Asistente de conocimiento
Un chat en tu sitio que responde desde tu propia documentación cargada como Skills, con memoria de conversación y embed de una línea.
Tus docs, políticas y FAQs — respondiendo preguntas en tu sitio 24/7. Sin base vectorial para la primera versión: las Skills cargan el conocimiento.
El patrón
Skills (conocimiento, inyectado) ⇢ LLM Agent
Chat Input → LLM Agent → Chat Output → embebido como widget en el sitioPaso a paso
- Crea las Skills — una por tema: "FAQ de producto", "Precios", "Política de devoluciones". Mantén cada una compacta; vigila el badge de tokens. Scope: Selected contexts → este flow.
- Chat Input (Interfaces Públicas) — ventana de contexto ~10 mensajes, un mensaje de bienvenida amable.
- LLM Agent (IA) — objetivo: "Responde solo con el conocimiento provisto. Si la respuesta no está ahí, dilo y ofrece contacto humano. Sé conciso y cita la política relevante cuando aplique."
- Chat Output — completa el ciclo.
- Publica: Widget en el nodo Chat Input te da el snippet para tu sitio; mantén el flow Active.
Las Skills aplican al instante — edita el Markdown y el asistente sabe la nueva respuesta en el siguiente mensaje.
Variaciones
- ¿Corpus pesado? Conecta una base vectorial vía integraciones MCP y deja que el agente la consulte como herramienta (RAG).
- Registra cada conversación en una Chat tool para revisión y human takeover.
- Enruta preguntas no resueltas al patrón de soporte con creación de tickets.
Prompt de Genius: "Crea un asistente de conocimiento: un chat público cuyo agente responde solo desde mis skills, embebible en mi sitio web."
Reporte programado
Con horario, consulta la base de datos, procesa números con pandas, deja que la IA escriba el análisis, genera un PDF y envíalo por correo.
Workflow de aprobación
Pon una compuerta humana antes de acciones sensibles — envíos, pagos, publicaciones — con asignados, timeout y contexto completo para decidir.