El punto de partida.
Antes de plantear un agente que actúe sobre campañas, es necesario definir qué puede consultar, cómo recibe los datos y cómo representa la respuesta. Esta exploración de Ilusiono se centra en esa base de lectura y organización.
De la intención al trabajo concreto.
- Preparación de una API con Fastify y TypeScript para estructurar las herramientas del agente.
- Diseño de una interfaz de demostración en Lovable con dashboard, campañas, recomendaciones, aprobaciones y registro de actividad; sin conexión a campañas reales.
- Definición de consultas de cuentas, campañas e insights a través de MCP, junto con respuestas simuladas para el desarrollo.
- Organización de documentación, prompts y carpetas de flujos como base para seguir construyendo el sistema.
El criterio detrás de la solución.
Comenzar por lectura y simulación permite validar el contrato de las herramientas antes de conectar acciones con impacto en campañas. El alcance del prototipo queda separado de una futura interfaz de control o automatización de cambios.
I+D · prototipo.
El trabajo reúne una API inicial de lectura y una interfaz de demostración desarrollada en Lovable. El panel muestra cuentas, campañas, recomendaciones y aprobaciones en modo simulación; la API de Meta Ads aparece sin conectar. La optimización autónoma y las acciones sobre campañas reales siguen fuera del alcance validado del prototipo.
