Ecosistema de Agentes IA de Marketing — GIGA IT (16 Agentes)

Plataforma: OpenClaw · Versión: 2026.7.1-2 · Host: Mac Mini GigaIT (100.107.132.30 / 192.168.3.30) Canal humano: Microsoft Teams + Email corporativo GIGA IT Automatizaciones operativas: n8n (8 flujos) Modelos: Kimi (cloud, Niveles 0–1) + Ollama local (Nivel 2, Mac GIGAIT)

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Resumen

Ecosistema de agentes de IA de marketing para GIGA IT (empresa B2B de ingeniería —piping, eléctrica, mecánica—, automatización industrial y desarrollo de software). Es la versión optimizada de 16 agentes consolidada a partir del organigrama completo de 53 agentes.

La regla de oro: toda petición humana entra por un único agente —CMO AI (Chief)— enlazado a Teams y email corporativo.

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Arquitectura de los 16 agentes

La jerarquía se refleja en la estructura de directorios de los workspaces (carpetas anidadas) y se organiza en 3 niveles:

Nivel 0 — CMO AI (1)

#	Agente	Modelo
01	CMO AI (main)	kimi/k3

Nivel 1 — Dirección y Directores (10)

La PMO AI pertenece al departamento de Dirección pero es de Nivel 1, al mismo nivel que los directores de división. Todos usan kimi/kimi-for-coding.

#	Agente	Modelo	División
02	PMO AI	kimi/kimi-for-coding	Dirección
03	Strategy & Intelligence Director AI	kimi/kimi-for-coding	Strategy
04	Product Marketing Director AI	kimi/kimi-for-coding	Product Marketing
05	Growth & Demand Director AI	kimi/kimi-for-coding	Demand Generation
06	Content & SEO Director AI	kimi/kimi-for-coding	Content
07	Brand & Communications Director AI	kimi/kimi-for-coding	Brand
08	Revenue Operations Director AI	kimi/kimi-for-coding	Revenue Ops
09	Customer Marketing Director AI	kimi/kimi-for-coding	Customer
10	Events & Partnerships Director AI	kimi/kimi-for-coding	Events
11	Creative Director AI	kimi/kimi-for-coding	Creative

Nivel 2 — Especialistas (5)

Reportan a un Director de división. Todos usan el modelo local ollama/qwen3.6:35b-a3b-nvfp4 (MoE).

#	Agente	Modelo	Reporta a
12	SDR & Automation AI	ollama/qwen3.6:35b-a3b-nvfp4	Growth & Demand Director
13	Social & Community AI	ollama/qwen3.6:35b-a3b-nvfp4	Content & SEO Director
14	Creative Production AI	ollama/qwen3.6:35b-a3b-nvfp4	Creative Director
15	Audiovisual & 3D AI	ollama/qwen3.6:35b-a3b-nvfp4	Creative Director
16	UX/UI & Web AI	ollama/qwen3.6:35b-a3b-nvfp4	Creative Director

Total: 1 (Nivel 0) + 10 (Nivel 1) + 5 (Nivel 2) = 16 agentes

Mapeo de modelos por nivel (configuración vigente en Mac GIGAIT)

Nivel	Agente(s)	Modelo
0	main (CMO AI) + default	kimi/k3
1	PMO + 9 directores	kimi/kimi-for-coding
2	5 especialistas	ollama/qwen3.6:35b-a3b-nvfp4 (local, MoE)

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Reglas de operación

1. Único punto de entrada: toda petición humana entra SOLO al CMO AI (Teams/email).
2. Delegación estructurada: CMO AI → Director → Especialista; respuestas suben por la misma ruta.
3. Especialización estricta (anti-alucinación): cada agente rechaza peticiones fuera de su SOUL y redirige.
4. Ejecución vía n8n: los agentes deciden QUÉ y CUÁNDO; n8n ejecuta el CÓMO (emails, publicaciones, CRM).
5. Modelos por nivel: Nivel 0 y 1 usan Kimi (cloud, suscripción GIGA); Nivel 2 usa el modelo local qwen3.6:35b-a3b-nvfp4 (MoE) en la Mac GIGAIT.
6. Trazabilidad total: PMO AI registra toda petición inter-agente.
7. Staff meetings simulados: CMO AI convoca sincronización semanal entre directores.

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Flujos n8n (8)

ID	Flujo	Agente dueño
F1	Captura y enriquecimiento de leads	SDR & Automation AI
F2	Nutrición de leads por email	Growth & Demand Director AI
F3	Alerta de lead calificado (MQL→SQL)	SDR & Automation AI
F4	Publicación y escucha social	Social & Community / Brand
F5	Follow-up de eventos y webinars	Events & Partnerships
F6	Reporte ejecutivo semanal	Revenue Operations
F7	Monitoreo competitivo	Strategy & Intelligence
F8	Retención y expansión de clientes	Customer Marketing

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Integración de Microsoft Teams como Canal de Conversación

Para que la IA de OpenClaw converse desde Microsoft Teams (además de Telegram), se completó la siguiente configuración:

Diferencia clave: Telegram vs Teams

• Telegram: usa long-polling saliente — OpenClaw consulta los servidores de Telegram, funciona detrás de NAT/Tailscale sin exponer puertos.
• Teams: exige webhook entrante — Microsoft hace POST a un endpoint público (/api/messages), por lo que requiere exponer una URL pública.

Pasos realizados

1. Instalación del plugin msteams en OpenClaw:

   openclaw plugins install @openclaw/msteams
   

2. Configuración del canal en ~/.openclaw/openclaw.json:

   "channels": {
     "msteams": {
       "enabled": true,
       "appId": "404a32a2-92c6-41b5-beef-6dc860b3bfb2",
       "appPassword": "<client-secret>",
       "tenantId": "5c4fae17-a009-4196-85fa-9b956adbd1ea",
       "webhook": { "port": 3978, "path": "/api/messages" }
     }
   }
   

   Añadir "msteams": { "enabled": true } a plugins.entries y reiniciar el gateway.

3. Exposición del webhook con Tailscale Funnel (URL pública):

   tailscale funnel --bg 3978
   

   URL pública resultante: https://gw-proxy-01.tailfbc1e6.ts.net (reenvía al puerto 3978).

4. Configuración en Azure (equipo de IT):

   • Messaging endpoint del bot de Teams: https://gw-proxy-01.tailfbc1e6.ts.net/api/messages
   • Habilitar el canal de Microsoft Teams en el Azure Bot
   • Configurar permisos de Microsoft Graph (Mail.Send, Mail.ReadWrite, Team.ReadBasic.All, ChannelMessage.Send, Sites.ReadWrite.All, Files.ReadWrite.All, Calendars.ReadWrite) con Grant admin consent
   • Instalar la app de Teams en el equipo/canal de conversación

Documentación detallada

• docs/Configuracion_Teams_OpenClaw_GIGA.docx — Configuración esencial de Teams (con diagrama Telegram vs Teams y pasos para IT).
• docs/Guia_Completa_Teams_OpenClaw_GIGA.docx — Guía completa de implementación con todos los pasos de la comunicación.

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Estructura del repositorio

mkt-16-agentes/
├── README.md                       # Este documento
├── docs/
│   ├── blueprint.md                # Diseño de arquitectura (reglas, organigramas, n8n, LLM)
│   ├── documento_base.md           # Documento maestro narrativo
│   ├── plan-ejecucion.md           # Plan de ejecución original
│   ├── solicitud-accesos-microsoft.md        # Accesos Azure/Microsoft a solicitar
│   ├── resumen-accesos-copilot.md            # Resumen de modelos y API key Copilot
│   ├── resumen-accesos-copilot.docx          # Versión Word
│   ├── validacion-subagentes.docx            # Validación (resumen)
│   ├── validacion-subagentes-detallado.docx  # Validación detallada
│   ├── DOCUMENTACION_GIGA_Validacion.docx    # Documentación exhaustiva formato GIGA IT
│   ├── Configuracion_Teams_OpenClaw_GIGA.docx # Configuración de Teams en OpenClaw
│   ├── Guia_Completa_Teams_OpenClaw_GIGA.docx # Guía completa de integración Teams
│   └── Mejor_Version_Agentes_IA_Marketing.xlsx  # Matriz interacciones + tabla LLM + flujos
├── souls/                          # 16 SOULs listos para OpenClaw + plantilla
│   ├── 01-CMO_AI.md
│   ├── ...
│   └── PLANTILLA_especialistas.md
├── diagrams/                       # PNGs de organigramas, interacción y flujos n8n
│   ├── organigrama_completo.png    # 53 agentes
│   ├── organigrama_mejor_version.png
│   ├── interaccion_souls.png
│   └── flujos_n8n.png
├── scripts/                        # Utilidades
│   ├── rag.py                      # Cliente RAG para Qdrant (leer/escribir conocimiento)
│   ├── test-agentes.sh             # Script de prueba de los 16 agentes
│   ├── integrar-rag-souls.sh       # Integra RAG en los SOULs
│   └── gen-docx-validacion.py      # Genera DOCX de validación
├── git-sync.sh                     # Sincroniza a todos los remotos (Forgejo + Azure)
└── openclaw-config/                # Configuración de despliegue OpenClaw
    └── openclaw.json               # Config de despliegue (16 agentes, heartbeat off) — ver modelos-llm.md

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Despliegue

• Host: Mac Mini GigaIT (macOS) · IP Tailscale 100.107.132.30 · IP LAN 192.168.3.30
• OpenClaw: 2026.7.1-2 (modo bare, sin Docker)
• Gateway: http://192.168.3.30:18789 · token gigait-2026 · usuario opedt
• Config: /Users/opedt/.openclaw/openclaw.json
• Heartbeat: desactivado (heartbeat.every: "0m")
• RAG/Memoria: Qdrant (192.168.3.216:7100), 16 colecciones (una por agente) + embeddings nomic-embed-text (Ollama local .149)

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Interacción con OpenClaw

El ecosistema se orquesta desde Hermes (192.168.3.54) mediante SSH y CLI (a través del proxy SOCKS5 de Tailscale):

# Acceso SSH a la Mac GigaIT (vía Tailscale)
ssh -i ~/.ssh/id_ed25519_tailscale \
  -o "ProxyCommand=nc -X 5 -x localhost:1055 %h %p" \
  -p 22 [email protected]

# Consultar a un agente
openclaw agent --agent cmo-ai -m "mensaje"

# Estado del gateway
openclaw status

# RAG: leer/escribir conocimiento de un agente
python3 /Users/opedt/.openclaw/rag.py "consulta" --agente cmo-ai
python3 /Users/opedt/.openclaw/rag.py --guardar "texto" --agente cmo-ai