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ScalePath Hub
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Arquitectura Atlas
Interno · Equipo Mar 2026
3
Niveles
21
Flujos
15
Namespaces
n8n + Pinecone + OpenAI
Stack
Diagrama de arquitectura
Nivel 1 Atlas Unified Chat
1 flujo · 1 punto de entrada
Trigger
Webhook /atlas-chat
Router
Stage Detection
executeWorkflow
→ Supervisor Estrategia
executeWorkflow
→ Supervisor Finanzas
executeWorkflow
→ Supervisor Legal
executeWorkflow
→ Supervisor Operaciones
executeWorkflow
→ Supervisor Mercado
Webhook externo · routing por stage (landing | intake | dashboard) · 1 punto de entrada para todos los pilares
Nivel 2 Supervisores de Pilar
5 flujos · LLM Router por módulo
Estrategia Supervisor
Trigger → LLM Router → executeWorkflow
→ strategy_entry
→ strategy_value_prop
→ strategy_validation
Finanzas Supervisor
Trigger → LLM Router → executeWorkflow
→ finance_budget
→ finance_pricing
→ finance_payments
Legal Supervisor
Trigger → LLM Router → executeWorkflow
→ legal_entity
→ legal_compliance
→ legal_contracts
Operaciones Supervisor
Trigger → LLM Router → executeWorkflow
→ operations_model
→ operations_readiness
→ operations_partner
Mercado Supervisor
Trigger → LLM Router → executeWorkflow
→ market_selection
→ market_channel
→ market_intel
Nivel 3 Módulos con RAG
15 flujos · RAG Search → AI Agent
Estrategia
strategy_entry
Trigger
RAG Search (Pinecone)
AI Agent (gpt-4o)
Format Output
ai_embedding
Estrategia
strategy_value_prop
Trigger
RAG Search (Pinecone)
AI Agent (gpt-4o)
Format Output
ai_embedding
Estrategia
strategy_validation
Trigger
RAG Search (Pinecone)
AI Agent (gpt-4o)
Format Output
ai_embedding
Finanzas
finance_budget
Trigger
RAG Search (Pinecone)
AI Agent (gpt-4o)
Format Output
ai_embedding
Finanzas
finance_pricing
Trigger
RAG Search (Pinecone)
AI Agent (gpt-4o)
Format Output
ai_embedding
Finanzas
finance_payments
Trigger
RAG Search (Pinecone)
AI Agent (gpt-4o)
Format Output
ai_embedding
Legal
legal_entity
Trigger
RAG Search (Pinecone)
AI Agent (gpt-4o)
Format Output
ai_embedding
Legal
legal_compliance
Trigger
RAG Search (Pinecone)
AI Agent (gpt-4o)
Format Output
ai_embedding
Legal
legal_contracts
Trigger
RAG Search (Pinecone)
AI Agent (gpt-4o)
Format Output
ai_embedding
Operaciones
operations_model
Trigger
RAG Search (Pinecone)
AI Agent (gpt-4o)
Format Output
ai_embedding
Operaciones
operations_readiness
Trigger
RAG Search (Pinecone)
AI Agent (gpt-4o)
Format Output
ai_embedding
Operaciones
operations_partner
Trigger
RAG Search (Pinecone)
AI Agent (gpt-4o)
Format Output
ai_embedding
Mercado
market_selection
Trigger
RAG Search (Pinecone)
AI Agent (gpt-4o)
Format Output
ai_embedding
Mercado
market_channel
Trigger
RAG Search (Pinecone)
AI Agent (gpt-4o)
Format Output
ai_embedding
Mercado
market_intel
Trigger
RAG Search (Pinecone)
AI Agent (gpt-4o)
Format Output
ai_embedding
Flujo de datos
Paso Nodo Tipo conexión Datos
1 Webhook HTTP POST {message, userId, stage, pilar}
2 Code node — Stage Detection main Determina: landing | intake | dashboard
3 executeWorkflow → Supervisor main {message, pillar, context, stage}
4 executeWorkflow → Módulo main {message, submodule, namespace}
5 vectorStorePinecone (RAG) main Top-K chunks por namespace (cosine similarity)
6 embeddingsOpenAi ai_embedding text-embedding-3-small, 1536 dimensiones
7 AI Agent / LLM (gpt-4o) main Síntesis contextualizada con chunks RAG + historial
8 Code node — Format Output main {response, sources, pillar, module, score}
IDs de flujos en producción
Workflow ID Producción Estado
Atlas Unified Chat ver prod_hierarchy_ids.json Deployed · Inactivo
Estrategia Supervisor ver prod_hierarchy_ids.json Deployed · Inactivo
Finanzas Supervisor ver prod_hierarchy_ids.json Deployed · Inactivo
Legal Supervisor ver prod_hierarchy_ids.json Deployed · Inactivo
Operaciones Supervisor ver prod_hierarchy_ids.json Deployed · Inactivo
Mercado Supervisor ver prod_hierarchy_ids.json Deployed · Inactivo
15 Módulos (strategy, finance, legal, operations, market) ver prod_hierarchy_ids.json Deployed · Inactivos

Referencia completa de IDs: n8n.scalepathub.com → Settings → Workflows o archivo prod_hierarchy_ids.json en el repo.

Consideraciones técnicas críticas
Conexión ai_embedding en Pinecone
El nodo vectorStorePinecone requiere que el nodo embeddingsOpenAi esté conectado via ai_embedding, no via main. Error frecuente al construir flujos manualmente que resulta en embeddings no funcionando silenciosamente.
🔗
Webhook registration bug (n8n)
Los flujos activados via API (PATCH /api/v1/workflows/{id}/activate) no registran webhooks en la memoria interna de n8n. Requiere toggle manual en UI: desactivar y volver a activar para que el webhook quede registrado correctamente.
🗂️
Namespace aislamiento en Pinecone
Cada módulo usa su propio namespace exclusivo en el índice scalepath-hub. Esto evita contaminación cruzada entre pilares, permite actualizar el contenido de un solo módulo sin afectar otros, y facilita el debugging de calidad RAG por pilar.