flask-agents

Web VANTS AI, cuartel general de los agentes de VANTS: el squad, el chat Vants Soporte con GLM y el consumidor de VANTS-BUS, en Flask sobre Vercel.

flask-agents es VANTS AI (vants-ai.vercel.app), la web del cuartel general de los agentes de VANTS. Presenta el squad, sirve el chat de soporte Vants Soporte y contiene el consumidor de VANTS-BUS, el agente más antiguo del squad. Es una app Flask para Python 3.9 o superior, con Flask 3.1 y gunicorn 23, que se despliega en Vercel.

El squad

Agente	Generación	Dónde vive su código	Qué hace
Agente VANTS	Nuevo	services/agent-service/ y workflow agente.yml de Vantsgames	Revisa la plataforma cada 30 minutos, decide con reglas y GLM, relanza lo que falla y guarda su memoria en Neon
VANTCALL (ORION)	Nuevo	bot/ de Vantsgames	El mando del dueño en Discord: comandos /agente y avisos por mensaje directo. En la web aparece como ORION
Vants Soporte	Nuevo	Este repositorio: /soporte y POST /api/chat	Chat de soporte en español con GLM y un modo reglas de respaldo
Consumidor de VANTS-BUS	Viejo	vants_bus/ de este repositorio	Escucha nueve tipos de evento del bus y publica post.generated sobre partidos y torneos
Agentes de desarrollo	Nuevo	CLAUDE.md, DECISIONS.md, ramas y PR	Construyen el código. Nada llega a producción sin pasar por una persona

Solo Vants Soporte y el consumidor del bus tienen código en este repositorio. La web presenta a los demás con los datos de agentes/squad.py, los mismos que devuelve GET /api/agentes.

Cómo se conecta el cuartel

El squad no vive en un solo repositorio: los recuadros indican dónde está el código de cada pieza. En azul, los agentes; en verde, el resto de piezas de VANTS; en amarillo, los servicios externos.

• Agente VANTS. agente.yml lo lanza cada 30 minutos, a mano o cuando Vercel avisa de un deploy fallido. Revisa la web, vants-faceit-webhook, las releases de VANTS HUB, los workflows de Vantsgames, Neon, el último deploy de Vercel y, si está configurado, el servicio de matchmaking. Relanza una sola vez cada workflow que falla y hace como mucho dos redeploys de Vercel por commit. Decide con reglas y, si tiene GLM configurado, con function calling.
• Mando por Discord. /agente comando deja la orden en agent_comandos y el agente la atiende en su siguiente ciclo. Los incidentes y las respuestas llegan al dueño por mensaje directo. Lo hacen el bot VANTCALL y la Neon Function vantsbot, que no necesita el bot encendido. Los comandos están en Bot de Discord.
• VANTS AI. Este repositorio no usa Neon ni llama al Agente VANTS. Vants Soporte habla con GLM por chat/completions, sin function calling, y el consumidor solo habla con VANTS-BUS. La web de Vantsgames enlaza a VANTS AI desde su portada.
• Memoria del agente. Las tablas agent_* salen de las migraciones 25 y 26 de VantsBasededatos. Sus columnas están en Esquema de la base de datos.

Estructura

main.py                 App Flask: registra páginas y API y arranca el consumidor del bus
api/index.py            Entrada del runtime Python de Vercel
endpoints/
  web.py                Páginas
  api.py                API JSON
agentes/squad.py        Datos del squad que muestra la web
soporte/
  ia.py                 Chat con GLM y caída al modo reglas
  reglas.py             Modo reglas: respuestas en español sin dependencias
templates/              Plantillas HTML de las páginas
static/                 CSS, JavaScript e imágenes
vants_bus/
  consumer.py           Consumidor del bus y reacciones por tipo de evento
  vants_bus_client.py   Cliente del bus, solo con la biblioteca estándar
  snippet_flask.py      Ejemplo de integración con Flask
public/                 Favicon
.env.example            Variables de entorno, sin valores
requirements.txt        Dependencias para Vercel: Flask y gunicorn
pyproject.toml          Dependencias del proyecto

Las páginas y los estáticos se copiaron tal cual del despliegue en vivo de VANTS AI. El backend se reconstruyó para responder a las mismas rutas.

Páginas

Ruta	Página
/	Portada: el squad, cómo trabajan los agentes y con qué están hechos
/agente/<id>	Ficha de un agente: agente-vants, orion, soporte o dev-agents. Con otro id responde 404
/soporte	Chat de Vants Soporte
/estado	Panel de estado del squad
/creador	Espacio oficial del creador

En main, /estado muestra siempre la vista local (“MODO LOCAL · SIN DATOS REALES”). .env.example incluye AGENT_URL y AGENT_TOKEN para consultar el estado real del Agente VANTS, pero el código de este repositorio todavía no las lee.

API

Método	Ruta	Respuesta
GET	/healthz	{"ok": true, "servicio": "web-agentes-vants"}
GET	/api/agentes	Los datos del squad de agentes/squad.py
GET	/api/ia	Estado del chat: activo (hay clave de GLM), modelo, proveedor y fallback
POST	/api/chat	Respuesta de Vants Soporte. Ver Chat de soporte
GET	/vants/bus	Estado del consumidor del bus

/vants/bus indica en activo si el consumidor arrancó dentro de Flask y, en consumidor, los contadores procesados, publicados y errores, el último evento recibido (ultimo_evento) y el último error (ultimo_error). Solo refleja el consumidor que corre dentro de Flask, no el proceso independiente.

Chat de soporte

POST /api/chat recibe el mensaje y, si quieres, el historial de la conversación:

{
  "mensaje": "quiénes son los agentes",
  "historial": [{ "rol": "user", "texto": "hola" }]
}

Y responde:

{ "ok": true, "modo": "llm", "modelo": "glm-4.5-flash", "respuesta": "..." }

• Con clave de GLM, responde el modelo ("modo": "llm") como Vants Soporte y en español. Del historial usa los 10 últimos turnos.
• Sin clave, o si GLM falla, responde el modo reglas ("modo": "reglas", "modelo": null). Busca palabras clave sin tener en cuenta los acentos y solo cuenta lo que ya dice la web. El chat nunca devuelve un error 500.
• Si falta mensaje o supera 2000 caracteres, responde 400 con falta_mensaje o mensaje_demasiado_largo en error.

Variables de entorno

.env.example lista todas las variables. Son opcionales: sin ellas, la web arranca con esas funciones apagadas. La app las lee del entorno; en Vercel se definen en el proyecto.

Variable	Para qué sirve	Si falta
AGENT_LLM_KEY	Clave de GLM para el chat	El chat responde en modo reglas
AGENT_LLM_URL	Proveedor compatible con la API de OpenAI	Usa https://api.z.ai/api/paas/v4
AGENT_LLM_MODEL	Modelo del chat	Usa glm-4.5-flash
VANTS_BUS_URL	URL de VANTS-BUS	El consumidor queda apagado
VANTS_BUS_SECRET	Secreto de flask-agents en el bus	El consumidor queda apagado
VANTS_BUS_CURSOR	Archivo donde el consumidor guarda su posición	Usa vants_bus/.vants-cursor.json
AGENT_URL y AGENT_TOKEN	Servicio HTTP del Agente VANTS	El código todavía no las usa

Consumidor del bus

vants_bus/consumer.py es el agente viejo del squad. Se identifica en el bus como flask-agents y escucha nueve tipos de evento: match.finished, match.scheduled, match.canceled, tournament.inscriptions_opened, inscription.created, clip.published, clip.highlights_ready, game.session_started y alert.detected.

Reacciones

Evento	Reacción
match.finished	Redacta Resultado verificado: <equipo A> <marcador> - <marcador> <equipo B> y lo publica como post.generated con kind: "match_result" y el matchId
tournament.inscriptions_opened	Publica post.generated con kind: "tournament_open" y el texto Se abrieron las inscripciones: <nombre del torneo>
Resto de tipos	Solo los registra en el log

Los post.generated llevan channel: "discord" como destino previsto. Hoy los recibe VANTS HUB, que los muestra como notificación “Nueva publicación”.

Para cambiar las reacciones, edita reaccionar en consumer.py o pasa tu propia función a iniciar(handler=...). La función recibe el evento y el cliente del bus. Con tipos=[...] cambias los tipos que escucha.

Si una reacción falla, el error se cuenta y el consumidor sigue con el siguiente evento. Si el bus no responde, registra el error y vuelve a intentarlo.

Cómo arrancarlo

El consumidor necesita VANTS_BUS_URL y VANTS_BUS_SECRET (el secreto de flask-agents). Sin ellas queda apagado y la app funciona igual.

Modo	Cómo arranca	Cuándo usarlo
Proceso independiente	python vants_bus/consumer.py	Modo recomendado. Necesita un proceso que se mantenga encendido
Dentro de Flask	main.py llama a iniciar() al cargar la app y el consumidor corre en un hilo	Cuando la app corre como servidor persistente. No arranca en Vercel (variable VERCEL), porque las funciones serverless no mantienen hilos en segundo plano

Como VANTS AI corre en Vercel, allí el consumidor no arranca dentro de Flask. Para tenerlo en marcha, lánzalo como proceso independiente:

export VANTS_BUS_URL=https://vants-bus.vants.workers.dev
export VANTS_BUS_SECRET=<secreto de flask-agents>
python vants_bus/consumer.py

En los dos modos, cada lectura espera hasta 20 segundos a que lleguen eventos (long-polling). La primera vez empieza desde el momento actual, sin procesar eventos antiguos. Tras un reinicio, continúa donde lo dejó.

Publicar eventos desde los agentes

import os
from vants_bus.vants_bus_client import VantsBus, EVENTS

bus = VantsBus(os.environ["VANTS_BUS_URL"], "flask-agents", os.environ["VANTS_BUS_SECRET"])
bus.publish(EVENTS["HIGHLIGHTS_READY"], {"clipId": "abc", "game": "cs2"})

EVENTS es un diccionario con los 12 tipos del contrato. Qué proyecto consume cada tipo y cómo se firman las peticiones está en Cómo se conectan los repositorios.

Ejecutar en local

pip install -r requirements.txt
python main.py  # http://localhost:8000

python main.py arranca el servidor de desarrollo de Flask en el puerto 8000, con el modo debug activado. En un servidor persistente también puedes usar gunicorn main:app. Para probar el chat:

curl -s -X POST http://localhost:8000/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"mensaje": "quiénes son los agentes"}'

Despliegue en Vercel

El runtime Python de Vercel busca api/index.py, que importa la app de main.py, e instala las dependencias de requirements.txt. Las páginas, los estáticos y la API salen de la misma app.