Sistemas proactivos de notificaciones y alertas
Agentes que muestran información importante sin que tenga que solicitarla.
Sistemas proactivos de notificaciones y alertas es una lección gratuita de AI Agents en CoddyKit. Esta es la lección 2 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de AI Agents, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de AI Agents incluye 4 lecciones en total.
Agentes proactivos frente a reactivos
La mayoría de los agentes son reactivos: responden a solicitudes. Un agente proactivo supervisa las condiciones y se pone en contacto con el usuario cuando ocurre algo relevante, sin que se lo soliciten. Es más parecido a tener un asistente personal.
Bucle de sondeo en segundo plano
El patrón proactivo más sencillo consiste en un bucle en segundo plano que realiza una comprobación cada N minutos y envía una alerta si se cumple una condición. Utilice un hilo o un bucle asíncrono para evitar bloquear la ejecución.
import asyncio
import httpx
from datetime import datetime
async def poll_price(ticker: str, alert_threshold: float) -> None:
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(
f'https://api.finance.example.com/quote/{ticker}',
headers={'Authorization': 'Bearer your-api-key'}
)
data = response.json()
price = float(data.get('price', 0))
if price < alert_threshold:
await send_push_notification(
title=f'{ticker} Price Alert',
message=f'{ticker} is now ${price:.2f}, below your threshold of ${alert_threshold:.2f}'
)
async def price_alert_loop(ticker: str, threshold: float, interval_seconds: int = 300):
print(f'Monitoring {ticker} every {interval_seconds}s, alert below ${threshold}')
while True:
try:
await poll_price(ticker, threshold)
except Exception as e:
print(f'Polling error: {e}')
await asyncio.sleep(interval_seconds)
print('Price alert loop defined')Alertas basadas en umbrales
Las alertas basadas en umbrales se activan cuando una métrica cruza un límite definido. Algunos buenos umbrales son valores absolutos (precio < $100), cambios porcentuales (caída > 5 %) o comparaciones con promedios históricos.
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional, Callable
@dataclass
class AlertRule:
name: str
check_fn: Callable # Returns a float value
condition: str # 'lt', 'gt', 'lte', 'gte'
threshold: float
cooldown_minutes: int = 60 # Don't re-alert for this long
last_alerted: Optional[float] = None
def evaluate_rule(rule: AlertRule) -> Optional[str]:
import time
# Respect cooldown
if rule.last_alerted:
elapsed = time.time() - rule.last_alerted
if elapsed < rule.cooldown_minutes * 60:
return None
current_value = rule.check_fn()
triggered = (
(rule.condition == 'lt' and current_value < rule.threshold) or
(rule.condition == 'gt' and current_value > rule.threshold) or
(rule.condition == 'lte' and current_value <= rule.threshold) or
(rule.condition == 'gte' and current_value >= rule.threshold)
)
if triggered:
rule.last_alerted = time.time()
return f'Alert: {rule.name} = {current_value:.2f} ({rule.condition} {rule.threshold})'
return None
# Example rule
rule = AlertRule(
name='CPU Usage',
check_fn=lambda: 85.0, # In reality: psutil.cpu_percent()
condition='gt',
threshold=80.0,
cooldown_minutes=30
)
print(evaluate_rule(rule))Criterios de coincidencia para nuevos correos electrónicos
Un agente de correo electrónico proactivo supervisa la bandeja de entrada y envía una alerta cuando llegan mensajes que cumplen criterios específicos: proceden de un remitente VIP, contienen determinadas palabras clave o tienen indicadores de alta importancia.
from dataclasses import dataclass
from typing import List
import re
@dataclass
class EmailAlertCriteria:
from_domains: List[str] = None
from_emails: List[str] = None
subject_keywords: List[str] = None
body_keywords: List[str] = None
min_importance: str = None # 'high', 'medium'
def matches_criteria(email: dict, criteria: EmailAlertCriteria) -> bool:
sender = email.get('from', '').lower()
subject = email.get('subject', '').lower()
body = email.get('body', '').lower()
if criteria.from_domains:
domain_match = any(domain.lower() in sender for domain in criteria.from_domains)
if not domain_match:
return False
if criteria.from_emails:
email_match = any(e.lower() in sender for e in criteria.from_emails)
if not email_match:
return False
if criteria.subject_keywords:
keyword_match = any(kw.lower() in subject for kw in criteria.subject_keywords)
if not keyword_match:
return False
return True
criteria = EmailAlertCriteria(
from_domains=['@important-client.com', '@boss.company.com'],
subject_keywords=['urgent', 'action required', 'ASAP']
)
email = {'from': 'john@important-client.com', 'subject': 'Urgent: Contract Issue'}
print('Matches:', matches_criteria(email, criteria))Notificaciones de Pushover
Pushover envía notificaciones push a iOS y Android. Tiene una API REST sencilla y un nivel gratuito. Es ideal para agentes personales que necesitan alertar a un único usuario.
import httpx
import os
PUSHOVER_TOKEN = os.environ.get('PUSHOVER_APP_TOKEN', 'your-app-token')
PUSHOVER_USER = os.environ.get('PUSHOVER_USER_KEY', 'your-user-key')
async def send_pushover(title: str, message: str, priority: int = 0, url: str = None) -> bool:
'''
priority: -2 (lowest) to 2 (emergency with acknowledgment)
0 = normal, 1 = high priority (bypass quiet hours)
'''
async with httpx.AsyncClient() as client:
data = {
'token': PUSHOVER_TOKEN,
'user': PUSHOVER_USER,
'title': title,
'message': message,
'priority': priority
}
if url:
data['url'] = url
response = await client.post('https://api.pushover.net/1/messages.json', data=data)
result = response.json()
if result.get('status') == 1:
print(f'Push sent: {title}')
return True
else:
print(f'Push failed: {result.get("errors")}')
return False
async def send_push_notification(title: str, message: str):
await send_pushover(title, message)Notificaciones por mensaje directo de Slack
Envíe alertas proactivas como mensajes directos de Slack. A diferencia de los mensajes en canales, los mensajes directos garantizan que el usuario reciba la notificación aunque no se encuentre en un canal específico.
from slack_sdk import WebClient
import os
slack_client = WebClient(token=os.environ.get('SLACK_BOT_TOKEN', 'xoxb-...'))
def send_slack_dm(user_id: str, title: str, message: str, urgency: str = 'normal') -> bool:
# Build blocks for rich formatting
blocks = [
{
'type': 'section',
'text': {
'type': 'mrkdwn',
'text': f'*{title}*\n{message}'
}
}
]
if urgency == 'high':
# Add urgent emoji prefix
blocks[0]['text']['text'] = '🚨 ' + blocks[0]['text']['text']
try:
response = slack_client.chat_postMessage(
channel=user_id, # DM: channel = user_id
text=f'{title}: {message}', # Fallback text
blocks=blocks
)
return True
except Exception as e:
print(f'Slack DM failed: {e}')
return False
print('Slack DM function defined')
print('Usage: send_slack_dm("U0123ABCD", "Price Alert", "AAPL dropped below $150")')Notificación por correo electrónico
El correo electrónico es fiable para las alertas que no son urgentes. Utilice smtplib de Python o la API de SendGrid para enviar correos electrónicos mediante programación desde su agente.
import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText
import os
def send_email_alert(to_email: str, subject: str, html_body: str) -> bool:
smtp_host = os.environ.get('SMTP_HOST', 'smtp.gmail.com')
smtp_port = int(os.environ.get('SMTP_PORT', '587'))
smtp_user = os.environ.get('SMTP_USER', '')
smtp_pass = os.environ.get('SMTP_PASS', '')
try:
msg = MIMEMultipart('alternative')
msg['Subject'] = subject
msg['From'] = smtp_user
msg['To'] = to_email
html_part = MIMEText(html_body, 'html')
msg.attach(html_part)
with smtplib.SMTP(smtp_host, smtp_port) as server:
server.starttls()
server.login(smtp_user, smtp_pass)
server.sendmail(smtp_user, to_email, msg.as_string())
print(f'Email sent to {to_email}: {subject}')
return True
except Exception as e:
print(f'Email failed: {e}')
return False
html = '<p>Your agent detected a price drop: <strong>AAPL is now $147.50</strong></p>'
print('Email alert function defined')Enrutador de alertas multicanal
Enrute las alertas al canal adecuado según su urgencia. Las alertas críticas deben enviarse mediante notificaciones push; las alertas informativas, por correo electrónico; y los resúmenes diarios, mediante un mensaje directo de Slack.
import asyncio
from enum import Enum
class AlertLevel(Enum):
INFO = 'info' # Email/Daily summary
WARNING = 'warning' # Slack DM
CRITICAL = 'critical' # Push notification immediately
async def route_alert(title: str, message: str, level: AlertLevel, user_config: dict):
user_id = user_config.get('user_id')
email = user_config.get('email')
push_enabled = user_config.get('push_enabled', True)
if level == AlertLevel.CRITICAL and push_enabled:
success = await send_pushover(title, message, priority=1)
if not success:
# Fallback to Slack DM
slack_user = user_config.get('slack_user_id')
if slack_user:
send_slack_dm(slack_user, title, message, urgency='high')
elif level == AlertLevel.WARNING:
slack_user = user_config.get('slack_user_id')
if slack_user:
send_slack_dm(slack_user, title, message)
else: # INFO
if email:
send_email_alert(email, title, f'<p>{message}</p>')
user_config = {
'user_id': 'user-42',
'email': 'user@example.com',
'slack_user_id': 'U0123ABCD',
'push_enabled': True
}
asyncio.run(route_alert('Price Alert', 'AAPL dropped to $147', AlertLevel.WARNING, user_config))Deduplicación de alertas y períodos de espera
Sin deduplicación, una condición que persiste durante horas enviará cientos de alertas. Los períodos de espera evitan volver a alertar sobre la misma condición dentro de un intervalo especificado.
import time
import redis
import json
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
def should_send_alert(alert_key: str, cooldown_seconds: int = 3600) -> bool:
redis_key = f'alert:cooldown:{alert_key}'
if r.exists(redis_key):
ttl = r.ttl(redis_key)
print(f'Alert {alert_key} on cooldown. {ttl}s remaining')
return False
return True
def record_alert_sent(alert_key: str, cooldown_seconds: int = 3600):
redis_key = f'alert:cooldown:{alert_key}'
r.setex(redis_key, cooldown_seconds, '1')
def maybe_send_alert(alert_type: str, metric_value: float, user_id: str, cooldown_hours: int = 1):
# Create unique key per alert type per user
alert_key = f'{user_id}:{alert_type}'
if not should_send_alert(alert_key, cooldown_seconds=cooldown_hours * 3600):
return False
# Send the alert
print(f'Sending alert: {alert_type} = {metric_value} for user {user_id}')
record_alert_sent(alert_key, cooldown_seconds=cooldown_hours * 3600)
return True
maybe_send_alert('price_drop_AAPL', 147.50, 'user-42')
maybe_send_alert('price_drop_AAPL', 146.00, 'user-42') # Blocked by cooldownFiltrado basado en las preferencias del usuario
No todos los usuarios desean recibir todas las alertas. Almacene las preferencias del usuario sobre los tipos de alerta que desea, los umbrales correspondientes y los canales que prefiere. El agente comprueba las preferencias antes de enviar una alerta.
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, List
@dataclass
class UserAlertPreferences:
user_id: str
enabled_channels: List[str] = field(default_factory=lambda: ['push'])
alert_rules: Dict[str, dict] = field(default_factory=dict)
quiet_hours_start: int = 22 # 10pm
quiet_hours_end: int = 8 # 8am
def is_quiet_hours(prefs: UserAlertPreferences) -> bool:
from datetime import datetime
hour = datetime.now().hour
start = prefs.quiet_hours_start
end = prefs.quiet_hours_end
if start > end: # Spans midnight
return hour >= start or hour < end
return start <= hour < end
def should_alert_user(prefs: UserAlertPreferences, alert_type: str, value: float) -> bool:
rule = prefs.alert_rules.get(alert_type)
if not rule:
return False # User hasn't set up this alert type
threshold = rule.get('threshold')
condition = rule.get('condition', 'lt')
urgent = rule.get('urgent', False)
if is_quiet_hours(prefs) and not urgent:
print(f'Suppressing non-urgent alert during quiet hours')
return False
return (
(condition == 'lt' and value < threshold) or
(condition == 'gt' and value > threshold)
)
prefs = UserAlertPreferences(
user_id='user-42',
alert_rules={'price_drop': {'threshold': 150.0, 'condition': 'lt'}}
)
print('Should alert:', should_alert_user(prefs, 'price_drop', 147.50))Agregación de alertas en resúmenes
En lugar de enviar alertas individuales para cada evento, acumúlelas y envíe un resumen. Esto reduce la fatiga de notificaciones de los usuarios que tienen muchas condiciones supervisadas.
import redis
import json
from datetime import datetime
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
def add_to_digest(user_id: str, alert: dict):
key = f'digest:{user_id}:{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}'
r.rpush(key, json.dumps(alert))
r.expire(key, 86400 * 2) # Keep for 2 days
def send_and_clear_digest(user_id: str) -> int:
key = f'digest:{user_id}:{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}'
raw_alerts = r.lrange(key, 0, -1)
if not raw_alerts:
print(f'No alerts for user {user_id} today')
return 0
alerts = [json.loads(a) for a in raw_alerts]
digest_text = f'Daily Digest ({len(alerts)} alerts):\n'
digest_text += '\n'.join([f'- {a["title"]}: {a["message"]}' for a in alerts])
# Send as single notification
print(f'Sending digest to {user_id}:\n{digest_text}')
# send_email_alert(user_email, 'Daily Alert Digest', digest_text)
r.delete(key)
return len(alerts)
add_to_digest('user-42', {'title': 'AAPL Alert', 'message': 'Price at $147.50'})
add_to_digest('user-42', {'title': 'GOOG Alert', 'message': 'Price at $175.00'})
send_and_clear_digest('user-42')Comprobación de conocimientos: notificaciones proactivas
Compruebe su comprensión de los sistemas de notificaciones y alertas proactivas.
Resumen de las notificaciones proactivas
Los agentes proactivos utilizan bucles de sondeo en segundo plano para supervisar las condiciones y enviar alertas mediante notificaciones push (Pushover), mensajes directos de Slack o correo electrónico. Entre los elementos clave de diseño se incluyen reglas basadas en umbrales con períodos de espera para evitar la fatiga, filtrado según las preferencias del usuario para personalizar la experiencia, enrutamiento multicanal según la urgencia, compatibilidad con horas de silencio y resúmenes diarios de las alertas acumuladas de baja prioridad.
Preguntas frecuentes
¿La lección «Sistemas proactivos de notificaciones y alertas» es gratis?
Sí — el texto completo de «Sistemas proactivos de notificaciones y alertas» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de AI Agents, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de AI Agents incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Sistemas proactivos de notificaciones y alertas»?
Agentes que muestran información importante sin que tenga que solicitarla. Practicas AI Agents con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar AI Agents?
No se requiere experiencia previa. AI Agents en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 2 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Sistemas proactivos de notificaciones y alertas»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de AI Agents?
Sí. Cada lección de AI Agents incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Patrones de diseño para agentes siempre activos
- Sistemas proactivos de notificaciones y alertas
- Persistencia del contexto entre sesiones
- Creación de un agente informativo diario