Revista de Tubería Autónoma con Claude Code: Desglose de Arquitectura Agéntica

Descripción General de la Arquitectura

El sistema DEEPCONTEXT trata a Claude Code como un equipo editorial en lugar de un chatbot, implementando una canalización de siete pasos que transforma un titular en hasta cinco artículos terminados. La arquitectura funciona como una redacción con una jerarquía editorial estricta.

Capa 1: Inteligencia

Antes de que el LLM procese un titular, un script de Python (crosslink.py) que utiliza embeddings multilingual-e5-large calcula la similitud con cada artículo publicado. Esto crea un "informe" que contiene artículos similares, hechos verificados coincidentes, clústeres existentes y brechas de cobertura de personajes. El sistema utiliza puntuaciones Z en lugar de similitud coseno bruta para normalizar contra la distribución del corpus en este contexto específico de dominio (geopolítica, economía, ciencia). Una puntuación Z de 3.5 indica una similitud en el percentil 99.9, lo que probablemente señala un duplicado.

Capa 2: Decisiones Editoriales

El agente principal de Claude Code lee el informe y toma varias decisiones editoriales:

• Analizar: Identifica 6-10 brechas de conocimiento que el titular abre
• Enrutar: Decide entre las opciones NUEVO_CLÚSTER, EXTENDER, ACTUALIZAR o OMITIR
• Regionalizar: Verifica qué regiones globales se ven afectadas directamente (no solo mencionadas)
• Asignación de Personajes: Selecciona cuál de los cinco personajes de escritor debe abordar qué ángulo
• Deduplicar: Cruza los artículos planificados con el archivo después de la asignación de personajes

El paso de enrutamiento proporciona disciplina editorial, permitiendo que el sistema detenga la canalización si el contenido ya está suficientemente cubierto.

Capa 3: Escritura Paralela

El agente principal lanza hasta cinco subagentes simultáneamente, cada uno manejando un artículo. Cada subagente:

• Carga exclusivamente su propio archivo de personaje (ahorra tokens, evita la mezcla de voces)
• Estructura el artículo con un esquema que incluye objetivos de sección
• Escribe un borrador de 2,000-3,000 palabras
• Extrae cada afirmación verificable y la clasifica (NÚMERO, NOMBRE, TÉCNICO, HISTÓRICO, CAUSAL)

Los subagentes operan de forma aislada sin comunicación entre ellos, con el agente principal coordinando su trabajo.

Capa 4: Verificación de Hechos en Tres Etapas

Después de completar el borrador, se ejecutan tres capas de preprocesamiento antes de la verificación por LLM:

• Coincidencia con la base de hechos (crosslink.py factmatch): Compara las afirmaciones extraídas con más de 1,030 hechos verificados de artículos anteriores. Las coincidencias de alta confianza se verifican automáticamente sin necesidad de revisión.
• Coincidencia con Wikipedia/Wikidata (crosslink.py wikicheck): Verifica datos estructurados de Wikidata y texto de las secciones principales de Wikipedia utilizando una base de datos local (sin llamadas a API).
• Búsqueda web: Solo para afirmaciones no coincidentes en la base de hechos o Wikipedia, reduciendo las búsquedas web aproximadamente en un 70%.

Las categorías de veredicto incluyen CORRECTO, FALSO, IMPRECISO, SIMPLIFICADO y NO VERIFICABLE. Las afirmaciones FALSAS requieren corrección inmediata, mientras que más de tres afirmaciones NO VERIFICABLES impiden la publicación.

Capa 5: Traducción y Publicación

Las traducciones ocurren solo a partir de la versión final verificada, nunca de borradores. Un script de publicación de Python maneja inserciones en la base de datos, creación de enlaces y cálculo de embeddings en un solo comando.

Métricas del Sistema

El sistema ha producido:

• 246 artículos publicados en 25 clústeres temáticos
• Contenido en 8 idiomas: inglés (siempre), más alemán, español, francés, portugués, árabe, hindi, japonés e indonesio donde sea regionalmente relevante
• 1,030 hechos verificados en la base de hechos en crecimiento con caducidad automática (hechos económicos = 3 meses, históricos = nunca)
• 5 personajes distintos con estilos de escritura mediblemente diferentes