Mensajes del Sistema y Herramientas
- Como agregar mensajes del sistema que instruyen a tu agente LLM
- Como configurar herramientas de llamada a funciones que el agente puede usar
- Como configurar pre-acciones que se ejecutan antes de que la IA procese un mensaje
Cuando creas un agente basado en LLM, tres de las cuatro pestanas de configuracion controlan lo que el agente sabe, lo que puede hacer y lo que sucede antes de que responda. Esta pagina cubre las pestanas Messages, Tools y Actions.
Pestana Messages -- Mensajes del Sistema
La pestana Messages contiene la seccion de Mensajes del Sistema. Los mensajes del sistema son las instrucciones que le das al modelo de lenguaje antes de que comience cualquier conversacion con el cliente. Definen la personalidad, conocimiento, limites y comportamiento del agente.
Como funcionan los mensajes del sistema
Los mensajes del sistema se envian al LLM al inicio de cada conversacion como contexto. El modelo lee estas instrucciones y las sigue al generar respuestas. Puedes agregar multiples mensajes del sistema, y se procesan en orden.
Agregar mensajes del sistema
- Abre tu agente LLM y ve a la pestana Messages.
- Veras un area de lista para mensajes del sistema.
- Haz clic en el boton "Add Item" para agregar un nuevo mensaje del sistema.
- Escribe tu instruccion en el campo de texto que aparece.
- Repite para agregar tantos mensajes del sistema como necesites.
Consejos para escribir mensajes del sistema efectivos
- Identidad: Dile al agente quien es. Ejemplo: "Eres el asistente virtual de Bella Salon, un estudio de cabello y belleza en el centro de Lisboa."
- Conocimiento: Proporciona datos clave. Ejemplo: "Nuestros servicios incluyen cortes de cabello (desde 25 euros), coloracion y peinados. Abrimos de martes a sabado, de 9am a 7pm."
- Tono: Establece el estilo de comunicacion. Ejemplo: "Se amigable, profesional y conciso. Usa el nombre del cliente cuando sea posible."
- Limites: Define lo que el agente no debe hacer. Ejemplo: "Nunca discutas precios de competidores. No hagas afirmaciones medicas o legales. Si no estas seguro, ofrece conectar al cliente con un agente humano."
- Derivacion: Explica cuando transferir. Ejemplo: "Si el cliente pide hablar con una persona, o si no puedes resolver su consulta en 3 intercambios, transfiere la conversacion a un agente humano."
Usar variables dinamicas en mensajes del sistema
Los mensajes del sistema soportan expresiones CEL que insertan informacion dinamica en tiempo de ejecucion. Esto te permite personalizar el comportamiento del agente basandote en el cliente, el mensaje entrante o la conversacion.
Para usar una variable dinamica en un mensaje del sistema:
- Activa el interruptor CEL en un mensaje del sistema para habilitar el modo de expresion.
- Escribe una expresion CEL usando las variables disponibles.
Variables disponibles:
| Variable | Descripcion |
|---|---|
client | Informacion del cliente (nombre, telefono, email, tags, campos personalizados) |
contactMessage | El mensaje entrante (tipo, contenido de texto, media, timestamp) |
conversation | La sesion de chat (canal, estado, ultimo mensaje) |
company | El registro de tu empresa |
Ejemplos:
- Personalizar saludos:
ffConcat('The customer name is ', client.name) - Incluir tags del cliente:
ffConcat('Client tags: ', client.tags) - Comportamiento condicional basado en el tipo de mensaje:
contactMessage.type == 'text' ? contactMessage.body.text : '(media message)'
Usa el panel CEL Explorer para explorar todas las variables disponibles y sus propiedades. Haz clic en una variable para ver sus subcampos e insertarlos en tu expresion.
Pestana Tools -- Llamada a funciones
La pestana Tools te permite darle a tu agente la capacidad de llamar funciones externas durante una conversacion. Esto se conoce como "llamada a funciones" o "uso de herramientas" y permite que el agente busque datos, realice calculos, verifique disponibilidad, cree reservas y mas.
Eleccion de herramienta
En la parte superior de la pestana Tools, encontraras la seccion Tool choice con un dropdown Type. La configuracion predeterminada es "auto", lo que significa que el modelo decide por si mismo cuando llamar a una herramienta basandose en el contexto de la conversacion. Otras opciones pueden permitir forzar el uso de herramientas o deshabilitarlo.
Agregar herramientas
- Ve a la pestana Tools en tu agente LLM.
- En la lista de Tools, haz clic en el boton "Add Item".
- Configura la herramienta proporcionando su nombre, descripcion y esquema de parametros. La descripcion es critica porque el LLM la lee para decidir cuando y como usar la herramienta.
- Repite para cada herramienta que desees que el agente acceda.
Ejemplos de herramientas
| Herramienta | Proposito |
|---|---|
| Verificar disponibilidad del calendario | Permite que el agente consulte horarios de citas disponibles |
| Crear cita | Permite que el agente reserve una cita para el cliente |
| Buscar registro del cliente | Recupera detalles del cliente de tu base de datos |
| Enviar notificacion | Envia una alerta a un miembro del equipo |
Comienza con una o dos herramientas esenciales y prueba a fondo antes de agregar mas. Cada herramienta aumenta la capacidad del agente pero tambien agrega complejidad. El modelo necesita descripciones claras de las herramientas para usarlas correctamente.
Pestana Actions -- Pre-acciones
La pestana Actions te permite configurar Pre-acciones -- pasos que se ejecutan automaticamente antes de que el LLM procese cada mensaje entrante. Las pre-acciones pueden transformar datos, llamar APIs, definir variables o ejecutar otra logica para preparar el contexto para la IA.
Si necesitas una guia campo por campo de los tipos de accion disponibles, consulta la Referencia de Acciones.
Configurar pre-acciones
- Ve a la pestana Actions en tu agente LLM.
- Veras la seccion de Pre-acciones.
- Haz clic en "Add step" para agregar un nuevo paso de pre-accion.
- Configura el paso con la logica deseada.
- Agrega pasos adicionales segun sea necesario. Los pasos se ejecutan en secuencia.
Depurar pre-acciones
La pestana Actions incluye un boton Debug all. Al hacer clic, ejecuta todos los pasos de pre-accion en modo de depuracion para que puedas ver exactamente lo que cada paso hace, que datos produce y si ocurre algun error. Esto es invaluable durante la configuracion y resolucion de problemas.
Usa pre-acciones para enriquecer el contexto de la conversacion antes de que la IA responda. Por ejemplo, una pre-accion podria obtener el historial de pedidos recientes del cliente para que el agente pueda referenciarlo en su respuesta sin necesitar una llamada a herramienta durante la conversacion.