El mundo de los agentes de inteligencia artificial (IA) ha experimentado un crecimiento significativo, transformando la manera en que interactuamos con la información y las aplicaciones digitales. En este contexto, construir un agente RAG (Retrieval-Augmented Generation) para la documentación de Figma utilizando Next.js y la Vercel AI SDK se presenta como una solución innovadora y práctica para facilitar el acceso a información específica y relevante de manera eficiente. Este enfoque combina las bondades de la generación de lenguaje natural con la recuperación estratégica de fragmentos importantes, permitiendo entregar respuestas contextualizadas sin necesidad de procesar grandes volúmenes de contenido en cada consulta. La motivación detrás de esta iniciativa surge de la dificultad común que enfrentan muchos usuarios al navegar por grandes bloques de documentación técnica extensa y fragmentada.
En particular, Figma, una herramienta ampliamente utilizada en diseño de interfaces, cuenta con una documentación muy completa pero que puede resultar abrumadora para aquellos que necesitan respuestas rápidas y claras. Por ello, desarrollar un agente conversacional especializado en este ecosistema facilita la experiencia de aprendizaje y consulta, proporcionando información puntual y de calidad sin la necesidad de revisar largas páginas de contenido. Para lograr esto, se decidió explorar la tecnología detrás de la creación de agentes de IA siguiendo un camino diferente al convencional. Aunque Python y frameworks como Langchain dominan el panorama de desarrollo en inteligencia artificial, la elección de una plataforma que permitiera implementar el proyecto completamente en TypeScript, con un entorno conocido y eficiente como Next.js, fue clave.
La Vercel AI SDK, aunque emergente, ofreció una solución prometedora que se adapta perfectamente a las necesidades de integración y despliegue rápido, facilitando la creación de un chatbot capaz de manejar preguntas y respuestas basadas en la documentación de Figma. Una parte fundamental del proceso fue la recopilación y preparación de los datos. Se abordó la tarea de scraping de la documentación directamente desde las páginas oficiales de Figma, extrayendo la información en formato Markdown. Esto permitió no solo almacenar la documentación íntegra en una base de datos accesible, sino también preservar la estructura y legibilidad del contenido, lo que resulta fundamental para que el agente presente las respuestas de forma clara y coherente. Para este propósito, la herramienta Firecrawl demostró ser la mejor opción, permitiendo automatizar la conversión de las páginas web a archivos de texto enriquecido y ordenado.
El enfoque RAG es especialmente relevante en este proyecto debido a la magnitud del contenido involucrado. En lugar de alimentar al modelo de lenguaje con toda la documentación completa en cada consulta, lo que sería ineficiente y costoso, el agente recupera solo los fragmentos que resultan más relevantes para la pregunta planteada. Esta estrategia optimiza el rendimiento y reduce los costos, ya que los modelos de lenguaje cobran según la cantidad de tokens procesados. Además, permite brindar respuestas más focalizadas y ajustadas al contexto del usuario, elevando la calidad de la interacción. Sin embargo, este método plantea desafíos en términos de contexto y coherencia, especialmente cuando las consultas requieren entender conceptos que se extienden a través de diferentes secciones de la documentación.
Para abordar este problema, se diseñó una lógica híbrida que evalúa cuándo presentar páginas completas con la información necesaria y cuándo incluir solo fragmentos seleccionados. Esto asegura que el agente mantenga un contexto amplio sin superar las limitaciones del modelo de lenguaje, logrando un balance adecuado entre precisión y economía de recursos. Desde la perspectiva del desarrollo, Next.js ofrece un marco de trabajo robusto para construir aplicaciones web modernas capaces de manejar renderizado del lado del servidor y características avanzadas que mejoran la experiencia del usuario. Su compatibilidad con TypeScript contribuye a un código más estructurado y mantenible, facilitando la incorporación de la Vercel AI SDK para la gestión de las capacidades de IA.
El hosting en Vercel, por su parte, aporta simplicidad en el despliegue y escalabilidad, permitiendo que el proyecto esté disponible en línea en poco tiempo. El resultado final es un agente de IA conversacional que puede responder preguntas sobre la documentación de Figma de manera rápida y confiable. Aunque inicialmente las respuestas se limitaron a texto, la visión a futuro incluye la integración de elementos multimodales como imágenes y gifs, aspectos importantes para un producto orientado al diseño, donde la visualización complementa la explicación. Este avance permitirá que el agente no solo ofrezca respuestas textuales sino también recursos visuales que enriquezcan la comprensión del usuario. Más allá de la utilidad inmediata para los usuarios, la construcción de este agente representa un aprendizaje valioso sobre la aplicación práctica de conceptos avanzados de IA y desarrollo web.
Demuestra que es posible salirse de las opciones más populares, explorar tecnologías emergentes y aún así obtener resultados funcionales y eficientes. La experiencia demuestra que muchas veces las herramientas que reciben mayor atención no son necesariamente las más adecuadas para producción, y que se debe evaluar cuidadosamente cada proyecto para elegir la mejor solución tecnológica según los objetivos y restricciones. En conclusión, la creación de un agente RAG especializado en la documentación de Figma utilizando Next.js y Vercel AI SDK es un ejemplo inspirador de innovación práctica en inteligencia artificial aplicada. Este tipo de soluciones no solo mejora la accesibilidad y la eficiencia al consultar grandes bases de conocimiento, sino que también abre la puerta a nuevas formas de interacción más naturales y útiles.
La combinación de técnicas de recuperación inteligente de información con interfaces conversacionales amplía las posibilidades de uso de la IA en diferentes áreas, desde la educación hasta el soporte técnico y más allá. A medida que las herramientas y plataformas evolucionen, es esperable que este modelo se convierta en un estándar para ayudar a las personas a encontrar respuestas precisas sin perder tiempo y esfuerzo en búsquedas extensas e ineficaces.
