Datos de contratación pública para agentes de inteligencia artificial: Flujo de trabajo de código

TL;DR

• Los datos de contratación pública para el trabajo de agentes de IA deben usar la pila de agentes de IA de CapSolver como una capa de recuperación explícita, no como lógica de reintento oculta.
• capsolver-core se adapta a los scripts de Playwright, capsolver-agent se adapta a los agentes de llamada de herramientas y capsolver-mcp se adapta a los clientes compatibles con MCP.
• El patrón seguro es detectar, leer parámetros, resolver una vez con reintentos limitados, completar y luego registrar el estado de la solicitud para revisión.
• Los agentes deben detenerse cuando cambie el alcance de la tarea, cuando la página solicite acceso restringido o cuando el manejo de desafíos se repita sin progreso.

Introducción

Los datos de contratación pública para agentes de IA requieren código de recolección repetible, no una promesa vaga de que un agente puede navegar. CapSolver debe integrarse como una capacidad de agente documentada: el navegador o el modelo detecta un desafío de verificación, la herramienta aprobada lo maneja y el agente reanuda solo cuando la tarea autorizada por el usuario original aún sea válida. La documentación oficial de CapSolver AI describe tres capas prácticas: CapSolver para agentes de IA para la arquitectura, modo de SDK del núcleo para flujos de Playwright, esquemas de herramientas de agente para llamadas controladas por el modelo y herramientas del servicio MCP para clientes que descubran herramientas a través del Protocolo de Contexto del Modelo. Este artículo convierte esos documentos en un flujo de trabajo de datos de contratación pública para agentes de IA con código, reglas de detención y campos de registro.

Usar los paquetes oficiales de CapSolver AI

La documentación de CapSolver AI describe tres capas. Use la capa más baja que coincida con su modelo de propiedad: SDK del núcleo cuando su código controla el navegador, herramientas de agente cuando un modelo decide cuándo llamar a una herramienta y servicio MCP cuando su cliente de IA debe descubrir herramientas de resolución automáticamente.

pip install "capsolver-core[playwright] @ git+https://github.com/capsolver-ai/capsolver-core.git"
pip install git+https://github.com/capsolver-ai/capsolver-agent.git
pip install "capsolver-mcp[browser] @ git+https://github.com/capsolver-ai/capsolver-mcp.git"
playwright install chromium
export CAPSOLVER_API_KEY="su-clave-de-api-de-capsolver"

La Introducción y inicio rápido explica los roles de los paquetes: capsolver-core expone el motor, capsolver-agent lo envuelve como herramientas y capsolver-mcp expone la misma capacidad a clientes MCP. Mantenga la clave de API en la configuración del entorno y evite colocarla en prompts, registros, capturas de pantalla o ejemplos de artículos.

Arquitectura del agente de contratación

Los portales de contratación suelen mostrar páginas de búsqueda, páginas de detalles de notificaciones, archivos adjuntos y actualizaciones de adjudicación. Un agente de IA debe normalizar estos pasos en un contrato de fuente antes de manejar cualquier desafío de verificación.

source_contract = {
    "portal": "city-procurement",
    "allowed_paths": ["/bids", "/awards", "/notices"],
    "public_records_only": True,
    "max_challenge_attempts": 1,
}

def in_public_procurement_scope(url):
    return any(path in url for path in source_contract["allowed_paths"])

Este contrato mantiene los datos de contratación pública para agentes de IA enfocados en registros públicos y detiene la ejecución cuando el objetivo cambie a contenido exclusivo o restringido.

Patrón de SDK del núcleo para agentes controlados por navegador

Use capsolver-core cuando su flujo de datos de contratación pública para agentes de IA ya controle una página de Playwright. El camino oficial del SDK del núcleo es detectar, leer la información de CAPTCHA, resolver y devolver el token a la página. La llamada de navegador integral es útil cuando la estructura de la página es dinámica.

import asyncio
from capsolver_core import create_capsolver
from playwright.async_api import async_playwright

TARGET_URL = "https://example.gov/procurement/notices"

async def run_agent_step():
    async with async_playwright() as pw:
        browser = await pw.chromium.launch()
        page = await browser.new_page()
        await page.goto(TARGET_URL, wait_until="domcontentloaded")

        async with create_capsolver(api_key="SU_CLAVE_DE_API_DE_CAPSOLVER") as cap:
            captcha_types = await cap.detect(page)
            if not captcha_types:
                return "continue_without_challenge"

            results = await cap.solve_on_page(page)
            solved = [r for r in results if r.solution and not r.error]
            if not solved:
                return "stop_for_review"

        return "resume_original_authorized_task"

asyncio.run(run_agent_step())

El detalle de ingeniería importante es el valor de retorno, no solo el token. Su agente debe continuar solo cuando la tarea original aún sea legal, razonable y autorizada por el usuario. Debe detenerse cuando la página solicite datos privados, restringidos, sensibles o no autorizados.

Patrón de servicio MCP para clientes de IA

Use capsolver-mcp cuando el agente se ejecute dentro de un cliente compatible con MCP. La guía del servicio MCP documenta transportes de stdio, SSE y HTTP transmisibles y enumera herramientas como solve_captcha, detect_captchas, solve_on_page, get_balance y get_supported_captchas.

capsolver-mcp --transport streamable-http --host 127.0.0.1 --port 8000

{
  "mcpServers": {
    "capsolver": {
      "command": "capsolver-mcp",
      "env": {
        "CAPSOLVER_API_KEY": "SU_CLAVE_DE_API_DE_CAPSOLVER"
      }
    }
  }
}

Para los datos de contratación pública para agentes de IA, MCP es más fuerte cuando varios desarrolladores usan clientes diferentes pero necesitan una superficie de herramienta revisada. Mantenga el nombre del servicio estable, almacene las claves fuera de los prompts y registre las llamadas a herramientas con identificador de solicitud, URL objetivo, tipo de desafío, número de intentos y estado final.

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Reglas de seguridad que pertenecen al bucle del agente

Verificaciones de alcance

Antes de llamar a cualquier herramienta de desafío, confirme que la tarea fue autorizada por el usuario, que el objetivo está dentro de la lista de dominios aprobados y que los datos que se están accediendo son públicos u otros permitidos. Un flujo de trabajo de datos de contratación pública para agentes de IA nunca debe tratar la capacidad técnica como permiso.

Límites de reintentos

Use un pequeño presupuesto de reintentos. Un reintentos de estado de navegador y un reintentos de refrigeración suelen ser suficientes. Los eventos de desafío repetidos deben crear un ticket de revisión en lugar de continuar en silencio.

Observabilidad

Capture URL, hora, tipo de desafío, ruta del paquete de CapSolver, número de intento, estado del resultado y estado final de la página. No almacene contenido de página no relacionado, credenciales, secretos de sesión o datos personales a menos que su política lo permita explícitamente.

Para los datos de contratación pública para agentes de IA, mantenga la ejecución legal y basada en evidencia: respete el comportamiento de los códigos de estado HTTP, requisitos de accesibilidad, gestión de riesgos de privacidad y administración de datos públicos.

Conclusión

Un artículo sólido sobre datos de contratación pública para agentes de IA debe mostrar caminos de implementación reales, y un flujo de trabajo sólido debe hacer lo mismo. La elección práctica es simple: use capsolver-core para automatización de navegador con código propiedad, capsolver-agent para agentes de llamada de herramientas y capsolver-mcp para clientes compatibles con MCP. Mantenga el manejo de desafíos acotado, registrado y vinculado a trabajo autorizado por el usuario. Cuando su equipo esté listo para agregar esa capa de recuperación a un flujo de trabajo de agente, comience con CapSolver y la documentación oficial de agentes de IA.

Preguntas frecuentes

¿Qué paquete de CapSolver debe usar primero un agente de IA?

Use capsolver-core cuando su aplicación posea el código del navegador, capsolver-agent cuando un modelo deba llamar a una herramienta y capsolver-mcp cuando el cliente de IA deba descubrir herramientas a través de MCP.

¿Debe el modelo decidir cada reintento de CAPTCHA?

No. El modelo puede solicitar una llamada a una herramienta, pero la aplicación debe imponer el alcance, los límites de reintentos y las condiciones de detención.

¿Puede usarse este flujo de trabajo en datos privados o restringidos?

No. El manejo de CAPTCHA no otorga permiso. Úselo solo para flujos de trabajo legales, razonables y autorizados por el usuario que respeten los términos del sitio y los derechos de datos.

¿Qué debe registrarse para revisión?

Registre la URL de origen, tipo de desafío, ruta de la herramienta, número de intentos, estado del resultado y estado final de la página. Mantenga las credenciales y el contenido de página no relacionado fuera de los registros.