Crear agentes personalizados

Aprende a crear agentes personalizados, qué preparar antes de empezar y cómo ponerlos a trabajar en mensajería, toma de decisiones y gestión de datos. Para obtener más información general, consulta Agentes de Braze.

Requisitos previos

Antes de empezar, necesitarás lo siguiente:

• Permiso para acceder a la Consola de agentes en tu espacio de trabajo. Consulta con tus administradores de Braze si no ves esta opción.
• Permiso para crear y editar agentes de IA personalizados.
• Una idea de lo que quieres que logre el agente. Braze Agents puede admitir las siguientes acciones:
  • Mensajería personalizada: Genera líneas del asunto, titulares, textos dentro del producto u otro contenido.
  • Enrutamiento de usuarios: Enruta a los usuarios en Canvas en función de su comportamiento, preferencias o atributos personalizados.
  • Gestión de datos: Calcula valores, enriquece entradas de catálogo o actualiza campos del perfil.

Cómo funciona

Cuando creas un agente, defines su propósito y estableces límites sobre cómo debe comportarse. Una vez activo, puedes implementar el agente en Braze para generar textos personalizados, tomar decisiones en tiempo real o actualizar campos del catálogo. Mientras creas tu agente, puedes guardarlo como borrador y actualizarlo en cualquier momento desde el panel. Cada vez que guardas, se crea una nueva versión que puedes revisar en la pestaña Historial de versiones.

Los siguientes casos de uso muestran algunas formas de aprovechar los agentes personalizados.

Crear un agente

Paso 1: Elige un tipo de agente

Para crear un agente, primero elige el tipo de agente:

1. Ve a Consola de agentes.
2. Elige Agentes de paso en Canvas o Agentes de catálogo.

Paso 2: Elige cómo crear un agente

Selecciona Crear agente y, a continuación, elige una de las siguientes opciones:

• Agente personalizado, para crear un agente desde cero
• Una opción de Crear un agente con Operator, para usar BrazeAI Operator y aplicar una plantilla inicial

Si usas Operator, revisa y aprueba sus cambios en el chat antes de pasar al siguiente paso.

Paso 3: Configura los detalles

A continuación, configura los detalles de tu agente:

1. Introduce un nombre y una descripción para que tu equipo entienda su propósito.
2. (opcional) Añade etiquetas para filtrar tu agente.
3. Elige el modelo que usará tu agente.
4. Si no usas el modelo Braze Auto, selecciona el nivel de razonamiento del modelo. Puedes elegir entre mínimo, bajo, medio o alto. Te recomendamos empezar con Mínimo, probar las respuestas de tu agente y ajustarlo según sea necesario.
5. Establece un límite diario de invocaciones. De forma predeterminada, este valor es de 250 000, pero puede aumentarse hasta 1 000 000. Si te interesa aumentar el límite por encima de 1 000 000, ponte en contacto con tu administrador del éxito del cliente para obtener más información. Después de las pruebas, establece un límite lo bastante alto para el tamaño de audiencia que tienes previsto. Un límite demasiado bajo provoca fallos por límite diario (que no consumen créditos, pero sí aplican los valores alternativos o dejan la salida en null).

El campo Límite diario de coste de créditos de acción especifica el número máximo de créditos que este agente puede consumir al día. Braze lo calcula multiplicando la proporción de créditos por invocación de tu espacio de trabajo para el modelo seleccionado (según tu contrato, y que se muestra en la página Proporciones de créditos) por el límite diario de invocaciones. La estimación se actualiza cuando cambias el modelo o el límite de invocaciones.

Para gestionar el coste, reduce el límite diario de invocaciones. En el caso de los modelos con tu propia clave (BYO), también puedes cambiar a un modelo de menor coste o reducir el nivel de razonamiento. Braze Auto no permite ajustar el nivel de razonamiento. Haz un seguimiento del uso real en Configuración > Facturación > Uso de créditos > Consola de agentes.

Paso 4: Escribe las instrucciones

Dale instrucciones al agente. Si usaste una plantilla de Operator, revisa las instrucciones precargadas y edítalas según sea necesario.

Incluye instrucciones sobre lo que debe hacer el agente en situaciones inesperadas o ambiguas. Así se minimiza el riesgo de que la confusión del agente provoque errores. Por ejemplo, en lugar de pedirle al agente solo valores de sentimiento “positivo” o “negativo”, pídele que devuelva “no seguro” si no puede decidir.

Puedes dar formato a tus instrucciones con Markdown, como encabezados, listas con viñetas y tablas, para organizarlas en secciones. Para comprobar el formato, selecciona Vista previa junto al campo Instrucciones. Selecciona Editar para volver al editor. Después de guardar, la página de visualización del agente también muestra las instrucciones con este formato.

Consulta Escribir instrucciones para conocer las prácticas recomendadas y Ejemplos para inspirarte sobre cómo redactar las indicaciones para tu agente.

Añadir contexto

Importante

Los agentes solo reciben los datos que les pasas explícitamente: no buscan en los perfiles de usuario ni te avisan cuando faltan datos necesarios. Usa Liquid en tus instrucciones, selecciona + Contexto del agente, añade pasos de Contexto anteriores en Canvas o pasa contexto adicional en el paso Agente. Para ver una lista completa de los orígenes de datos y orientación sobre el diseño, consulta Qué datos reciben los agentes.

Selecciona + Contexto del agente para elegir lo que tu agente puede consultar. Esto incluye:

• Fuentes de conocimiento: Da al agente acceso a los datos del catálogo. Crea una fuente de conocimiento a partir de un catálogo y, a continuación, añádela como contexto del agente para que pueda consultar y recuperar las filas y los campos que necesita.
• Pertenencia a Segments: Permite que el agente personalice las respuestas en función de los Segments a los que pertenece un usuario. Puedes seleccionar hasta cinco Segments.
• Directrices de marca: Haz referencia a las directrices de voz y estilo de marca que debe seguir el agente. Por ejemplo, si quieres que tu agente genere textos de SMS para animar a los usuarios a suscribirse a un gimnasio, puedes usar este campo para hacer referencia a tu directriz predefinida, audaz y motivadora.
• Archivos de contexto: Sube documentos de referencia (PDF, TXT, MD, CSV) para que el agente los consulte en cada invocación. Selecciona + Contexto del agente > Subir archivos, añade uno o varios archivos y, a continuación, guarda el agente para subirlos.
• Todo el contexto de Canvas: Analiza todos los datos de contexto de Canvas de un usuario cuando se invoca este agente, incluidas las variables a las que no se hace referencia en la sección Instrucciones.
• Datos de interacción del usuario: Proporciona al agente los datos recientes de aperturas, clics y conversiones de Campaigns y Canvas de cada usuario.

Consejo

En los agentes de Canvas, puedes usar Liquid en tus instrucciones para hacer referencia a atributos del usuario, como su nombre y apellido, o a atributos personalizados. Cualquier variable de Liquid de las instrucciones del agente se pasa automáticamente al paso Agente cuando un usuario entra en el paso. Consulta Qué datos reciben los agentes para saber cómo pasar de forma deliberada el contexto de Canvas y los datos del perfil.

Paso 5: Selecciona la salida

En la sección Salida, puedes organizar y definir la salida del agente mediante esquemas básicos o avanzados. Si usaste una plantilla de Operator, revisa el esquema de salida precargado y edítalo según sea necesario.

Para obtener los mejores resultados, asegúrate de que lo que especificas en la sección Salida coincide con las instrucciones del agente que introdujiste en el paso 4. Por ejemplo, si en las instrucciones del agente mencionaste que quieres un objeto con dos cadenas, asegúrate de especificar un objeto con dos cadenas en la sección Salida. Si las instrucciones del agente no coinciden con la salida especificada, el agente puede confundirse, agotar el tiempo de espera o generar salidas no deseadas.

Consejo

Cuando uses un esquema de salida avanzado, añade un campo de cadena llamado explanation si quieres que el agente devuelva su razonamiento además de sus otras salidas. Indica al agente en tus instrucciones que rellene explanation cuando eso te ayude a revisar o depurar las respuestas.

Configurar valores alternativos

Los valores alternativos solo están disponibles para los agentes de paso en Canvas. En la sección Salida de un agente de paso en Canvas, puedes definir valores que Braze usa cuando falla una invocación del agente; por ejemplo, cuando el LLM agota el tiempo de espera o devuelve un error de clave de API no válida. Los valores alternativos funcionan como los valores predeterminados de personalización. Podrías establecer una línea del asunto estática o un mensaje breve que siga ofreciendo a los usuarios una salida útil cuando el agente no pueda ejecutarse.

Los agentes de catálogo no permiten configurar valores alternativos en la Consola de agentes.

En los agentes de Canvas, los valores alternativos admiten plantillas de Liquid, para que puedas hacer referencia a atributos del usuario o variables de contexto en el texto alternativo.

Los campos alternativos se adaptan al formato de salida de tu agente de paso en Canvas:

Cuando un agente de paso en Canvas con valores alternativos se ejecuta en un paso Agente, Braze genera el valor alternativo para cada usuario y lo almacena en la variable de salida en lugar de null. Si no configuras valores alternativos, las invocaciones fallidas dejan la salida de Canvas sin establecer (null).

Para conocer el comportamiento en tiempo de ejecución, consulta Gestión de errores y comportamiento alternativo.

Paso 6: Prueba el agente

El panel Vista previa es una instancia del agente que aparece como un panel lateral dentro de la experiencia de configuración. Puedes usar esta sección para probar el agente mientras lo creas o lo actualizas y experimentarlo de forma similar a como lo harán los usuarios finales. Este paso te ayuda a confirmar que se comporta como esperas y te da la oportunidad de ajustarlo antes de que entre en vivo.

1. En el campo Prueba tu agente, introduce datos de clientes o respuestas de clientes de ejemplo: cualquier cosa que refleje situaciones reales que gestionará tu agente.
2. Obtén una vista previa de la respuesta del agente para un usuario aleatorio, un usuario existente o un usuario personalizado.
3. Selecciona Simular respuesta. El agente se ejecutará según tu configuración y mostrará su respuesta.

Nota

Las ejecuciones de prueba cuentan para tu límite diario de invocaciones.

Revisa la salida con ojo crítico. Ten en cuenta las siguientes preguntas:

• ¿El texto encaja con la marca?
• ¿La lógica de decisión dirige a los clientes según lo previsto?
• ¿Los valores calculados son precisos?

Si algo no te convence, actualiza la configuración del agente y vuelve a probarlo. Prueba varias entradas diferentes para ver cómo se adapta el agente a distintas situaciones, especialmente en casos límite como la ausencia de datos o las respuestas no válidas.

Consejo

Indica lo que el agente debe hacer. Enumerar el contenido no deseado puede llevar igualmente al modelo a generarlo. Para obtener más orientación, consulta ¿Por qué mi agente no siguió mis instrucciones o reglas?.

Paso 7: Usa tu agente

¡Tu agente ya está listo para usarse! Para más detalles, consulta Implementar agentes.

Plantillas de agentes creadas con Operator

Operator puede preconfigurar instrucciones, campos de salida y contexto para las siguientes plantillas iniciales de la Agent Console. Elige una plantilla en Operator o pídele a Operator que aplique una por nombre.

Plantillas de agentes de paso en Canvas

Plantillas de agentes de catálogo

Recursos relacionados

• Referencia para agentes
• Preguntas frecuentes
• Webinar de Braze: La IA en acción