Un agente es tan bueno como lo que sabe y la claridad con que responde. Adjunta carpetas de conocimiento para que el agente recupere y cite tu propio contenido, dale memoria para que lleve contexto entre sesiones y define un esquema de salida estructurada para que sus respuestas lleguen como JSON predecible.
En el paso 4 del creador puedes adjuntar una o más carpetas de conocimiento a un agente. Esas carpetas se convierten en la biblioteca de referencia del agente: cuando responde, recupera los pasajes más relevantes y fundamenta su respuesta en ellos, mostrando citas para que puedas rastrear cada afirmación hasta su fuente. Esto es la generación aumentada por recuperación (RAG).builderEn el paso 4 del creador puedes adjuntar una o más carpetas de conocimiento a un agente. Esas carpetas se convierten en la biblioteca de referencia del agente: cuando responde, recupera los pasajes más relevantes y fundamenta su respuesta en ellos, mostrando citas para que puedas rastrear cada afirmación hasta su fuente. Esto es la generación aumentada por recuperación (RAG).
La recuperación se ejecuta sobre el mismo flujo de procesamiento que el resto de la plataforma. Los documentos que subes a una carpeta se extraen, se dividen en fragmentos y se incrustan en un índice pgvector, y el agente recupera por similitud de coseno combinada con coincidencia de palabras clave. La incrustación usa una prioridad fija de modelos: OpenAI text-embedding-3-small, luego Google text-embedding-004, luego Ollama / Ollama Cloud nomic-embed-text. Consulta Base de conocimiento para ver el flujo completo y los tipos de archivo compatibles.Knowledge BaseLa recuperación se ejecuta sobre el mismo flujo de procesamiento que el resto de la plataforma. Los documentos que subes a una carpeta se extraen, se dividen en fragmentos y se incrustan en un índice pgvector, y el agente recupera por similitud de coseno combinada con coincidencia de palabras clave. La incrustación usa una prioridad fija de modelos: OpenAI text-embedding-3-small, luego Google text-embedding-004, luego Ollama / Ollama Cloud nomic-embed-text. Consulta Base de conocimiento para ver el flujo completo y los tipos de archivo compatibles.
Mientras el conocimiento es tu biblioteca de referencia curada, la memoria es el contexto que el agente lleva entre sesiones: los hechos duraderos y preferencias que debe recordar sobre una persona o una tarea. Permite que el agente sea coherente con el tiempo en lugar de empezar desde cero en cada conversación.
La memoria está gobernada por las Asignaciones de memoria, que controlan a qué tipos de contexto pueden acceder las herramientas del asistente: cosas como una carpeta de conocimiento, un evento de calendario, un sitio web, un espacio de trabajo o la propia memoria del usuario. Tú mantienes el control exacto de qué contexto puede alcanzar el agente. Consulta Ajustes para saber dónde se configura la memoria y las asignaciones.SettingsLa memoria está gobernada por las Asignaciones de memoria, que controlan a qué tipos de contexto pueden acceder las herramientas del asistente: cosas como una carpeta de conocimiento, un evento de calendario, un sitio web, un espacio de trabajo o la propia memoria del usuario. Tú mantienes el control exacto de qué contexto puede alcanzar el agente. Consulta Ajustes para saber dónde se configura la memoria y las asignaciones.
Por defecto, un agente responde en texto libre. Dale un esquema de salida estructurada (un conjunto de campos con tipo) y su respuesta final llegará como JSON conforme al esquema en su lugar. El agente rellena tus campos en lugar de escribir prosa, lo que hace que su salida sea legible por máquinas y fiable.
Esto es lo que hace que un agente sea seguro sobre el que construir:
El esquema de salida estructurada vive en el propio agente, por lo que se aplica tanto si el agente se invoca desde el chat, un nodo de flujo de trabajo o la API. Defines los campos una vez y cada llamante obtiene la misma forma de vuelta.
Una carpeta de conocimiento es su propio recurso de primera clase con sus propios ámbitos de uso compartido y un límite de documentos por carpeta. Adjuntarla a un agente es una unión: la carpeta sigue viviendo de forma independiente, y las actualizaciones fluyen a todos los agentes que la utilizan. Aprende a crear y compartir carpetas en Base de conocimiento.Knowledge BaseUna carpeta de conocimiento es su propio recurso de primera clase con sus propios ámbitos de uso compartido y un límite de documentos por carpeta. Adjuntarla a un agente es una unión: la carpeta sigue viviendo de forma independiente, y las actualizaciones fluyen a todos los agentes que la utilizan. Aprende a crear y compartir carpetas en Base de conocimiento.