Agent

Bienvenido al componente Agent. Este es el cerebro operativo de tus flujos de automatización en Nappai. A diferencia de una simple calculadora que solo hace una operación, este agente puede “pensar” paso a paso para resolver problemas más complejos, consultar la internet, leer datos de otras aplicaciones o realizar cálculos detallados antes de darte una respuesta final.

Piensa en este componente como un asistente personal digital muy eficiente: tú le das una tarea y él decide qué herramientas necesita usar y en qué orden para completarla.

¿Cómo funciona?

Este componente utiliza inteligencia artificial avanzada para procesar tu solicitud. Funciona en un ciclo interactivo sencillo:

Análisis: Lee tu instrucción inicial.
Decisión: Decide si necesita ayuda externa (como buscar información en Google, sumar números con una calculadora o leer un archivo) o si puede responder directamente.
Ejecución: Si necesita ayuda, llama a las “herramientas” que hayas configurado.
Resultado: Une toda la información obtenida para darte una respuesta final completa y precisa.

Es como un robot que tiene un manual de instrucciones y un cajón de herramientas; mira la tarea, mira sus herramientas, trabaja y luego te presenta el resultado.

Conexión y Credenciales

Este componente es una estructura de inteligencia, por lo que no requiere configuraciones de credenciales directas (como contraseñas o claves API) en este nodo específico.

Sin embargo, para que el agente pueda interactuar con servicios externos (como Correo, Calendarios o Bases de Datos), asegúrate de haber configurado las Credenciales en los componentes de esas herramientas específicas antes de conectarlos a este Agente.

Operaciones

Este componente no tiene operaciones discretas. Se ejecuta automáticamente como un asistente continuo. Simplemente conecta tu entrada de texto y el flujo se encargará del resto.

Entradas

Para configurar este agente, simplemente llena los campos necesarios para guiar su comportamiento:

Prompt del Sistema: Describe quién es el agente y cómo debe comportarse (ej: “Eres un experto en marketing”).
Entrada del Usuario: El texto o la pregunta que quieres que el agente procese.
Herramientas: La lista de herramientas disponibles que el agente puede usar.

Salidas

Cuando el agente termina de “pensar” y trabajar, te devuelve una respuesta estructurada:

Respuesta Final: El texto completo que el agente ha generado para ti.
Historial de Pensamiento: El registro de los pasos que dio el agente (útil para entender cómo llegó a la respuesta).

Ejemplo de Respuesta JSON

json { “response”: “El clima en Madrid hoy es soleado con una temperatura de 25 grados Celsius.”, “thought_process”: [ “He recibido la solicitud sobre el clima.”, “He determinado que necesito usar la herramienta ‘Search_Weather’.” ], “used_tools”: [“Search_Weather”] }

Conectividad

Este componente es el eslabón central en la mayoría de los flujos de automatización:

Conecta con Entradas (Inicio): Recibe instrucciones desde un disparador (Trigger), un formulario o un chat previo.
Conecta con Herramientas: Se comunica con componentes que buscan información (como Google Search, APIs de correo, o calculadoras) para obtener los datos necesarios.
Conecta con Salidas (Fin): Envía la respuesta final a componentes que la procesan, como bots de Telegram, correos electrónicos o bases de datos.

Ejemplo de Uso

Imagina que quieres automatizar la respuesta a correos de clientes preguntando por el stock de un producto.

Recibes un correo: “¿Tenéis el modelo X en stock?”
Conectas este Agente a tu sistema de correo.
Dentro del Agente, le dices que actúe como un “Asistente de Ventas” y le das acceso a una Herramienta de Base de Datos.
El Agente lee el correo, consulta la base de datos usando la herramienta, verifica el stock y redacta la respuesta automática.

Componentes Relacionados

LLM (Modelo de Lenguaje): Es el “cerebro” que este agente utiliza para entender y generar el lenguaje.
Tools (Herramientas): Los nodos de búsqueda, cálculo o acceso a datos que el agente puede activar.

Notas Importantes

🟢 Beginner: Asegúrate de escribir instrucciones claras en los campos de “Prompt”, ya que la calidad de la respuesta del agente depende directamente de lo que le digas.
🟡 Intermediate: Si el agente tarda mucho en responder, es posible que esté usando demasiadas herramientas. Revisa que solo tenga acceso a las necesarias.

Consejos y Mejores Prácticas

Define claramente el “Rol” del agente (ej: “Actúa como un traductor experto”) para obtener mejores resultados.
Utiliza herramientas externas para tareas específicas en lugar de pedirle al agente que lo haga “mentalmente”, ya que suele ser más preciso y rápido.
Revisa el “Historial de Pensamiento” en las pruebas para entender por qué el agente tomó ciertas decisiones.

Consideraciones de Seguridad

Este componente maneja inteligencia artificial y puede acceder a datos externos. Asegúrate de configurar correctamente las credenciales y permisos de las herramientas conectadas para que el agente solo acceda a la información necesaria y segura para tu negocio.