TaskWeaver AI — EXPLAINER

Concepto

TaskWeaver AI es un motor de flujos de trabajo autónomos para equipos de operaciones, marketing y ventas en pymes (10-250 empleados) que quieren automatizar procesos multi-SaaS sin escribir código. El usuario describe el proceso en lenguaje natural; la IA genera un plan estructurado de ejecución, lo persiste y lo lanza en hilos virtuales de Java 25.

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Arquitectura

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         REST API (Spring Boot 4 / SB4)           │
│  AuthController  WorkflowController  ConnectorController  Dash   │
└──────────┬───────────────┬──────────────────┬────────────────────┘
           │               │                  │
    AuthService    WorkflowService     ConnectorService   DashboardService
           │               │                  │
           │     WorkflowPlannerService ←→ OpenAI/GPT-4o (RestClient)
           │     WorkflowExecutionService
           │           └─ ExecutorService (VirtualThread per task)
           │                    │
           │     ┌──────────────┴─────────────────────┐
           │     │ Feign Clients (Spring Cloud OpenFeign)│
           │     │  HubSpotClient  SlackClient          │
           │     │  SalesforceClient                    │
           │     └─────────────────────────────────────┘
           │
    EncryptionService (AES-256-GCM)
           │
    Spring Data JPA  ──► H2 (dev) / PostgreSQL (prod)
      User  Workflow  ExecutionLog  AppConnection

Capas

Capa	Responsabilidad
controller	REST endpoints, binding HTTP ↔ DTO
service	Lógica de negocio, orquestación
repository	Spring Data JPA, queries JPQL
model	Entidades Jakarta Persistence
dto	Records Java 25 — contratos API inmutables
security	JWT filter, UserDetailsService, token provider
config	SecurityConfig, FeignConfig, VirtualThreadConfig, RestClientConfig
feign	Interfaces Feign para HubSpot, Salesforce, Slack
exception	GlobalExceptionHandler, WorkflowException

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Endpoints

Auth (público)

POST /api/v1/auth/register
Body: { "email": "...", "password": "...", "name": "..." }
→ 201 { token, email, name, plan }

POST /api/v1/auth/login
Body: { "email": "...", "password": "..." }
→ 200 { token, email, name, plan }

Workflows (JWT requerido — Authorization: Bearer <token>)

POST   /api/v1/workflows
Body: { "name": "Lead a Slack", "description": "Al recibir lead de HubSpot notificar #ventas en Slack" }
→ 201 { id, name, description, status, planJson, createdAt, updatedAt }

GET    /api/v1/workflows
→ 200 [ WorkflowResponse... ]

GET    /api/v1/workflows/{id}
→ 200 WorkflowResponse

POST   /api/v1/workflows/{id}/execute
→ 202 (ejecución asíncrona iniciada; poll /executions)

GET    /api/v1/workflows/{id}/executions
→ 200 [ ExecutionLogResponse... ]   ← historial con stepLogsJson

DELETE /api/v1/workflows/{id}
→ 204

Conectores

POST   /api/v1/connectors
Body: { "appType": "SLACK", "connectorName": "Slack Ventas", "accessToken": "xoxb-...", "refreshToken": null }
→ 201 ConnectorResponse (tokens nunca devueltos)

GET    /api/v1/connectors
→ 200 [ ConnectorResponse... ]

DELETE /api/v1/connectors/{id}
→ 204

Dashboard

GET /api/v1/dashboard
→ 200 { totalWorkflows, activeWorkflows, totalExecutions,
         successfulExecutions, failedExecutions, connectedApps }

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Motor de Ejecución Autónomo

WorkflowService.triggerExecution()
    └─► WorkflowExecutionService.executeAsync()
            └─► CompletableFuture.supplyAsync(task, virtualThreadExecutor)
                    ├─ Resuelve plan JSON (cache o re-planifica)
                    ├─ Por cada WorkflowPlanStep:
                    │    └─ dispatchStep() → switch(connector) → Feign client call
                    └─ Persiste ExecutionLog con stepLogsJson + status

• Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor() — un hilo virtual por tarea,

ideal para I/O-bound paralelo (llamadas LLM + APIs externas).

• Cada paso registra timestamp + resultado en el log para trazabilidad completa.
• Planner con fallback offline: si no hay openai.api-key, el planner basado

en palabras clave extrae conectores del texto y genera pasos plausibles.

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Seguridad

Aspecto	Implementación
Autenticación API	JWT HMAC-SHA256 (JJWT 0.12.6), exp 24h
Contraseñas	BCrypt (factor 10)
Tokens OAuth2 en BD	AES-256-GCM con IV aleatorio por cifrado
Sesión	STATELESS (sin HttpSession)
CSRF	Desactivado (API sin estado)

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Análisis de Negocio

Problema atacado

Equipos RevOps / MarketingOps dedican ~30 % de su tiempo a tareas de integración manual entre HubSpot ↔ Salesforce ↔ Slack ↔ Gmail. Herramientas como Zapier son frágiles, no manejan ambigüedad y requieren configuración técnica. ROI claro: 10 h/semana ahorradas × €40/h = €400/semana por equipo.

Modelo de monetización (Freemium B2B SaaS)

Plan	Precio	Límites
Free	€0	50 ejecuciones/mes, 2 conectores
Pro	€49/mes	5 000 ejecuciones, 10 conectores, lógica condicional
Enterprise	€199/mes	Ilimitado, SLA, SSO, audit log

Ventaja competitiva

• Agente autónomo vs. reglas rígidas → maneja variaciones reales
• Especialización vertical (RevOps) antes de expandir horizontalmente
• Planner LLM intercambiable (OpenAI → Anthropic Claude → local Llama)

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Conectores Soportados

App	Feign Client	Operaciones MVP
HubSpot	%%INLINE12%%	%%INLINE13%%, %%INLINE14%%, %%INLINE15%%
Salesforce	%%INLINE16%%	%%INLINE17%%, QUERY
Slack	%%INLINE19%%	%%INLINE20%%
Gmail	(próximo)	SEND_EMAIL
Google Sheets	(próximo)	APPEND_ROW

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Cómo ejecutar

Requisitos

• Java 25+
• Maven 3.9+
• (Opcional) OPENAI_API_KEY para planner LLM real

Desarrollo con H2 (sin configuración extra)

cd solutions/2026-05-21-taskweaver-ai
mvn spring-boot:run
# Servidor en http://localhost:8080

Con OpenAI

mvn spring-boot:run \
  -Dspring-boot.run.jvmArguments="-Dopenai.api-key=sk-..."

Con PostgreSQL

# src/main/resources/application-prod.yml
spring:
  datasource:
    url: jdbc:postgresql://localhost:5432/taskweaver
    username: tw_user
    password: tw_pass
  jpa:
    hibernate:
      ddl-auto: update

mvn spring-boot:run -Dspring.profiles.active=prod

Flujo rápido de prueba

# 1. Registro
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/auth/register \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"email":"ops@acme.com","password":"secret123","name":"Ana Ops"}'

# 2. Login → guardar token
TOKEN=$(curl -s -X POST http://localhost:8080/api/v1/auth/login \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"email":"ops@acme.com","password":"secret123"}' \
  | jq -r '.data.token')

# 3. Crear flujo de trabajo con lenguaje natural
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/workflows \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "Lead enrichment pipeline",
    "description": "Al recibir nuevo lead de HubSpot, si la empresa tiene más de 50 empleados crear oportunidad en Salesforce y notificar el canal #ventas en Slack"
  }'

# 4. Ejecutar el flujo (id=1)
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/workflows/1/execute \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

# 5. Ver historial de ejecuciones
curl http://localhost:8080/api/v1/workflows/1/executions \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

# 6. Dashboard de métricas
curl http://localhost:8080/api/v1/dashboard \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN"

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Referencias

• AI SaaS 2026 — Building Products That Think
• Spring Boot 4.0.4 — https://spring.io/projects/spring-boot
• JJWT 0.12.x — https://github.com/jwtk/jjwt
• Spring Cloud OpenFeign 4.2.1 — https://spring.io/projects/spring-cloud-openfeign
• OpenAI Chat Completions API — https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat

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Generado por Forge-AI — 2026-05-21