Sube un documento (PDF/TXT/MD) y conversa con él en lenguaje natural. Construido con Mastra, Next.js 16 y Llama 3.3 70B vía Groq.
🔗 Live demo: (se rellena tras el deploy)
- El usuario sube un documento (PDF, TXT o MD)
- Un workflow tipado de Mastra procesa el contenido: extrae resumen, puntos clave, tipo y idioma en una sola pasada
- La UI muestra el análisis estructurado en un panel lateral
- El usuario chatea con un agente conversacional que responde sobre el documento, citando fragmentos literales cuando hace falta
Diseño dev-tool con dark/light mode, streaming en vivo y persistencia por sesión.
| Capa | Tecnología |
|---|---|
| Framework AI | Mastra v1.31 — agentes, tools, workflows |
| LLM | Llama 3.3 70B vía Groq (free tier, 1.000 req/día) |
| Frontend | Next.js 16 (App Router) + React 19 + Tailwind v4 |
| Streaming | Web Streams nativo + AI SDK v6 |
| Persistencia | Cookies httpOnly (sin BD) |
| Parsing PDF | pdf-parse |
| Validación | Zod en schemas de workflow y tools |
| Deploy | Vercel |
┌──────────────┐ ┌────────────────────────────────┐
│ Next.js UI │ ─POST──▶│ /api/analyze │
│ (App Router)│ │ │
│ │ │ ┌──────────────────────────┐ │
│ - drop zone │ │ │ Mastra Workflow │ │
│ - panel doc │ │ │ 1. extractStep (LLM) │ │
│ - chat │ │ │ 2. finalizeStep │ │
│ │ │ └──────────────────────────┘ │
│ │ ◀──cookie httpOnly + JSON análisis │
│ │ │
│ │ ─POST──▶│ /api/chat (streaming) │
│ │ │ │
│ │ │ ┌──────────────────────────┐ │
│ │ │ │ docChatAgent │ │
│ │ │ │ + getAnalysisTool │ │
│ │ │ │ + searchDocumentTool │ │
│ │ │ │ + reintento defensivo │ │
│ │ │ └──────────────────────────┘ │
│ │ ◀──text/plain stream │
└──────────────┘ └────────────────────────────────┘
- Workflow vs llamadas sueltas al LLM. El análisis se modela como un workflow Mastra (no como una secuencia de awaits) para que sea versionable, observable y resiliente. Los pasos están tipados con Zod en input y output.
- Tools registradas en el agente. El
docChatAgenttiene dos tools (get-analysisysearch-document) que demuestran el patrón Mastra de orquestación. En este MVP el contenido se inyecta vía system message para mantener la app stateless en Vercel; la estructura de tools queda lista para una versión con BD. - Cookies httpOnly en lugar de BD. Mantiene la app stateless en Vercel sin añadir Turso/Postgres. Funciona bien hasta ~80KB por documento (truncado en
lib/extractText.ts). - Reintento defensivo en el chat. El tool calling de Llama 3.3 en Groq puede fallar de forma intermitente; el endpoint reintenta una vez y, si vuelve a fallar, devuelve un mensaje legible al usuario sin cortar la conexión.
- UI dev-tool con dark/light. Estética tipo Linear/Vercel pensada para resultar familiar a developers. Persistencia del theme en
localStorage.
- Node.js 22.13+
- API key de Groq (gratis en console.groq.com)
git clone https://github.com/<tu-usuario>/doc-agent.git
cd doc-agent
npm install
cp .env.example .env.local
# Edita .env.local y pega tu GROQ_API_KEY
npm run devAbre http://localhost:3000.
doc-agent/
├── app/
│ ├── page.tsx # UI: chat + panel doc + theme toggle
│ ├── api/
│ │ ├── analyze/route.ts # Endpoint de análisis (workflow Mastra)
│ │ └── chat/route.ts # Endpoint de chat (streaming + reintento)
│ ├── layout.tsx
│ └── globals.css
├── mastra/
│ ├── index.ts # Registro de agentes y workflows
│ ├── agents/index.ts # docChatAgent
│ ├── tools/index.ts # getAnalysisTool, searchDocumentTool
│ ├── workflows/
│ │ └── analyzeDocument.ts # Workflow de 2 pasos
│ └── store.ts # Tipos compartidos del documento
├── lib/
│ └── extractText.ts # Parsing de PDF/TXT con truncado
├── screenshots/ # Capturas para README
├── .env.example
└── README.md
- Documentos de más de 80.000 caracteres se truncan automáticamente.
- PDFs escaneados (sólo imagen) no funcionan: no se hace OCR.
- La sesión vive 4 horas en cookie httpOnly. Tras expirar hay que volver a subir el documento.
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