Cloudflare Platform Reference

AgentFlow · Arquitectura Cloudflare

Decisiones de producto para migrar un SaaS B2B de IA a Cloudflare como plataforma central

50 clientes enterprise actuales → 500 objetivo
Stack: Workers · Pages · D1 · R2 · Vectorize · Agents SDK
Generado por skill: cloudflare-plataforma-completa
Árboles de decisión
Producto elegido para cada necesidad

Aplicando los árboles de decisión de la skill a los requisitos de AgentFlow. Cada tarjeta muestra el camino recorrido y el producto seleccionado.

Necesidad → Compute
Ejecución de código
└─
Rutas API públicas (auth, webhooks)
Workers serverless edge, <50ms latency
└─
Dashboard SSR (Next.js)
Pages full-stack con Git deploys
└─
Sincronización horaria de integraciones
Cron Triggers tasks programadas
└─
Eventos async de agentes
Queues procesamiento asíncrono
🗄️
Necesidad → Storage
Almacenamiento de datos
└─
Config agentes + feature flags por cliente
KV edge key-value, lectura global
└─
Historial conversaciones + logs
D1 SQLite edge + Hyperdrive→Postgres
└─
Assets multimedia de campañas
R2 object storage S3-compatible
└─
Embeddings base de conocimiento
Vectorize vector DB para RAG/semántica
🤖
Necesidad → AI / ML
Inteligencia artificial
└─
Inferencia LLM (respuestas, clasificación)
Workers AI LLMs + embeddings en edge
└─
RAG búsqueda semántica por cliente
Vectorize + Workers AI embeddings
└─
Conversaciones multi-turno con estado
Agents SDK + Durable Objects
└─
Gateway OpenAI/Anthropic/Gemini
AI Gateway cache + routing unificado
🛡️
Necesidad → Security
Seguridad
└─
Endpoints webhook como target DDoS
DDoS Protection automático + WAF
└─
API pública (reglas, rate limit)
WAF + API Shield reglas custom
└─
CAPTCHA sin fricción en signup
Turnstile alternativa sin puzzle
└─
Bots en portal de clientes
Bot Management ML-based detection
📊
Necesidad → Analytics
Métricas y observabilidad
└─
Tokens por cliente/agente/día
Analytics Engine métricas custom alta cardinalidad
└─
Performance RUM del dashboard
Web Analytics client-side, privacy-first
└─
Logs Workers para debugging
Observability Tail Workers + real-time
🏗️
Necesidad → IaC
Infraestructura como código
└─
Equipo ya usa Terraform
Terraform provider Cloudflare oficial
└─
Deploy local Workers + D1
Wrangler CLI dev + deploy + secrets
└─
Automatización CI/CD
API REST Cloudflare para GitHub Actions

Arquitectura por capa

Cómo se apilan los productos de Cloudflare en el stack de AgentFlow, de la capa de usuario hacia abajo.

Usuario
DDoS Protection
WAF
Bot Management
Turnstile
Frontend
Pages (Next.js SSR)
Pages Functions
Web Analytics
Images (opt.)
API / Logic
Workers (API edge)
Cron Triggers
Queues
Durable Objects
AI / Agents
Agents SDK
Workers AI
Vectorize
AI Gateway
Storage
KV (config/flags)
D1 (SQLite)
R2 (assets)
Hyperdrive→Postgres
Observ. / IaC
Analytics Engine
Observability
Terraform
Wrangler CLI

wrangler.jsonc de referencia

Configuración base para el Worker principal de AgentFlow con todos los bindings necesarios.

agentflow-api/wrangler.jsonc
Wrangler v4
{
  "name": "agentflow-api",
  "compatibility_date": "2025-01-01",
  "compatibility_flags": ["nodejs_compat"],

  // ── Compute ──────────────────────────────────────
  "crons": ["0 * * * *"],   // sync integraciones cada hora

  // ── Storage bindings ─────────────────────────────
  "kv_namespaces": [{
    "binding": "AGENT_CONFIG",
    "id": "kv_agentflow_config"
  }],

  "d1_databases": [{
    "binding": "DB",
    "database_name": "agentflow-prod",
    "database_id": "d1_agentflow_prod"
  }],

  "r2_buckets": [{
    "binding": "ASSETS",
    "bucket_name": "agentflow-assets"
  }],

  // ── AI bindings ───────────────────────────────────
  "ai": { "binding": "AI" },

  "vectorize": [{
    "binding": "VECTORIZE",
    "index_name": "agentflow-knowledge"
  }],

  // ── Queues ────────────────────────────────────────
  "queues": {
    "producers": [{
      "binding": "AGENT_QUEUE",
      "queue": "agentflow-events"
    }],
    "consumers": [{
      "queue": "agentflow-events",
      "max_batch_size": 100,
      "max_concurrency": 10
    }]
  },

  // ── Durable Objects (Agents SDK state) ───────────
  "durable_objects": {
    "bindings": [{
      "name": "AGENT_STATE",
      "class_name": "AgentConversation"
    }]
  }
}

Plan Workers Paid — escenario 50 clientes

Estimación mensual de partida. Workers Paid ($5/mes) incluye cuotas generosas antes de pay-as-you-go.

Workers + Pages
$5
/mes base plan
10M req/mes incluidos
30M ms CPU incluidos
Pages ilimitadas
D1 + KV + R2
$0
dentro del free tier
D1: 5GB, 25M reads
KV: 100k writes/día
R2: 10GB, 0 egress
Workers AI
~$15
/mes estimado
$0.011/1k tokens Llama
Embeddings @free 1k req
AI Gateway: cache ahorra ~40%
Vectorize + Queues
$0
dentro del free tier
Vectorize: 5M queries/mes
Queues: 1M msgs/mes
Analytics Engine: 10M pts

Hoja de ruta recomendada

4 fases para migrar AgentFlow de Railway+Vercel+S3 a Cloudflare como plataforma central, minimizando riesgo.

1
Seguridad + CDN
Semana 1–2
WAF activar
DDoS webhooks
Turnstile signup
Bot Management portal
2
Frontend + Storage
Semana 3–5
Migrar S3 → R2
Pages deploy Next.js
KV config agentes
Hyperdrive→Postgres (leer)
3
API + AI edge
Semana 6–8
Workers API pública
Queues eventos async
AI Gateway unificar LLMs
Vectorize RAG por cliente
4
Agents + Observabilidad + IaC
Semana 9–12
Agents SDK multi-turno
Analytics Engine tokens
Terraform toda la infra
D1 migrar desde Postgres