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[[#¿Qué es?]]
[[#Agente conversacional]]
[[#Arquitectura y consola]]

¿Qué es?

Tipos de agentes:
- Informativos: Dan información y responden preguntas frecuentes (FAQ).
- Transaccionales: Ayudan a completar tareas (ej. hacer citas, procesar órdenes).
Canales de usuario final:
- Texto/Chatbot: Interacción por texto (web, SMS, WhatsApp). Puede incluir respuestas ricas (botones, links).
- Voz: Interacción en tiempo real por teléfono.
- Personalizado/Multimodal: Para experiencias complejas (mezcla de texto, voz, imágenes).

Hay 4 opciones para implementar un agente, según la necesidad:

Basado en intenciones: Muy determinista. Usa frases de entrenamiento para conversaciones simples (como Siri o Alexa).
Basado en máquina de estado e intenciones: Controla los caminos de la conversación de forma determinista. Permite un entendimiento más matizado.
Máquina de estado, intenciones y IA generativa: Combina el control de la máquina de estado con funciones de IA generativa para tareas complejas.
Basado en instrucciones (LLM): Usa un marco como ReAct para que el agente complete una tarea siguiendo instrucciones.

Aplicación que usa lógica para lograr un objetivo.
Se basa en 3 componentes principales:
- Orquestación: Configura los pasos, la lógica y mantiene el estado.
- Modelos: La "inteligencia" del agente; razonan sobre objetivos y generan respuestas.
- Herramientas: Conectan el agente a APIs o servicios externos para obtener datos o hacer acciones.

Se puede elegir entre agentes deterministas, parcialmente generativos o totalmente generativos.

Agentes totalmente generativos:
- Basados en Playbooks.
- Usan LLMs de Vertex AI para entender la intención y generar respuestas.
- Son flexibles y rápidos de desarrollar.
- Ideales para manejar errores de ortografía, variaciones en el lenguaje, y casos de uso con muchas idas y venidas.
- Los Playbooks se crean con instrucciones en lenguaje natural. Se define un objetivo principal y los pasos a seguir.
- Usan Playbook tools (como OpenAPI) para conectarse a APIs externas. También pueden usar Funciones si el cliente final debe ejecutar la acción.
Agentes deterministas:
- Basados en Flujos.
- Tienen caminos y acciones predefinidas, lo que da mayor control y predictibilidad.
- Requieren más tiempo de diseño, pero son buenos para situaciones que necesitan respuestas exactas (ej. por cumplimiento).
- Son efectivos para lógicas claras y paso a paso.

Se pueden combinar Playbooks y Flujos en un solo agente para crear una solución flexible.
Puedes llamar un flujo desde un Playbook, o viceversa.
Características generativas para agentes deterministas:
- Generators: Permiten que los Flujos usen LLMs para generar respuestas en tiempo real. Útiles para resúmenes o para generar texto que se envía a webhooks.
- Generative Fallback: Permite que el agente use un prompt para responder cuando no hay una coincidencia de intención. Útil para saludos o para pedirle que repita algo.
Data stores (RAG):
- Permiten que los Flujos y Playbooks usen datos externos (sitios web, BigQuery, Cloud Storage) para dar respuestas más precisas y contextualizadas.
- Es una implementación simplificada de la técnica Retrieval Augmented Generation (RAG).

Escalabilidad y confiabilidad: La plataforma es escalable de forma elástica en la nube. Está gestionada por Google, lo que garantiza seguridad, resiliencia y un acuerdo de nivel de servicio (SLA).
Manejo de intenciones:
- Para preguntas que sí coinciden con una intención, un Flujo puede usar respuestas programadas o webhooks para obtener datos.
- Para preguntas que no coinciden, se usan soluciones de IA generativa.
Soluciones de IA generativa:
- Data Stores: Se conectan a los documentos o sitios web de la empresa. Permiten a los agentes encontrar respuestas en los propios datos de la organización, como las FAQ.
- Generators: Se usan en un Flujo para generar texto o resúmenes de conversación en tiempo real.
- Generative Fallback: Responde cuando la conversación se desvía de la ruta o si el usuario no sigue la conversación como se esperaba.
- Playbooks: Se usan para crear agentes con herramientas para acceder a data stores o aplicaciones externas.
Agentes híbridos: Puedes combinar Flujos con Playbooks para manejar escenarios complejos.
Funciones de voz: La plataforma tiene herramientas integradas de speech-to-text y text-to-speech para mejorar las experiencias de voz.
Integración: Los agentes se pueden integrar con tecnología de centros de contacto de Google o de terceros para transferir la llamada a un agente humano.

Acceso: Se puede acceder desde la consola de Google Cloud (en AI Applications) o directamente en la consola de Conversational Agents.
Punto de entrada: Al crear un agente, se elige un Playbook (para casos de uso generativos) o un Flujo (para casos de uso deterministas) como punto de inicio.
Características:
- Consola integrada: Permite orquestar conversaciones con Flujos, Playbooks y Herramientas.
- Visualización unificada: Un simulador e historial de conversación unificados para ambos tipos de agentes.
- Diseño amigable: Un panel de menú a la izquierda y una barra de menú en la parte superior derecha.
- Control de agente: Más de 77 opciones de configuración disponibles.
- Edición simultánea: Puedes editar recursos relacionados lado a lado, reduciendo la necesidad de cambiar de vista.
Vista consolidada: Hay 5 funciones en una sola vista: previsualización de la conversación, historial, editor de ejemplos, casos de prueba y renderizado de contenido enriquecido.