Qwen Agent MCP: un analista de precios para Taobao, JD y Xianyu

Muchos creadores de contenido en América Latina graban sus vlogs con una DJI Osmo Pocket 3. Es pequeña, estabiliza bien y cabe en un bolsillo. En China, la misma cámara se vende nueva en Taobao y JD, y usada en Xianyu, el gran mercado de segunda mano. Los precios cambian cada semana, sobre todo desde que salió la Pocket 4. En este artículo construimos un «analista de comercio electrónico» que compara esos tres mercados por ti. El modelo es Qwen, y la conexión con los datos es MCP (Model Context Protocol, un protocolo abierto que permite a un modelo llamar a herramientas externas).

La idea es simple. Le haces a Qwen una sola pregunta, por ejemplo «¿dónde conviene comprar una Pocket 3 ahora?». Qwen llama a seis herramientas de datos en tres mercados. Taobao es el gran mercado de consumo. JD es la cadena conocida por sus almacenes propios y su entrega rápida. Xianyu es el mercado de artículos usados. Qwen lee los resultados y escribe un veredicto de compra en una página.

Mostramos dos caminos. El primero es Alibaba Cloud Model Studio y su servicio Managed Agents, que la documentación en chino llama Agent API. El segundo es el framework de código abierto Qwen-Agent. No tenemos cuenta de Model Studio en nuestra máquina de pruebas. Por eso la parte de Model Studio es un ejemplo de configuración, basado en las páginas oficiales de ayuda, y no la ejecutamos. La parte de Qwen-Agent sí es real: conectamos Qwen-Agent 0.0.34 al endpoint MCP remoto de EveryInfra e hicimos llamadas reales el 2026-11-03, desde las 00:20 hora de Singapur.

Qué hace un analista de reseñas con Qwen Agent MCP

La tarea está acotada a propósito. El usuario pregunta por un solo producto. El analista sigue una secuencia fija de llamadas. Busca en Taobao y luego intenta leer las reseñas de Taobao. Si no hay reseñas, lee la sección de preguntas y respuestas de Taobao, donde los compradores preguntan y otros compradores responden. Después busca en JD, abre la ficha del producto en JD y busca en Xianyu.

Al final escribe un informe corto. Incluye los rangos de precio, las medianas, el descuento del mercado de segunda mano, las dudas más comunes de los compradores y tres preguntas para el vendedor. Un modelo solo no puede hacer este trabajo, porque no conoce los precios de hoy. Una API de datos sola tampoco lo hace bien. En Xianyu, cada vendedor describe el estado del artículo con sus propias palabras, como «precintado», «unidad de reemplazo de fábrica» o «con servicio de inspección».

Alguien tiene que leer esos títulos y clasificarlos. MCP une las dos mitades. El modelo decide qué herramienta llamar y con qué parámetros. La herramienta obtiene los datos del mercado y devuelve filas estructuradas.

La tabla siguiente resume lo que devolvieron nuestras llamadas reales. «Filas» es el número de filas recibidas. «Coste» es el cargo real por llamada según el precio del catálogo de EveryInfra. Las llamadas que no devuelven nada se reembolsan solas.

La tabla ya muestra los límites de este analista. Los precios y el estado de los artículos llegaron completos. Las reseñas de Taobao no devolvieron nada esta vez. Las reseñas de JD están en pausa. El resto del artículo explica primero las reglas de Model Studio, después la configuración de código abierto y al final los datos reales y la factura.

Agentes de Model Studio con MCP: modelos, campos, límites y los cuatro tipos propios

Model Studio tiene dos productos llamados «agente», y muchos artículos los mezclan. El primero es la «aplicación de agente» de la consola. Se crea en la página de aplicaciones y se marcan servicios MCP en un formulario. El segundo es Managed Agents. Creas un agente con POST /agents y abres una ejecución con POST /sessions. El agente corre en un entorno aislado que aloja Model Studio.

La página general de la API da la dirección base https://{workspace_id}.{region}.maas.aliyuncs.com/api/v1/agentstudio. La única región disponible hoy es cn-beijing (visión general de la API). El SDK de Python necesita la versión 1.26.2 o superior, y las cabeceras MCP por sesión piden la 1.27.7 o superior.

La lista de modelos sale de la página «definir un agente», que leímos el 2026-11-03. Incluye qwen3.8-max, qwen3.8-flash, qwen3.7-max, qwen3.7-plus, qwen3.6-plus y qwen3.6-flash. También incluye modelos de terceros como deepseek-v4.1-flash, deepseek-v4-pro, glm-5.3 y kimi-k3. Hay cuatro modos de ejecución: auto, performance, balanced y economy (definición del agente).

Los agentes se pueden archivar, pero no borrar. Una actualización reemplaza el agente completo y debe enviar el número de versión actual. Una sesión fija la versión del agente al crearse, así que los cambios posteriores no afectan a las sesiones en curso (API de agentes).

El campo mcp_servers es una lista. Cada elemento tiene dos claves: type y name. El tipo es official para un servicio del mercado MCP, o customer para un servicio que registras tú. El valor es customer, no custom. El campo que de verdad activa las herramientas es tools. Añades un elemento con type igual a mcp_toolkit, su mcp_server_name repite el nombre del servicio y su lista configs activa cada herramienta por nombre (crear agente).

Los dos tipos se validan en momentos opuestos, y este es el error más fácil de cometer. Con official, la llamada de creación no comprueba el nombre. Un error de escritura crea el agente igual. En ejecución faltan las herramientas, y el modelo solo dice que no tiene ninguna. Con customer, la creación comprueba el nombre y devuelve HTTP 400 con AGENT_010 si el servicio no está registrado.

Por eso tu propio servidor es más fácil de depurar. Primero lo registras en la consola y después pones su ID en el agente. La documentación también dice que los servicios MCP propios solo se crean o editan en la consola, porque no hay API para ese paso (MCP propio y Skills).

El límite de servidores MCP por agente es distinto en las aplicaciones de consola y en Managed Agents; la sección de preguntas frecuentes da las dos respuestas. El límite de la consola sale de la página de servicios MCP oficiales.

Los tipos de MCP propio también cambian entre dos páginas. La página antigua de «MCP propio» lista tres métodos de despliegue: despliegue por script, pasarela de IA y Alibaba Cloud OpenAPI (MCP propio). La página más nueva de Managed Agents lista cuatro tipos de acceso: complemento, despliegue por script, pasarela de IA y Alibaba Cloud OpenAPI.

Solo el despliegue por script tiene una nota de coste. Con npx o uvx, el servidor se despliega en Function Compute y se cobra allí. Con http, solo registras un endpoint que ya está en marcha, y no hay coste de despliegue. La pasarela de IA sirve a equipos que ya gestionan MCP con la pasarela de Alibaba Cloud. El tipo OpenAPI convierte APIs de productos de Alibaba Cloud en herramientas MCP. Del complemento, la página solo da el nombre.

Un servicio como EveryInfra ya tiene un endpoint MCP remoto en marcha. La opción correcta es el despliegue por script con el método de instalación http. La documentación dice que este paso solo informa a Model Studio de la dirección del endpoint y del método de autenticación. No despliega nada y no tiene coste de despliegue. La documentación de Function Compute da el mismo consejo para servidores alojados en otro lugar (MCP en Function Compute). Para las APIs de los propios productos de Alibaba Cloud hay una guía aparte (servidor MCP de OpenAPI).

Lo que de verdad retiró el «cierre de la MCP Square»

Si buscas la MCP Square de Model Studio, verás a menudo que «la plaza va a cerrar». Leímos los avisos originales. Solo se retiraron servicios concretos, no toda la plaza. El aviso publicado el 2026-01-05 dice que 7 servicios salen de la plaza a las 00:00 hora de Pekín del 2026-06-30. Son Ever Art, la versión antigua de la búsqueda Bocha AI y la versión antigua de la búsqueda Xiaosu. Los demás son un asistente de Douyin, Qiankun Guadong, Wanxing Tianmu y un servicio de datos bursátiles. Bocha y Xiaosu tienen versiones nuevas (aviso 117858).

Un segundo aviso del 2026-03-26 anunció que 4 servicios antiguos de Qibaike se retiraban el 2026-04-01. Cubren propiedad intelectual, registro mercantil, licitaciones y riesgos, y tienen versiones nuevas (aviso 118111). Un tercer aviso trata de cobros, no de retiradas. El cobro de Managed Agents empezó a las 09:00 del 2026-08-17. El tiempo de sesión cuesta 0,5 CNY por hora mientras corre, y el tiempo inactivo es gratis.

Los usuarios nuevos reciben 10 horas gratis durante 30 días. Los tokens del modelo y las llamadas a herramientas o MCP se cobran aparte (aviso 118456).

Para un analista de reseñas, los dos avisos de retirada casi no importan. Nuestro diseño usa un servidor customer que registras tú, y no depende de ningún servicio de la plaza. El aviso de cobro importa más, y usamos sus cifras en la sección de costes.

El flujo de una comparación

El flujo tiene una sola línea principal. Primero, el usuario envía la pregunta a Qwen. El prompt del sistema indica al analista el orden de las llamadas y el formato de salida. Segundo, Qwen recibe la lista de herramientas por MCP. El MCP remoto de EveryInfra expone 12 herramientas, pero el analista solo necesita dos.

everyinfra_list_capabilities muestra las plataformas, las capacidades y sus parámetros. everyinfra_call_api ejecuta una capacidad. Tercero, Qwen llama seis veces a everyinfra_call_api con distintos valores de platform, action y params. Cuarto, los seis resultados vuelven al modelo, que escribe el veredicto.

Hay dos detalles fáciles de pasar por alto. El primero es el tamaño de los resultados. Las 50 filas de Xianyu suman 21.710 tokens de Qwen. El resultado vacío de las reseñas de Taobao solo suma 432. El modelo vuelve a leer todos los resultados anteriores en cada turno, así que el resultado más largo debe ir al final, donde se lee una sola vez.

El segundo detalle es el resultado vacío. Cuando las reseñas de Taobao devuelven 0 filas, la respuesta dice "charged": false y "reason": "empty_result_refunded". El modelo puede decir entonces al usuario que no hay reseñas disponibles. Nunca debe leer el resultado vacío como «no hay quejas».

Ejemplo de configuración en Model Studio (no lo ejecutamos)

Los tres bloques siguientes siguen las páginas de ayuda de Model Studio campo por campo. Comparamos nombres, valores y orden con la documentación. No tenemos cuenta de Model Studio, así que no los ejecutamos. Tómalos como punto de partida, no como código probado. Si los ejecutas y algo no coincide con la documentación, avísanos.

El primer bloque registra el MCP remoto de EveryInfra en la consola. Ve a la pestaña de MCP propios dentro de Managed Agent y MCP, y pulsa el botón para crear un servicio MCP. Elige el despliegue por script y el método de instalación http. Pega este JSON en el cuadro de configuración del servicio.

Hay un detalle propio de Model Studio. El transporte se escribe streamableHttp, con mayúscula intermedia. El Qwen-Agent de código abierto usa streamable-http, con guion. No los mezcles. Usamos un marcador de cabecera dinámica para la clave, para que cada sesión envíe la suya.

{
  "mcpServers": {
    "everyinfra": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "https://api.everyinfra.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "${Authorization}"
      }
    }
  }
}

El segundo bloque crea el agente. Tras el registro, copia el ID del servicio de la lista de MCP. Tiene la forma mcp-xxxxxxxx y debe aparecer en mcp_servers[].name y en tools[].mcp_server_name. Solo activamos dos herramientas. Nuestra lista marca everyinfra_call_api con destructiveHint: true, porque cada llamada puede costar dinero.

Por eso la política por defecto es always_ask, y puedes cambiarla a always_allow para ejecuciones sin supervisión. La documentación dice que la aprobación solo funciona en el agente principal, no en los subagentes.

curl -X POST "https://${WORKSPACE_ID}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/agentstudio/agents" \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "ecommerce-review-analyst",
    "description": "Compara un producto en Taobao, JD y Xianyu",
    "model": {"id": "qwen3.8-max"},
    "system": "Eres un analista de comercio electrónico. Primero llama a everyinfra_list_capabilities para confirmar parámetros. Luego llama a taobao/search, taobao/reviews (si hay 0 filas, llama a taobao/questions), jd/search, jd/product_detail y xianyu/search. No llames a jd/reviews. Escribe una página: rango y mediana de precio por mercado, descuento de segunda mano, dudas principales y tres preguntas para el vendedor.",
    "mcp_servers": [{"type": "customer", "name": "mcp-xxxxxxxx"}],
    "tools": [{
      "type": "mcp_toolkit",
      "mcp_server_name": "mcp-xxxxxxxx",
      "default_config": {"enabled": false, "permission_policy": {"type": "always_ask"}},
      "configs": [
        {"name": "everyinfra_list_capabilities", "enabled": true, "permission_policy": {"type": "always_allow"}},
        {"name": "everyinfra_call_api", "enabled": true}
      ]
    }]
  }'

El tercer bloque abre una sesión y envía la clave real. mcp_configs va en el nivel superior del cuerpo de POST /sessions, y su mcp_server_name es el mismo ID de servicio. La documentación avisa de dos cosas. Un nombre de servicio equivocado no da error, pero la configuración no tiene efecto. Además, mcp_configs no aparece en la respuesta de creación, y hay que usar GET /sessions/{id} para verlo (crear sesión).

curl -X POST "https://${WORKSPACE_ID}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/agentstudio/sessions" \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent": {"id": "agent_xxx"},
    "environment_id": "env_xxx",
    "title": "Comparación Pocket 3",
    "mcp_configs": [{
      "mcp_server_name": "mcp-xxxxxxxx",
      "headers": {"Authorization": "Bearer <tu clave API de EveryInfra>"}
    }]
  }'

La bóveda de secretos de Model Studio cubre las peticiones de herramientas del entorno aislado, como bash (bóveda y pasarela de salida). Las peticiones a un MCP propio las envía la propia plataforma, así que la bóveda no se aplica. Envía la clave en la cabecera del registro o en mcp_configs de la sesión, como arriba.

Qwen-Agent de código abierto con el mismo servidor MCP: la parte que ejecutamos

Quizá no quieras un servicio alojado y prefieras correr el analista en tu propia máquina. El framework Qwen-Agent, de código abierto, se conecta directamente a un servidor MCP remoto. El equipo de Qwen lo mantiene en GitHub (repositorio de Qwen-Agent). La última versión en PyPI es la 0.0.34, del 2026-02-16 (qwen-agent en PyPI).

Lo instalamos en un entorno virtual limpio de Python 3.11. Usamos su gestor MCP para conectarnos a https://api.everyinfra.com/mcp, y esa parte sí corrió. La llamada al modelo necesita una clave de DashScope que no teníamos. Por eso llm_cfg y bot.run son un ejemplo de configuración.

# pip install "qwen-agent[mcp]==0.0.34" "mcp==1.30.0" numpy soundfile tqdm python-dateutil
import os
from qwen_agent.agents import Assistant

tools = [{
    "mcpServers": {
        "everyinfra": {
            "type": "streamable-http",          # sin "type", una url sola se conecta por sse
            "url": "https://api.everyinfra.com/mcp",
            "headers": {"Authorization": "Bearer " + os.environ["EVERYINFRA_API_KEY"]},
        }
    }
}]

# Ejemplo de configuración: en este artículo no llamamos al modelo
llm_cfg = {"model": "qwen3.8-flash", "model_server": "dashscope",
           "api_key": os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"]}
bot = Assistant(llm=llm_cfg, function_list=tools,
                system_message="Eres un analista de comercio electrónico ... (igual que en Model Studio)")
for reply in bot.run(messages=[{"role": "user", "content": "¿Dónde conviene comprar una DJI Pocket 3 ahora?"}]):
    pass
print(reply[-1]["content"])

Cada dependencia de esa línea de instalación salió de un error real. Solo con qwen-agent[mcp], la importación de qwen_agent.agents falló cuatro veces. Pedía numpy, soundfile, tqdm y python-dateutil. Numpy y python-dateutil están en otro grupo opcional del paquete. No encontramos soundfile ni tqdm en sus dependencias declaradas. Después, la importación siguió fallando con ImportError, y la causa era el paquete mcp.

El paquete de Python mcp publicó la 2.0.0 el 2026-07-28 y llegó a la 2.3.0 el 2026-10-02 (mcp en PyPI). Desde la 2.0, streamablehttp_client pasó a llamarse streamable_http_client, y la guía de migración dice que el nombre antiguo ya no existe (guía de migración del SDK de Python de MCP). Qwen-Agent 0.0.34 todavía importa el nombre antiguo.

Un usuario lo informó en GitHub el 2026-08-25 (incidencia #949). Nuestra solución fue fijar mcp==1.30.0. Después de eso, todo funcionó.

Una vez conectado, puedes ver cómo Qwen-Agent muestra las herramientas MCP al modelo. Registra cada herramienta como «servidor-herramienta», así que everyinfra_call_api pasa a ser everyinfra-everyinfra_call_api. También añade dos herramientas de recursos, everyinfra-list_resources y everyinfra-read_resource, y el total llega a 14. De cada esquema solo conserva type, properties y required.

Las descripciones y los valores permitidos de cada parámetro se mantienen, así que el modelo sigue sabiendo que mode es sync o async. La lista de herramientas no es pequeña. Nuestra respuesta de tools/list tiene 16.634 caracteres, o 4211 tokens con el tokenizador de Qwen que trae Qwen-Agent. El modelo la lee en cada turno.

En nuestra prueba no dejamos que un modelo eligiera las herramientas. Enviamos cada llamada en orden con el gestor MCP, para que cada petición sea fácil de revisar. La única diferencia con una ejecución guiada por el modelo es quién elige la herramienta. La petición es la misma: un tools/call a everyinfra_call_api con un cuerpo como {"platform": "xianyu", "action": "search", "params": {"keyword": "...", "limit": 50}}.

Para ver todas las plataformas y herramientas, abre la página del servidor MCP y la guía de configuración del MCP remoto. Los primeros pasos están en el inicio rápido.

Ida y vuelta real: una DJI Pocket 3 en tres mercados

Elegimos la DJI Osmo Pocket 3 como producto principal por tres motivos. Los tres mercados la venden en grandes cantidades. Su precio nuevo es bastante uniforme, así que el descuento de segunda mano es fácil de calcular. Su sucesora, la Pocket 4, salió el 2026-04-16. El kit estándar cuesta 2999 CNY y el kit completo 3799 CNY (lanzamiento de la Pocket 4).

Por eso los precios de segunda mano del modelo anterior se están moviendo ahora mismo. Todos los precios en CNY de esta sección son precios de lista en los mercados. Con el tipo central de 6,7146 CNY por dólar del 2026-11-02, 2399 CNY equivalen a unos 357 USD.

A las 00:20 hora de Singapur del 2026-11-03, taobao/search devolvió 20 filas. Las clasificamos por título. 14 filas nombran solo la Pocket 3, 5 filas nombran también otros modelos, como la Pocket 4, y 1 fila es de segunda mano. En las 14 filas de un solo modelo, la mediana es 2399 CNY, el mínimo 1508 CNY y el máximo 4823 CNY. 7 filas marcan exactamente 2399 CNY.

Ninguno de los extremos es un precio de mercado. Un precio bajo puede ser de piezas o de una unidad reacondicionada. Un precio alto suele ser un paquete con accesorios.

Esta búsqueda en Taobao solo devolvió 9 campos: ID, enlace, título, precio, precio original, moneda, ubicación, imagen y plataforma. No trajo ventas ni nombre de tienda. Una segunda búsqueda con el filtro de solo Tmall devolvió 14 campos, con nombre de tienda y envío gratis. No sabemos por qué cambian las dos llamadas. Por eso el prompt necesita una regla: si falta un campo, hay que decirlo y no adivinar.

4 de los 20 títulos de Taobao dicen tener un «subsidio nacional». El aviso de 2026 del Ministerio de Comercio de China sobre el canje de productos solo incluye cuatro categorías digitales a nivel nacional: teléfonos, tabletas, relojes o pulseras inteligentes y gafas inteligentes. El precio debe ser menor de 6000 CNY, el subsidio es del 15 % y el tope es de 500 CNY por artículo. Las cámaras no están en la lista.

El aviso también prohíbe usar falsamente el nombre del subsidio público (aviso del Ministerio de Comercio). Esto no prueba que esos anuncios estén mal, porque puede haber un programa local. Pero el analista debe añadir una pregunta para el vendedor: ¿qué subsidio es y cuál es el precio final?

A las 00:20:32 hora de Singapur, jd/search devolvió 5 filas, 4 de ellas de la Pocket 3. La tienda oficial operada por JD y dos tiendas autorizadas marcan 2399 CNY. Un kit completo marca 3199 CNY. La quinta fila es una Pocket 4 de una tienda de segunda mano a 1489 CNY. La búsqueda de JD muestra el número de reseñas como texto de la página, por ejemplo «más de 500.000». La tasa de valoraciones positivas va del 98 % al 99 %, con cifras redondeadas que no sirven para comparar con precisión.

A las 00:21:57 hora de Singapur, jd/product_detail abrió la ficha de la tienda oficial. Estaba sin stock. JD ocultó el precio como «2??9», y el campo price_masked era verdadero. La ficha tenía 7 variantes, 1 año de garantía y un peso de 0,35 kg. La nota del catálogo sobre este campo es clara: si el precio está oculto, no hay que tomar el precio mostrado como real. El analista debe usar los 2399 CNY de la búsqueda y anotar que la tienda oficial no tiene stock.

A las 00:22:55 hora de Singapur, xianyu/search devolvió 50 filas por MCP. Los precios van de 1199 a 1900 CNY. La mediana es 1499 CNY y los cuartiles son 1388,5 y 1607,25 CNY. Esa mediana está un 37,5 % por debajo del precio nuevo habitual de 2399 CNY, y es justo la mitad de una Pocket 4 nueva con kit estándar.

31 de los 50 anuncios se publicaron el 2026-10-16 o después, así que la mayor parte de esta oferta tiene menos de tres semanas. El anuncio con más interés tiene 42.000 «lo quiero». Su título dice «precintada, sin activar, reemplazo de fábrica», a 1299 CNY.

Los vendedores de Xianyu eligen su propia etiqueta de estado. Usamos la etiqueta de la tarjeta cuando existe. Si no existe, leemos el título y buscamos palabras como «precintada» o «reemplazo de fábrica». El resultado está en la tabla siguiente.

La segunda fila es la sorpresa. Los 3 anuncios marcados como «precintada, reemplazo de fábrica» tienen una mediana de 1350 CNY, un 23 % por debajo de los 4 anuncios marcados como «nueva» a 1749 CNY. Un reemplazo de fábrica suele ser una unidad devuelta por el servicio posventa. La garantía, la activación y el plan DJI Care Refresh son las preguntas abiertas.

Estos temas se repiten en los títulos de Xianyu. 18 de los 50 anuncios mencionan Care Refresh, 3 mencionan reemplazo de fábrica, 17 usan el servicio de inspección de pago y 26 tienen free_shipping en verdadero. Para una unidad precintada que cuesta menos que una nueva, el veredicto correcto no es «la mejor oferta», sino «la que pide más preguntas».

Las reseñas son la mayor carencia de esta prueba. Desde las 00:22:36 hora de Singapur, llamamos a taobao/reviews por MCP para 7 productos. Uno era una tienda de Tmall, y otro era el Labubu de más adelante. Las 7 llamadas devolvieron 0 filas, cada respuesta decía empty_result_refunded y no hubo cargo. Cero filas no significa «sin malas reseñas». No sabemos por qué estos 7 productos no devolvieron filas, así que pasamos a taobao/questions, la sección de preguntas y respuestas de Taobao.

A las 00:25:53 hora de Singapur, taobao/questions devolvió 20 filas publicadas entre el 2026-03-01 y el 2026-10-21. La más reciente, del 2026-10-21, pregunta si la cámara es fácil de usar. La siguiente, del 2026-10-17, pregunta si hay que comprar la tarjeta de memoria aparte. Etiquetamos cada pregunta por tema, y una pregunta puede tener más de una etiqueta.

La calidad de imagen y foto tuvo 6 preguntas. Los usos concretos, como conciertos, soporte en el coche o vídeo en primera persona, tuvieron 5. La autenticidad, las tiendas autorizadas y la activación tuvieron 5. Los accesorios y el almacenamiento tuvieron 4. La facilidad de uso tuvo 2, y el precio tuvo 1.

No copies las respuestas de esta sección en el veredicto como si fueran hechos. Cada una de las 20 preguntas llegó con una sola respuesta, aunque answer_count indica que 14 de ellas tienen entre 2 y 4. El analista solo ve la primera, y al menos tres respuestas hay que contrastarlas con las especificaciones oficiales.

Sobre el micrófono, la página de especificaciones de DJI dice que la Pocket 3 tiene 3 micrófonos y ningún almacenamiento interno, con microSD de hasta 1 TB (especificaciones de Osmo Pocket 3); el comprador que dijo «hay que comprarlo» hablaba, con toda probabilidad, de un micrófono inalámbrico extra. Sobre conciertos, las dos respuestas se contradicen, y el analista debe escribir «los compradores no están de acuerdo», no elegir una.

Los 2.700 CNY que alguien dijo haber pagado (respuesta del 2026-03-04) no son un precio de mercado, pero encajan con el lanzamiento de la Pocket 4 el 2026-04-16: el modelo anterior bajó unos 300 CNY. Otras dos respuestas dicen que llegó «sin activar y sin abrir», igual que repiten los títulos de Xianyu: la activación es lo que más preocupa a compradores y vendedores.

Si pones las preguntas de Taobao junto a los títulos de Xianyu, los compradores se preocupan por las mismas tres cosas. Primero, si la unidad es auténtica y cómo se activa. Segundo, si hay que comprar una tarjeta de memoria u otras piezas. Tercero, si sirve para un uso concreto. Estos tres puntos son las preguntas para el vendedor en el veredicto.

En cuanto a las reseñas de JD, jd/reviews figura como no disponible en el catálogo de capacidades. La llamamos una vez a las 00:20:53 hora de Singapur y devolvió HTTP 503, sin cargo y con una sugerencia de reintento de 900 segundos. El veredicto dice simplemente «reseñas de JD no disponibles». Puedes leer sobre cada capacidad en las páginas de la API de reseñas de Taobao, la API de preguntas de Taobao y la API de reseñas de JD.

El veredicto en una página que debe escribir el analista

Antes de dar los datos a un modelo, escribimos nosotros la respuesta esperada. Después la usamos para juzgar la salida del modelo. Esta es esa respuesta. Todas las cifras salen de llamadas reales entre las 00:20 y las 00:29 hora de Singapur del 2026-11-03.

Comprar nueva. La mediana es 2399 CNY (unos 357 USD) en Taobao, con 14 filas de un solo modelo, y en JD, con 4 filas. La tienda oficial de JD no tiene stock. Los precios nuevos casi no cambian entre los dos mercados. Elige una tienda que dé factura y garantía oficial. Si un título promete un subsidio, pregunta cuál es y cuál es el precio final.

Comprar usada. La mediana en Xianyu es 1499 CNY (unos 223 USD), un 37,5 % menos que nueva. Las 20 filas «casi nueva» tienen una mediana de 1499,5 CNY y son la opción principal. Las 3 filas «precintada, reemplazo de fábrica» tienen una mediana de 1350 CNY. Parecen las más baratas, pero primero revisa el número de serie.

Tres preguntas para el vendedor. ¿El número de serie muestra en la web de DJI las fechas de activación y garantía? ¿El plan Care Refresh sigue vigente y puede pasar al nuevo dueño? ¿El precio incluye la tarjeta de memoria y todas las piezas del título? Datos que faltan. Las reseñas de Taobao no devolvieron nada esta vez y las de JD están en pausa. La única voz de los compradores aquí son 20 preguntas de Taobao.

Para quien vende, el veredicto cambia de ángulo. La mitad de los 50 precios de Xianyu está entre 1388,5 y 1607,25 CNY, y esa es la franja que más ven los compradores. Un precio por debajo de 1388,5 CNY cae en el cuarto más barato, y los compradores preguntarán por qué. Un título claro puede ayudar más que una rebaja de 100 CNY. Di que el número de serie se puede comprobar, que incluye todas las piezas y que admite inspección.

Para el stock nuevo en Taobao o JD, 2399 CNY ya es el precio habitual. Una Pocket 4 nueva con kit estándar cuesta solo 600 CNY más, así que el margen del modelo anterior se estrecha. Este tipo de juicio es la parte que mejor hace el modelo. Las cifras las traen las herramientas, y convertir esas cifras en un consejo es lo que queremos que haga Qwen.

¿Cómo compruebas que el modelo escribió bien el veredicto? Comparamos su salida con la respuesta de arriba, línea por línea, y no le pedimos al modelo que se califique a sí mismo. Hay cinco controles. ¿Las tres medianas son 2399, 2399 y 1499 CNY? ¿El descuento de segunda mano está cerca del 37,5 %? ¿Menciona las dos carencias de reseñas en vez de llamar «buenas» a las reseñas?

¿Señala los títulos con subsidio? ¿Destaca aparte las unidades precintadas de reemplazo? Si falla un control, corrige el prompt antes de probar un modelo más grande. La mayoría de los errores numéricos salen de que el modelo calcula las medianas de cabeza. Un diseño más seguro ordena los precios con unas pocas líneas de código cuando vuelven las herramientas.

El código calcula los cuartiles, y el modelo solo convierte esas cifras en texto. Así el veredicto también se puede repetir: dos ejecuciones con los mismos datos dan las mismas cifras, aunque cambie la redacción.

Diseño del prompt: primero clasificar, después juzgar

Reescribimos el prompt del analista tres veces y quedaron tres reglas. Regla uno: clasificar y después contar. Para cada fila, el modelo comprueba primero el producto. ¿Es el modelo correcto, nuevo o usado, una unidad sola, un paquete o una pieza? Solo las filas que pasan entran en el cálculo de precios. En los resultados de Taobao para la Pocket 3, 5 filas nombran otros modelos y 1 fila es usada, y sin clasificar la mediana baja.

Regla dos: decir lo que falta. Un campo ausente, un resultado vacío o una capacidad en pausa deben aparecer en el veredicto. El veredicto también debe decir qué juicio se debilita por esa carencia. Un resultado vacío de reseñas nunca debe convertirse en «sin quejas». Regla tres: dar consejos solo al final. Los turnos anteriores solo recogen y clasifican, y el último turno escribe el texto para el usuario. Cada turno es corto, lo que también baja la factura de tokens.

Estas reglas también fijan el orden de las llamadas. La llamada más barata y rápida, la búsqueda de Taobao, va primero, porque confirma el nombre del producto y cómo lo escriben los vendedores. La más larga, la búsqueda de Xianyu, va al final, así sus 21.710 tokens se leen una sola vez. Las reseñas de Taobao van antes de las preguntas, para que un resultado vacío lleve directo a la alternativa. Con las mismas seis llamadas, otro orden puede cambiar la entrada en decenas de miles de tokens.

Un segundo producto: por qué no hay que fiarse a ciegas de una búsqueda

Para probar el analista en otra categoría, entre las 00:27 y las 00:29 hora de Singapur cambiamos a un coleccionable muy popular, también en México, Colombia o Chile. Elegimos la tercera serie de peluches de vinilo de Labubu, de Pop Mart. Su nombre en chino significa algo como «mucha energía por delante». La búsqueda en Taobao devolvió 20 filas: 12 llaveros o cajas sorpresa, con una mediana de 104,9 CNY y un rango de 60,9 a 268 CNY, 4 muñecos grandes y 4 accesorios como vitrinas.

La búsqueda en JD devolvió 5 filas. La tienda insignia de Pop Mart vende una caja sorpresa a 99 CNY y una caja de 6 a 594 CNY. Tres tiendas de reventa marcan 109, 1146 y 2399 CNY. La ficha de JD estaba otra vez sin stock, con el precio oculto como «9?». Estos resultados son normales y el analista puede compararlos como siempre. En JD, la caja de un revendedor cuesta 10 CNY más que en la tienda insignia.

El problema estuvo en Xianyu. La primera consulta fue el nombre de la marca más el nombre chino de la serie y «tercera generación». Devolvió 50 filas, y todos los títulos eran libros o cursos sobre bolsa. Ninguna fila era un Labubu. La segunda consulta usó el nombre chino del juguete, el nombre de la serie y «caja sorpresa». Devolvió los mismos 50 ID de artículo, en otro orden. Un ejemplo de título es un lote de dos libros sobre precio y volumen y sobre trading.

Las dos llamadas se cobraron como resultados normales, a 0,005556 USD cada una.

La lección para el analista es clara. Una herramienta que devuelve 50 filas no ha devuelto 50 filas relevantes. El prompt necesita un paso de relevancia: comprobar que cada título contiene el nombre del producto. Si coinciden menos de la mitad de las filas, hay que cambiar la consulta o avisar al usuario. Sin ese paso, el modelo calculará el precio usado de un Labubu a partir de 50 libros de finanzas.

Con la Pocket 3, las 50 filas de Xianyu eran relevantes, y con Labubu no lo era ninguna. Misma herramienta, mismo patrón de llamada y una calidad muy distinta. Por eso el control de relevancia va dentro del flujo, y no se deja a la esperanza de que el modelo lo note.

Coste de una comparación

Empecemos por las llamadas de datos. EveryInfra cobra el precio del catálogo en cada llamada. taobao/search cuesta 0,0135 USD por llamada y xianyu/search 0,005556 USD. jd/search cuesta 0,002472 USD. jd/product_detail, taobao/reviews y taobao/questions cuestan 0,001389 USD cada una. Los resultados vacíos se reembolsan.

Una ejecución de nuestro flujo, con reseñas de Taobao vacías y la alternativa de preguntas, cuesta 0,024306 USD. Si las reseñas de Taobao devuelven filas, suma 0,001389 USD, para un total de 0,025695 USD. Consulta la página de precios y cada página de capacidad para ver los precios actuales. Algunos ejemplos son la API de búsqueda de Taobao, la API de búsqueda de JD, la API de ficha de producto de JD y la API de búsqueda de Xianyu.

El coste del modelo depende de la longitud de los resultados. Contamos los tokens de nuestras seis respuestas reales con el tokenizador de Qwen que trae Qwen-Agent. Xianyu con 50 filas tuvo 21.710 tokens. Las preguntas de Taobao tuvieron 4923. La búsqueda de Taobao tuvo 3961. La búsqueda de JD tuvo 1955 y la ficha de JD 1831. El resultado vacío de reseñas de Taobao tuvo 432.

El total es de 34.812 tokens, y Xianyu solo es el 62 %. Este tokenizador puede diferir del que usa Model Studio para cobrar, así que el coste del modelo de abajo es una estimación. Estas son las hipótesis. La lista de herramientas ocupa 4211 tokens, el prompt del sistema 500 y la pregunta 100. Hay 7 turnos: 6 llamadas a herramientas y 1 respuesta final.

En cada turno, el modelo lee todo lo anterior. Cada llamada a herramienta tiene 80 tokens de salida, y la respuesta final 1500. No hay caché. Con estas cifras, una ejecución lee 116.703 tokens de entrada y escribe 1980 tokens de salida.

En la región de Pekín, qwen3.8-max cuesta 12 CNY por millón de tokens de entrada y 36 CNY por millón de salida. Un acierto de caché cuesta 1,5 CNY. La página se actualizó el 2026-10-10 (página del modelo qwen3.8-max). qwen3.8-flash cuesta 0,8 CNY de entrada, 2,7 CNY de salida y 0,1 CNY por acierto de caché, y su página se actualizó el 2026-10-29 (página del modelo qwen3.8-flash).

Convertimos a 6,7146 CNY por dólar, el tipo central que publicó el regulador de divisas de China para el 2026-11-02 (tipo central de SAFE). Con qwen3.8-max, una ejecución cuesta unos 1,4717 CNY, es decir, unos 0,2192 USD. Eso es 9,02 veces el coste de los datos. Con qwen3.8-flash, una ejecución cuesta unos 0,0987 CNY, es decir, unos 0,0147 USD.

El sitio internacional lista qwen3.8-max en la región de Singapur a 2 USD de entrada y 6 USD de salida por millón de tokens. Esa página se actualizó el 2026-10-11 (página internacional de qwen3.8-max). Es un poco más que el precio de Pekín una vez convertido.

El tiempo de sesión supone 0,5 CNY por hora y 3 minutos por ejecución, es decir, unos 0,025 CNY o 0,0037 USD. La herramienta integrada web_search cuesta 0,03 CNY por llamada, unos 0,00447 USD, y nuestro flujo no la usa (herramientas integradas).

La tabla dice dos cosas. Primero, el coste principal es el modelo, no los datos: con qwen3.8-max, el modelo es el 89 % de cada ejecución. Segundo, la forma de ahorrar es que el modelo lea menos, no quitar una llamada de datos. Probamos a bajar Xianyu de 50 filas a 20. El coste de qwen3.8-max solo bajó de 0,2192 USD a 0,1959 USD, cerca de un 11 %, porque Xianyu va al final y su resultado largo se lee una sola vez.

Hay dos cambios que funcionan mejor. Uno es usar qwen3.8-flash para clasificar las filas y dar a qwen3.8-max solo el resumen ya clasificado. El otro es activar la caché.

Lo que el analista todavía no puede hacer

Hay dos puntos más antes de pasar a producción. El primero son las devoluciones. La norma provisional de China sobre devoluciones sin motivo en siete días para compras en línea se aplica a los vendedores en línea que ejercen una actividad comercial (norma de devolución en siete días). Para un particular que vende un artículo usado en Xianyu, depende del vendedor y de las reglas de la plataforma. Un título de Taobao en nuestros datos dice incluso «sin devolución de siete días una vez abierto», y el veredicto debe avisar de esto.

El segundo punto son los límites de frecuencia. Nuestra clave de prueba permite 10 llamadas por minuto. La llamada de ficha de JD recibió HTTP 429 al primer intento, y un reintento tras 7 segundos funcionó. En producción, añade reintentos al flujo o usa el modo asíncrono. Cada respuesta síncrona incluye una pista: añade "mode": "async" al cuerpo para recibir al instante un ID de tarea.

Después lees el resultado con la herramienta everyinfra_get_job o con GET /api/v1/jobs/{job_id}. Para este analista, la ficha de JD tarda de 11 a 14 segundos y las reseñas de Taobao de 12 a 20 segundos. Con una docena de productos por ejecución, esperar llamadas síncronas alarga la sesión, y en Model Studio una sesión larga cuesta más. Solo comparamos dos productos y no usamos el modo asíncrono, así que esto es un consejo y no un resultado de prueba.

Cambios recientes alrededor de Qwen y MCP

El cambio más grande está en el código abierto. El paquete mcp de Python publicó la 2.0.0 el 2026-07-28, y esa versión renombró streamablehttp_client como streamable_http_client. Después llegó a la 2.3.0 el 2026-10-02. Qwen-Agent sigue en la 0.0.34 del 2026-02-16. Si hoy preparas un entorno nuevo sin fijar la versión, verás el error de importación de la incidencia #949. Fija mcp==1.30.0.

En el lado del modelo, qwen3.8-max (página del 2026-10-10) tiene 1.000.000 de tokens de contexto y 131.072 de salida, y su versión fija es qwen3.8-max-0902. Una ejecución usa 116.703 tokens de entrada, así que no hace falta recortar filas de Xianyu para que quepan. qwen3.8-flash (página del 2026-10-29) cuesta 0,8 CNY de entrada y 2,7 CNY de salida por millón de tokens, menos de la décima parte que max; por eso la sección de costes deja que flash clasifique y max escriba el veredicto.

En el lado de la plataforma, Model Studio actualizó la guía de MCP propio y Skills el 2026-10-16. Las reglas sobre customer, el ID de servicio y mcp_toolkit salen de esa versión. Si un tutorial es anterior a esa fecha y usa custom o el nombre visible, sigue la guía nueva. Las páginas que leímos y los datos que obtuvimos el 2026-11-03 pueden cambiar en un mes. Por eso conviene ejecutar el analista de forma periódica, no una sola vez.

Para añadir más productos, lee primero las listas de capacidades. Están en las páginas de la API de datos de Taobao, la API de datos de JD y la API de datos de Xianyu. Para otros frameworks de agentes, mira Agent Skills para analizar reseñas y un monitor de reseñas con la API de OpenAI Agents. Para MCP en ModelScope, mira MCP de ModelScope para Xiaohongshu y Douyin.

Preguntas frecuentes

¿Cómo se conecta Qwen Agent MCP a un servidor MCP remoto?

Pon un bloque mcpServers en el function_list de Qwen-Agent. Para un servidor remoto, indica "type": "streamable-http", la url y la autenticación en headers. Sin type, el framework se conecta por sse, y los nombres de las herramientas pasan a ser «servidor-herramienta». En Model Studio Managed Agents, registra primero el servidor en la consola y escribe el transporte como streamableHttp. Origen de la pregunta: sugerencias de búsqueda para «qwen agent mcp server», consultadas el 2026-11-03. Base: repositorio de Qwen-Agent y MCP propio y Skills.

¿Por qué Qwen-Agent falla con ImportError: streamablehttp_client?

Desde la versión 2.0, el paquete mcp cambió streamablehttp_client por streamable_http_client, y Qwen-Agent 0.0.34 todavía usa el nombre antiguo. Fija mcp por debajo de la 2.0; nosotros usamos mcp==1.30.0. Origen de la pregunta: incidencia #949 en GitHub, abierta el 2026-08-25. Base: guía de migración del SDK de Python de MCP.

¿Cerró la MCP Square de Model Studio?

No. El 2026-06-30 se retiraron 7 servicios concretos, y el 2026-04-01 se retiraron 4 servicios antiguos de Qibaike. Los demás siguen funcionando, y tu propio servidor MCP no se ve afectado. Origen de la pregunta: sugerencias de búsqueda para el término chino de la MCP Square de Model Studio, consultadas el 2026-11-03. Base: aviso 117858 y aviso 118111.

¿Cuántos servidores MCP puede usar un agente de Model Studio?

La página de la aplicación de agente de la consola dice que como máximo 5 a la vez. La página de creación de Managed Agents dice que mcp_toolkit puede aparecer varias veces, sin límite indicado. La cifra de 10 de un artículo de la comunidad no está en el centro de ayuda. Origen de la pregunta: el centro de ayuda y un artículo de la comunidad no coinciden, comprobado el 2026-11-03. Base: servicios MCP oficiales y crear agente.

¿Son lo mismo la Qwen Agent API y el Qwen-Agent de código abierto?

No. La Agent API de Model Studio, también llamada Managed Agents, es un servicio alojado. El agente corre en un entorno de Model Studio, se cobra por tiempo de sesión y tokens, y hoy solo está en cn-beijing. Qwen-Agent es un framework de Python que corre en tu máquina, y solo pagas las llamadas al modelo. Los dos pueden usar MCP, pero la configuración cambia. Origen de la pregunta: sugerencias de búsqueda para «qwen agent api», consultadas el 2026-11-03. Base: visión general de la API y qwen-agent en PyPI.

Referencias

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2. API para crear agentes: POST /agents (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
3. MCP en Managed Agents (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
4. Definir un agente: modelos y modos (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
5. Visión general y autenticación de la API de Managed Agents (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
6. API de agentes: operaciones y versiones (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
7. MCP propio (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
8. Servicios MCP oficiales: hasta 5 por aplicación de agente (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
9. Crear sesión: mcp_configs (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
10. Herramientas integradas y aprobación en Managed Agents (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
11. Bóveda y pasarela de salida (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
12. Managed Agents en producción (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
13. Managed Agents con varios agentes (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
14. Skills en Managed Agents (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
15. Página del modelo qwen3.8-max (centro de ayuda de Alibaba Cloud, actualizada el 2026-10-10)
16. Página del modelo qwen3.8-flash (centro de ayuda de Alibaba Cloud, actualizada el 2026-10-29)
17. Precios de modelos de Model Studio (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
18. Cuota gratuita para usuarios nuevos de Model Studio (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
19. Servidor MCP en Function Compute (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
20. Guía del servidor MCP de OpenAPI (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
21. Qué es Model Studio (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
22. Lista de modelos de Model Studio (centro de ayuda de Alibaba Cloud)
23. Aviso 117858 de Alibaba Cloud: 7 servicios salen de la MCP Square (2026-01-05)
24. Aviso 118111 de Alibaba Cloud: retirada de servicios antiguos de Qibaike (2026-03-26)
25. Aviso 118456 de Alibaba Cloud: cobro de Managed Agents (2026-07-16)
26. Página internacional del modelo qwen3.8-max (actualizada el 2026-10-11)
27. QwenLM/Qwen-Agent (GitHub)
28. Incidencia #949 de Qwen-Agent: error de importación de streamablehttp_client (GitHub, 2026-08-25)
29. qwen-agent 0.0.34 (PyPI, 2026-02-16)
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31. Guía de migración del SDK de Python de MCP
32. Especificación MCP 2025-06-18: transportes
33. Especificación MCP 2025-06-18: herramientas
34. Especificación MCP 2025-06-18: ciclo de vida
35. Endpoint MCP remoto de EveryInfra
36. Catálogo de capacidades de EveryInfra (gratis, con price_usd)
37. SAFE: tipo central del renminbi (2026-11-02)
38. Ministerio de Comercio: aviso de 2026 sobre el canje de bienes de consumo
39. Norma provisional de devolución sin motivo en siete días para compras en línea (Administración del Ciberespacio de China)
40. Lanzamiento de la DJI Osmo Pocket 4 (2026-04-16)
41. Lanzamiento de la DJI Osmo Pocket 3
42. Especificaciones de Osmo Pocket 3 (DJI)