Agentes
Los “Agentes” son responsables de orquestar la interacción entre modelos, Skills y flujos de automatización en Studio AI. Actúan como “intérpretes” que reciben comandos, procesan la lógica configurada y devuelven la respuesta final al usuario.
Cada agente:
Está vinculado a un modelo.
Puede utilizar una o más Skills.
Puede operar de forma aislada o en cooperación con otros agentes.
Crear un Agente
Accede al menú lateral y haz clic en “Agentes”.
Haz clic en “Nuevo Agente”.
Elija el tipo de agente: Asistente o Cooperación.
Seleccione la pestaña correspondiente (Asistente o Cooperación) para acceder a las instrucciones de creación específicas de cada modalidad:
Complete o seleccione los siguientes campos:
Configuraciones principales
Nombre del agente: Nombre para la identificación del agente.
Prompt del sistema: Escriba el prompt para el agente. Si desea agregar más prompts, simplemente haga clic en “Agregar prompt”.
Diferentes prompts en el mismo agente son útiles para separar tareas y facilitar el mantenimiento.
Modelo: Seleccione un modelo ya existente. Será la base de interpretación del agente.
Tipo de respuesta: El agente podrá responder de tres modos diferentes:
Texto: El agente responderá por texto.
Audio: El agente responderá por audio. Al seleccionar esta opción, las siguientes configuraciones de voz son necesarias:
Voz del agente: Seleccione, entre las opciones disponibles en la plataforma, la identidad vocal que mejor represente a su agente.
Instrucciones de habla: Describa el tono de voz deseado (ej.: empático, formal, entusiasta) y otras posibles orientaciones de locución.
Híbrido: Posee la capacidad de alternar entre texto y audio, entregando una experiencia mixta dentro de la misma interacción. Al seleccionar esta opción, se requieren las mismas configuraciones de voz mencionadas anteriormente.
Habilitar generación de imágenes: activa la función y libera la selección del modelo.
Modelo de generación de imágenes: define el modelo que se utilizará. Actualmente, solo la opción Nano Banana está disponible.
Habilitar generación de gráficos: activa la creación de gráficos a partir de los datos del agente.
El formato de gráfico de radar no es compatible.
Mensaje de error predeterminado: Defina un mensaje para los momentos en que el agente no logre interpretar el prompt o encontrar una respuesta adecuada.
Límite de mensajes de contexto: define la cantidad máxima de mensajes anteriores del historial de conversación que se mantendrán en memoria y se enviarán al modelo de lenguaje (LLM) con cada nueva interacción.
Guardrails
Permiten agregar capas ordenadas de validación para las entradas (inputs) y salidas (outputs) del agente. Para configurar un Guardrail, complete los campos a continuación:
Nombre: identificación del guardrail.
Tipo: define si la validación se aplicará en la entrada (pregunta del usuario) o en la salida (respuesta del agente).
Instrucción: la directriz o regla que el modelo debe seguir. Ejemplo: "Bloquear preguntas con contenido discriminatorio."
Mensaje de error: El texto que se mostrará al usuario en caso de que la validación falle.
Modelo base: El modelo de lenguaje (LLM) opcional que ejecutará específicamente esta validación.
Reglas
En esta área es posible agregar capacidades específicas y ordenadas al agente. Al hacer clic en Agregar reglas, configure las siguientes opciones:
Aplicar siempre: Cuando está activado, fuerza la aplicación de esta habilidad en todas las interacciones del usuario, ignorando la necesidad de clasificación contextual.
Descripción: Explicación detallada de en qué escenarios o contextos se debe activar esta habilidad (esencial para que el agente sepa cuándo usarla).
Instrucción: El comando práctico o comportamiento dirigido que la habilidad debe ejecutar cuando se active.
Gestione sus tools
Agregue una o más Skills para definir las capacidades técnicas y funciones que el agente podrá ejecutar durante el flujo de automatización.
Base de Conocimiento
Permite vincular documentos (como archivos PDF) para que el agente los utilice como fuente de consulta. Puede seleccionar archivos existentes en la plataforma o cargar nuevos documentos directamente en esta etapa.
Configuraciones avanzadas
Las opciones de configuración avanzada pueden variar según el modelo de IA elegido.
En esta área, puede ajustar los parámetros técnicos que rigen la generación de respuestas del modelo de IA. Estas configuraciones permiten equilibrar creatividad, precisión, velocidad y costo operativo. Las definiciones:
top_k: Limita el vocabulario del modelo a las k palabras más probables en cada etapa de la generación. Por ejemplo, si se configura en 50, el modelo elegirá la siguiente palabra solo entre las 50 mejores opciones clasificadas por el contexto.
top_p: Muestreo de núcleo (Nucleus Sampling). Filtra las palabras candidatas basándose en la suma acumulada de sus probabilidades. Por ejemplo: si se define en 0.9, el modelo considera solo el subconjunto de palabras que, juntas, suman el 90% de la probabilidad de ocurrencia, descartando opciones irrelevantes.
Temperatura: Define el nivel de previsibilidad de la respuesta. Valores bajos (ej.: 0.2) generan respuestas más directas y exactas, ideales para análisis técnicos. Valores altos (ej.: 0.8) incentivan respuestas más libres y creativas.
token_limit: Determina el límite de generación de tokens. Define cuántos tokens (palabras o fragmentos de palabras) puede generar el modelo en la respuesta, ayudando al control de costos y evitando respuestas excesivamente largas.
context_limit: Define el límite de memoria de la conversación. Este límite determina el volumen máximo de tokens (historial de mensajes e instrucciones) que el modelo puede procesar simultáneamente para mantener la coherencia y el flujo de la conversación.
repeat_penalty: Ajusta el rigor del modelo para evitar la repetición excesiva de palabras, términos o frases idénticas en una misma respuesta.
max_completion_tokens: Define el límite máximo de tokens que el modelo puede generar en una sola respuesta.
Carga de tools
Define cómo las herramientas (tools), la base de conocimientos y los agentes de cooperación se cargarán durante la ejecución del agente principal. Es posible elegir entre las siguientes estrategias:
Todo (Predeterminado): Inicializa y carga todos los recursos simultáneamente en el momento de la ejecución del agente.
Agéntico: Delega la decisión a un agente orquestador, que evalúa el contexto y decide dinámicamente qué necesita ser cargado.
Relevancia: Carga los recursos bajo demanda, basándose en el cálculo de proximidad y relevancia contextual entre la solicitud y las herramientas.
Configuraciones de privacidad
Configure el nivel de acceso de los agentes entre las siguientes opciones:
Público: cualquier persona puede visualizar y editar las configuraciones de el agente.
Privado: solo los usuarios seleccionados podrán visualizar los detalles y editar el agente actual.
Configurar usuarios: al seleccionar la opción Privado, esta opción se activa. Elija los usuarios que tendrán acceso a el agente y, a continuación, haga clic en "Concluir".
Complete o seleccione los siguientes campos:
Configuraciones principales
Nombre del agente: Nombre para la identificación del agente.
Prompt del sistema: Escriba el prompt para el agente. Si desea agregar más prompts, simplemente haga clic en “Agregar prompt”.
Diferentes prompts en el mismo agente son útiles para separar tareas y facilitar el mantenimiento.
Modelo: Seleccione un modelo ya existente. Será la base de interpretación del agente.
Tipo de respuesta: El agente podrá responder de tres modos diferentes:
Texto: El agente responderá por texto.
Audio: El agente responderá por audio. Al seleccionar esta opción, las siguientes configuraciones de voz son necesarias:
Voz del agente: Seleccione, entre las opciones disponibles en la plataforma, la identidad vocal que mejor represente a su agente.
Instrucciones de habla: Describa el tono de voz deseado (ej.: empático, formal, entusiasta) y otras posibles orientaciones de locución.
Híbrido: Posee la capacidad de alternar entre texto y audio, entregando una experiencia mixta dentro de la misma interacción. Al seleccionar esta opción, se requieren las mismas configuraciones de voz mencionadas anteriormente.
Gestione los agentes para cooperación: seleccione dos o más agentes creados previamente. Para ello:
Haga clic en “Seleccionar agentes".
En el modal, seleccione dos o más haciendo clic en sus respectivas casillas de verificación.
Mensaje de error predeterminado: Defina un mensaje para los momentos en que el agente no logre interpretar el prompt o encontrar una respuesta adecuada.
Límite de mensajes de contexto: define la cantidad máxima de mensajes anteriores del historial de conversación que se mantendrán en memoria y se enviarán al modelo de lenguaje (LLM) con cada nueva interacción.
Guardrails
Permiten agregar capas ordenadas de validación para las entradas (inputs) y salidas (outputs) del agente. Para configurar un Guardrail, complete los campos a continuación:
Nombre: identificación del guardrail.
Tipo: define si la validación se aplicará en la entrada (pregunta del usuario) o en la salida (respuesta del agente).
Instrucción: la directriz o regla que el modelo debe seguir. Ejemplo: "Bloquear preguntas con contenido discriminatorio."
Mensaje de error: El texto que se mostrará al usuario en caso de que la validación falle.
Modelo base: El modelo de lenguaje (LLM) opcional que ejecutará específicamente esta validación.
Reglas
En esta área es posible agregar capacidades específicas y ordenadas al agente. Al hacer clic en Agregar reglas, configure las siguientes opciones:
Aplicar siempre: Cuando está activado, fuerza la aplicación de esta habilidad en todas las interacciones del usuario, ignorando la necesidad de clasificación contextual.
Descripción: Explicación detallada de en qué escenarios o contextos se debe activar esta habilidad (esencial para que el agente sepa cuándo usarla).
Instrucción: El comando práctico o comportamiento dirigido que la habilidad debe ejecutar cuando se active.
Configuraciones avanzadas
Las opciones de configuración avanzada pueden variar según el modelo de IA elegido.
En esta área, puede ajustar los parámetros técnicos que rigen la generación de respuestas del modelo de IA. Estas configuraciones permiten equilibrar creatividad, precisión, velocidad y costo operativo.
Las definiciones:
top_k: Limita el vocabulario del modelo a las k palabras más probables en cada etapa de la generación. Por ejemplo, si se configura en 50, el modelo elegirá la siguiente palabra solo entre las 50 mejores opciones clasificadas por el contexto.
top_p: Muestreo de núcleo (Nucleus Sampling). Filtra las palabras candidatas basándose en la suma acumulada de sus probabilidades. Por ejemplo: si se define en 0.9, el modelo considera solo el subconjunto de palabras que, juntas, suman el 90% de la probabilidad de ocurrencia, descartando opciones irrelevantes.
Temperatura: Define el nivel de previsibilidad de la respuesta. Valores bajos (ej.: 0.2) generan respuestas más directas y exactas, ideales para análisis técnicos. Valores altos (ej.: 0.8) incentivan respuestas más libres y creativas.
token_limit: Determina el límite de generación de tokens. Define cuántos tokens (palabras o fragmentos de palabras) puede generar el modelo en la respuesta, ayudando al control de costos y evitando respuestas excesivamente largas.
context_limit: Define el límite de memoria de la conversación. Este límite determina el volumen máximo de tokens (historial de mensajes e instrucciones) que el modelo puede procesar simultáneamente para mantener la coherencia y el flujo de la conversación.
repeat_penalty: Ajusta el rigor del modelo para evitar la repetición excesiva de palabras, términos o frases idénticas en una misma respuesta.
max_completion_tokens: Define el límite máximo de tokens que el modelo puede generar en una sola respuesta.
Configuraciones de privacidad
Configure el nivel de acceso de los agentes entre las siguientes opciones:
Público: cualquier persona puede visualizar y editar las configuraciones de el agente.
Privado: solo los usuarios seleccionados podrán visualizar los detalles y editar el agente actual.
Configurar usuarios: al seleccionar la opción Privado, esta opción se activa. Elija los usuarios que tendrán acceso a el agente y, a continuación, haga clic en "Concluir".
Para finalizar, haga clic en “Crear agente".
¡Listo! Su agente ha sido creado. Pruebe sus agentes en el Playground.
Lea también: Cómo editar o eliminar sus agentes.
FAQ – Agentes de IA
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