Mensajes del Sistema y Herramientas
- Cómo agregar mensajes del sistema que instruyen a tu agente LLM
- Cómo configurar herramientas de llamada a funciones que el agente puede usar
- Cómo configurar pre-acciones que se ejecutan antes de que la IA procese un mensaje
Cuando creas un agente basado en LLM, tres de las cinco pestañas de configuración controlan lo que el agente sabe, lo que puede hacer y lo que sucede antes de que responda. Esta página cubre las pestañas Mensajes, Acciones y Herramientas.
Pestaña Mensajes -- Mensajes del sistema
La pestaña Mensajes contiene la sección de Mensajes del sistema. Los mensajes del sistema son las instrucciones que le das al modelo de lenguaje antes de que comience cualquier conversación con el contacto. Definen la personalidad, el conocimiento, los límites y el comportamiento del agente.
Cómo funcionan los mensajes del sistema
Los mensajes del sistema se evalúan y se envían al LLM con cada solicitud, antes del historial de la conversación. El modelo lee estas instrucciones y las sigue al generar las respuestas. Puedes agregar varios mensajes del sistema, y se procesan en orden. Como se vuelven a evaluar en cada mensaje, los valores dinámicos que contienen (ver más abajo) siempre reflejan el turno actual de la conversación.
Agregar mensajes del sistema
- Abre tu agente LLM y ve a la pestaña Mensajes.
- Verás un área de lista para los mensajes del sistema.
- Haz clic en el botón "Agregar Elemento" para agregar un nuevo mensaje del sistema.
- Escribe tu instrucción 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 quién 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), coloración y peinados. Abrimos de martes a sábado, de 9am a 7pm."
- Tono: Establece el estilo de comunicación. Ejemplo: "Sé amigable, profesional y conciso. Usa el nombre del contacto cuando sea posible."
- Límites: Define lo que el agente no debe hacer. Ejemplo: "Nunca discutas los precios de la competencia. No hagas afirmaciones médicas ni legales. Si no estás seguro, ofrece conectar al contacto con un agente humano."
- Derivación: Explica cuándo transferir. Ejemplo: "Si el contacto pide hablar con una persona, o si no puedes resolver su consulta en 3 intercambios, transfiere la conversación a un agente humano."
Usar variables dinámicas en los mensajes del sistema
Los mensajes del sistema son expresiones CEL, así que puedes insertar información dinámica en tiempo de ejecución. Esto te permite personalizar el comportamiento del agente según el contacto, el mensaje entrante o la conversación.
Para usar una variable dinámica en un mensaje del sistema:
- Escribe una expresión CEL usando las variables disponibles. El interruptor Usar expresiones simples (sCEL) alterna un mensaje entre CEL simple y CEL bruto.
Variables disponibles:
| Variable | Descripción |
|---|---|
contact | Información del contacto (nombre, etiquetas, atributos personalizados) |
contactMessage | El mensaje entrante (tipo, contenido de texto, media, timestamp) |
conversation | La sesión de chat (canal, estado, último mensaje) |
company | El registro de tu empresa |
Ejemplos:
- Personalizar saludos:
'The contact name is ' + contact.name - Incluir las etiquetas del contacto:
'Contact tags: ' + contact.tags.join(', ') - Comportamiento condicional según el tipo de mensaje:
contactMessage.type == 'text' ? contactMessage.body.text : '(media message)'
Usa el panel Explorer para explorar todas las variables disponibles y sus propiedades. Haz clic en una variable para ver sus subcampos e insertarlos en tu expresión.
Pestaña Herramientas -- Llamada a funciones
La pestaña Herramientas te permite darle a tu agente la capacidad de llamar funciones externas durante una conversación. Esto se conoce como "llamada a funciones" o "uso de herramientas": el agente puede buscar datos, realizar cálculos, verificar disponibilidad o crear reservas.
Las opciones de la pestaña Herramientas solo aparecen cuando el agente realmente puede usar herramientas. Si activas Habilitar salidas estructuradas (en la pestaña Avanzado), o si el modelo seleccionado no admite la llamada a funciones, los campos Selección de herramienta, Herramientas y Servidores MCP se ocultan y la pestaña aparece vacía.
Selección de herramienta
En la parte superior de la pestaña Herramientas encontrarás el desplegable Selección de herramienta con cuatro opciones:
- auto (predeterminado): El modelo decide por sí mismo cuándo llamar a una herramienta según el contexto de la conversación.
- required: El modelo debe llamar a una herramienta antes de responder.
- none: El modelo nunca llama a herramientas.
- function: Se fuerza al modelo a llamar a una herramienta específica. Al seleccionar esta opción se revela un campo Función donde eliges la herramienta por su nombre.
Agregar herramientas
- Ve a la pestaña Herramientas en tu agente LLM.
- En la lista de Herramientas, haz clic en el botón "Agregar Elemento".
- Configura la herramienta proporcionando su nombre, descripción y esquema de parámetros. La descripción es crítica porque el LLM la lee para decidir cuándo y cómo usar la herramienta.
- En la sección Acciones de la herramienta, agrega los pasos que se ejecutan cuando el asistente llama a la herramienta. Una herramienta sin acciones no hace nada — estas acciones de Workflow/paso realizan el trabajo real (consultar datos, llamar a una API, crear un registro, etc.). Las herramientas nuevas comienzan con una lista de acciones vacía, así que agrega al menos una acción para que la herramienta tenga algún efecto.
- En la sección Salida, configura lo que la herramienta devuelve al modelo. La salida Principal es el valor que se entrega al asistente después de que se ejecutan las acciones. También puedes activar Ejecutar Completion después del retorno de la función para ejecutar una completion adicional del modelo sobre el resultado y Permitir funciones en la Completion extra para permitir nuevas llamadas a herramientas durante ella. Ambas están desactivadas de forma predeterminada.
- Repite para cada herramienta a la que quieras que el agente tenga acceso.
Ejemplos de herramientas
| Herramienta | Propósito |
|---|---|
| Verificar disponibilidad del calendario | Permite que el agente consulte horarios de citas disponibles |
| Crear cita | Permite que el agente reserve una cita para el contacto |
| Buscar registro del contacto | Recupera los detalles del contacto de tu base de datos |
| Enviar notificación | Envía una alerta a un miembro del equipo |
Servidores MCP
Debajo de la lista de Herramientas, la lista Servidores MCP te permite conectar servidores MCP (Model Context Protocol) externos cuyas herramientas quedan disponibles para el agente en tiempo de ejecución, junto con las herramientas que defines localmente. Para cada servidor proporcionas:
- URL del servidor: La dirección pública HTTP(S) del servidor.
- Etiqueta del servidor y Descripción (opcionales): Te ayudan a ti y al modelo a identificar el servidor.
- Requerir aprobación: Si las llamadas a herramientas de este servidor necesitan aprobación.
- Herramientas permitidas (opcional): Restringe cuáles de las herramientas del servidor puede usar el agente.
- Encabezados (opcional): Encabezados HTTP enviados al servidor, normalmente para autenticación.
Las herramientas del servidor se descubren automáticamente y se ofrecen al modelo junto con tus herramientas locales.
Comienza con una o dos herramientas esenciales y pruébalas a fondo antes de agregar más. Cada herramienta aumenta la capacidad del agente pero también agrega complejidad. El modelo necesita descripciones claras de las herramientas para usarlas correctamente.
Para las herramientas que pueden encadenarse en una sola solicitud del usuario, evita agregar una Compose conversation response solo de estado como primera acción de la herramienta. Esa acción se ejecuta cada vez que se llama a la herramienta, por lo que un flujo buscar -> abrir -> resumir puede enviar varios mensajes de "estoy trabajando" antes de la respuesta útil. Prefiere devolver los datos de la herramienta y dejar que la respuesta final del asistente los resuma una sola vez. Si una herramienta lenta necesita un aviso de progreso, envía como máximo un aviso corto para toda la solicitud.
Pestaña Acciones -- Pre-acciones
La pestaña Acciones te permite configurar Pre-acciones -- pasos que se ejecutan automáticamente antes de que el LLM procese cada mensaje entrante. Las pre-acciones pueden transformar datos, llamar a APIs, definir variables o ejecutar otra lógica para preparar el contexto para la IA.
Si necesitas una guía campo por campo de los tipos de acción disponibles, consulta la Referencia de Acciones.
Configurar pre-acciones
- Ve a la pestaña Acciones en tu agente LLM.
- Verás la sección de Pre-acciones.
- Haz clic en "Agregar paso" para agregar un nuevo paso de pre-acción.
- Configura el paso con la lógica deseada.
- Agrega pasos adicionales según sea necesario. Los pasos se ejecutan en secuencia.
Depurar pre-acciones
La pestaña Acciones incluye un botón Iniciar depuración (cuya descripción emergente dice "Depurar todo"). Al hacer clic, ejecuta todos los pasos de pre-acción en modo de depuración para que puedas ver lo que hace cada paso, qué datos produce y si ocurre algún error.
Usa las pre-acciones para enriquecer el contexto de la conversación antes de que la IA responda. Por ejemplo, una pre-acción podría obtener el historial de pedidos recientes del contacto para que el agente pueda referenciarlo en su respuesta sin necesitar una llamada a herramienta durante la conversación.