feat: uMind pasa a multi-agente por tenant
Un tenant (negocio/sitio, dueño de los dominios permitidos) puede tener varios UmindAgente independientes (ej. "Ventas", "Soporte"), cada uno con su propia config de IA, tono, base de conocimiento, tools, canales y conexión de correo. El site_key también pasa a ser por agente, así cada uno tiene su propio <script> de widget embebible y su propio color. Backend: - Nuevo modelo UmindAgente (pkg/models/umind_agente.go), con SiteKey, AiConfigID, Tono, MensajeBienvenida y Color — campos que antes vivían en UmindTenant y se sacan de ahí (las columnas viejas quedan huérfanas sin usar, no se hace DROP COLUMN). - UmindDocumento, UmindChunk, UmindHerramienta, UmindCanal, UmindConexion y UmindMensaje pasan de TenantID a AgenteID. El campo se agrega sin "not null" para no romper el ALTER TABLE en Postgres sobre tablas que ya tienen filas (ej. emetropolitana). - migrations.MigrarUmindAgentes(): idempotente, crea un agente "Principal" por cada tenant existente heredando lo que ya tenía configurado, y mueve sus datos de tenant_id a agente_id. Corre en cada arranque normal, mismo criterio que los Seed* — nada se rompe para los tenants ya en producción. - Motor del agente, widget, canales (Telegram/WhatsApp) y OAuth de correo ahora operan sobre UmindAgente; el tenant solo se consulta para el chequeo de dominio permitido y el nombre del negocio que ve el visitante. Frontend: nueva jerarquía de navegación tenant → lista de agentes (TenantAgentes.vue) → detalle de un agente (AgenteDetail.vue, antes TenantDetail.vue) con las mismas 6 tabs de siempre, ahora por agente. El modal de tenant en el sidebar se achica a nombre/dominios/activo. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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Claude Sonnet 5
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f3f2f421d6
@@ -202,19 +202,20 @@ func trocearTexto(texto string) []string {
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return chunks
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}
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// IngestarTenant crawlea el sitio del tenant, trocea el contenido, genera los
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// embeddings y los guarda como UmindChunk. Se ejecuta en segundo plano desde
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// el panel admin porque puede tardar (varias páginas + llamadas al API de
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// embeddings). El UmindDocumento va reflejando el progreso/estado.
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func IngestarTenant(tenantID uint, documentoID uint, urlInicial string, maxPaginas int) {
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if _, err := models.GetUmindTenantByID(tenantID); err != nil {
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models.UpdateUmindDocumentoEstado(documentoID, "error", fmt.Sprintf("tenant no encontrado: %v", err), 0)
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// IngestarAgente crawlea el sitio indicado, trocea el contenido, genera los
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// embeddings y los guarda como UmindChunk para ese agente. Se ejecuta en
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// segundo plano desde el panel admin porque puede tardar (varias páginas +
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// llamadas al API de embeddings). El UmindDocumento va reflejando el
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// progreso/estado.
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func IngestarAgente(agenteID uint, documentoID uint, urlInicial string, maxPaginas int) {
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if _, err := models.GetUmindAgenteByID(agenteID); err != nil {
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models.UpdateUmindDocumentoEstado(documentoID, "error", fmt.Sprintf("agente no encontrado: %v", err), 0)
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return
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}
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// Los embeddings usan una config global (módulo "umind_embeddings"), no la
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// del tenant: todos los chunks de todos los tenants deben salir del mismo
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// del agente: todos los chunks de todos los agentes deben salir del mismo
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// modelo de embeddings para que la similitud coseno entre vectores tenga
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// sentido. La config del tenant (AiConfigID) es solo para el chat.
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// sentido. La config del agente (AiConfigID) es solo para el chat.
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ai, err := models.GetUmindEmbeddingsConfig()
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if err != nil {
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models.UpdateUmindDocumentoEstado(documentoID, "error", err.Error(), 0)
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@@ -269,7 +270,7 @@ func IngestarTenant(tenantID uint, documentoID uint, urlInicial string, maxPagin
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continue
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}
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chunks = append(chunks, models.UmindChunk{
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TenantID: tenantID,
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AgenteID: agenteID,
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DocumentoID: documentoID,
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Contenido: texto,
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EmbeddingJSON: embJSON,
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@@ -283,5 +284,5 @@ func IngestarTenant(tenantID uint, documentoID uint, urlInicial string, maxPagin
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}
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models.UpdateUmindDocumentoEstado(documentoID, "listo", "", len(chunks))
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log.Printf("[UMIND] Ingesta de tenant %d completada: %d páginas, %d chunks", tenantID, len(paginas), len(chunks))
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log.Printf("[UMIND] Ingesta de agente %d completada: %d páginas, %d chunks", agenteID, len(paginas), len(chunks))
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}
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