Devin o implementaciones de código abierto como OpenDevin Utilizan arquitecturas y herramientas de planificación para escribir, depurar e implementar bases de código completas.

En el entorno No-Code, herramientas como FlutterFlow y Bubble Son agentes integradores que ayudan a construir interfaces y lógica complejas utilizando únicamente comandos de texto.

Agentes de análisis de datos

En lugar de depender de analistas para generar informes SQL manuales, los agentes orientados a objetivos y utilidades pueden conectarse a su almacén de datos, formular consultas, analizar tendencias y generar información proactiva.

Esto democratiza el acceso a datos de alto nivel.

Soluciones para empresas

Para el sector empresarial, la implementación de Soluciones de automatización impulsadas por IA Se centra en la eficiencia operativa.

Agentes de servicio al cliente (Experiencia del clienteLos agentes que no sólo responden preguntas sino que también acceden al CRM para procesar reembolsos o cambiar planes son ejemplos de agentes orientados a objetivos que generan un ROI inmediato.

Empresas como Zapier y el Fuerza de ventas Ya ofrecen plataformas dedicadas para crear estos asistentes corporativos.

Interfaz de un panel de negocios que muestra métricas de rendimiento optimizadas por agentes de IA autónomos.
Interfaz de un panel de negocios que muestra métricas de rendimiento optimizadas por agentes de IA autónomos.

Preguntas frecuentes sobre los agentes de IA

Estas son las preguntas más comunes que recibimos de la comunidad, que dominan las búsquedas en Google y en foros como... Reddit:

¿Cuál es la diferencia entre un chatbot y un agente de IA?

Un chatbot tradicional normalmente sigue un guión rígido o simplemente responde basándose en un texto entrenado.

Un agente de IA tiene autonomía: puede usar herramientas (como una calculadora, un calendario, un correo electrónico) para realizar tareas del mundo real, no solo conversar.

¿Qué son los agentes autónomos?

Estos sistemas pueden funcionar sin intervención humana constante. Se define un objetivo general (p. ej., "Descubrir las 5 mejores herramientas de SEO y crear una tabla comparativa") y el agente autónomo decide qué sitios web visitar, qué datos extraer y cómo formatear los resultados.

¿Necesito saber programar para crear un agente de IA?

No necesariamente. Si bien el conocimiento de la lógica es vital, las plataformas modernas y los frameworks sin código permiten la creación de agentes potentes mediante interfaces visuales y lenguaje natural.

Sin embargo, para personalizaciones avanzadas, es necesario comprender la lógica de Programación de IA Esta es una gran ventaja.

Concepto futurista de colaboración entre humanos e IA, donde los desarrolladores orquestan múltiples tipos de agentes de IA en un entorno de trabajo digital.
Concepto futurista de colaboración entre humanos e IA, donde los desarrolladores orquestan múltiples tipos de agentes de IA en un entorno de trabajo digital.

El futuro es agente y requiere arquitectos, no solo usuarios

Entendiendo el tipos de agentes AI Es el primer paso para pasar de ser un consumidor de tecnología a ser un creador de soluciones.

Ya sea un simple agente reactivo para la clasificación de correo electrónico o un complejo sistema multiagente para gestionar operaciones de comercio electrónico, la autonomía digital es la nueva frontera de la productividad.

El mercado ya no busca sólo a quienes saben utilizar ChatGPT, sino a quienes saben... diseño de flujos de trabajo que ChatGPT (y otros modelos) ejecutarán.

Si quieres ir más allá de la teoría y dominar el desarrollo de estas herramientas, el siguiente paso ideal es aprender sobre nuestras... Capacitación para administradores de agentes de IA. La era de los agentes recién comienza, y tú podrías estar a cargo de ella.

Si buscas crear proyectos más avanzados, con mejor seguridad, mayor escalabilidad y más profesionalismo utilizando las herramientas de Codificación Vibe, Esta guía es para ti.

En este artículo he descrito tres consejos muy importantes que te guiarán desde el nivel principiante hasta proyectos avanzados y verdaderamente profesionales.

Necesitamos ir más allá de una simple interfaz visual y construir una arquitectura sólida. ¡Vamos!

¿Por qué combinar Lovable, N8N y Supabase?

Consejo 1: Comience por centrarse en el problema principal

La mejor plataforma de codificación Vibe para crear aplicaciones de IA

Mi primer consejo es empezar con Lovable, pero centrarse en proyectos más simples y directos, que aborden los problemas que desea resolver con la tecnología.

Sé un SaaS, uno Micro SaaS Ya sea una aplicación o una app, descubre cuál es el principal problema para el usuario final.

Es fundamental evitar el error de incluir desde el principio "un millón de características, un millón de métricas" y reglas de negocio complejas. Esto confunde al usuario y casi con seguridad provocará el fracaso del proyecto.

Centrarse en la creación en Amable Crea interfaces apps muy atractivas y visualmente atractivas. Primero soluciona el problema principal y solo entonces podrás hacer el proyecto más complejo.

Caso

Mejor codificación de vibraciones apps​ (2)

Un ejemplo muy interesante, y uno de los principales casos de estudio de Lovable, es... Plink.

Básicamente, es una plataforma donde las mujeres pueden comprobar si su novio ha tenido algún problema con la policía o tiene antecedentes de agresión.

La creadora, Sabrina, se hizo famosa porque creó la aplicación sin saber nada de código, se centró en el problema principal y la aplicación simplemente "explotó".

En tan solo dos meses, el proyecto ya proyectaba ingresos de 2,2 millones de dólares. Ella validó la idea en Lovable, demostrando que el enfoque en el mercado es lo que determina el éxito de un proyecto.

Otro ejemplo es una aplicación de gestión de agentes de IA. Siempre comenzamos con la interfaz en Lovable y solo entonces migramos el proyecto a [la otra plataforma/herramienta]. Cursor para hacerlo más avanzado y complejo.

Master Supabase, el corazón de los proyectos avanzados.

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El segundo consejo, y el más importante para la seguridad y la escalabilidad, es aprender a fondo el componente Supabase. Esto abarca el modelado de datos y todas las funciones de back-end.

Para crear proyectos de IA, necesitarás el front-end (la interfaz de usuario, como en Lovable) y el back-end (la inteligencia, los datos, la seguridad y la escalabilidad).

El back-end utiliza el N8N para la automatización y los agentes de IA, pero es el Supabase que será el corazón de tu proyecto.

Si quieres un proyecto altamente seguro y escalable, el secreto es dominar Supabase.

Cursos para principiantes:

La gran ventaja es que, si la interfaz creada por Lovable tiene algún problema, como ya tienes el núcleo de tu proyecto bien estructurado, puedes simplemente eliminar Lovable y conectar los datos a otra interfaz, como Cursor.

No es necesario ser técnico, pero sí es necesario comprender... MacroCómo funcionan el modelado de datos, la seguridad (RLS) y la conexión de datos.

Comprender estos conceptos básicos es crucial para poder solicitar y gestionar la IA eficazmente. Para ello, recomiendo nuestro curso. Curso Supabase en la suscripción PRO.

Consejo 3: Cuándo pasar a editores de código basados en cursores o IA

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El tercer consejo tiene que ver con dar el siguiente paso: migrar a herramientas y editores de código impulsados por IA, como... Cursor o Código de nube.

Es muy importante comenzar con Lovable de forma simplificada, pero si quieres hacer tu proyecto más avanzado, robusto y escalable, necesitarás combinar la organización de tu back-end en Supabase con el mayor control que ofrecen estas herramientas.

Sin embargo, es fundamental entender que conocer bien la Supabase Es un requisito previo antes de lanzarse a... Cursor, Porque necesitas tener la base de datos y la arquitectura muy bien organizada.

Para proyectos complejos, esta unión es clave para tener control total sobre el código y la estructura.

Conozca el Formación en codificación de IADomina la creación de mensajes, desarrolla agentes avanzados y lanza aplicaciones completas en tiempo récord.

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