Cómo refinar las fuentes de conocimiento de tus Agentes Rovo
A la hora de crear agentes de Rovo, una pieza fundamental son los llamados “escenarios”. Estos escenarios contienen el desencadenante, las instrucciones, el conocimiento y las habilidades que van a guiar al agente en cuestión en situaciones específicas. Cuanto más específicas y detalladas sean esas situaciones, mejor.
En el artículo de hoy, vamos a fijarnos con mayor detalle en el “conocimiento”. Y en por qué es tan relevante refinar las fuentes de conocimiento que tienen disponibles los agentes.
¿Qué incluye el conocimiento?
Este conocimiento es la fuente de información principal de un agente para responder correctamente a las dudas o consultas de un usuario. Y ese conocomiento puede incluir información de diversas fuentes:
- Un espacio de Confluence.
- Un espacio de Jira.
- Una página individual con contenido específico.
- Un espacio de trabajo de Google Drive.
- Así como otros recursos que puedan ser relevantes.
¿Quieres saber cómo configurar el alcance de ese conocimiento?
Por defecto, los agentes tienen acceso a todo el conocimiento organizativo, a menos que lo configures de otra forma. Esto incluye todos los recursos que los administradores de tu organización hayan conectado a través de Teamwork Graph.
También puedes elegir la opción de activar la búsqueda web, lo que permitiría al agente buscar información en sitios web públicos. Ahora bien, recuerda que esta información no estará refinada y no tiene por qué coincidir con los criterios que tu organización haya establecido.
Y sí, también puedes activar el modo de “investigación en detalle” o Deep research. Pero esto te lo cuento a continuación.
Para configurar el alcance del conocimiento del escenario de un agente, solo tienes que seguir estos pasos:
- Accede a Rovo Studio
- Crea un nuevo agente, o edita un agente ya existente.
- En el menú lateral encontrarás la opción de “escenarios”
- Añade un nuevo escenario y desplázate hasta la sección “Conocimientos”.
- Define exactamente qué contenido estará accesible por el agente.
¿Qué son los conocimientos personalizados?
Si te has fijado bien mientras realizabas la configuración, verás que una de las opciones es precisamente la de Conocimientos personalizados. De esta forma, puedes reducir el alcance del conocimiento especificando qué recursos debe revisar el agente. Aunque esto pueda parecer limitante de inicio, hará que las respuestas sean más precisas y útiles al centrar al agente en la información más relevante para las habilidades con las que fue diseñado.
Exactamente igual que nos pasa a los humanos, si nos dan solo un libro en el que consultar las respuestas, seremos mucho más ágiles que si tenemos que bucear una biblioteca repleta de ejemplares.
Hablemos de la investigación en detalle
Como veíamos durante la configuración del escenario, también puedes activar el modo Deep Research o Investigación en detalle. Esta función mejorará cómo tu agente «piensa» . Es un modo especialmente útil en situaciones curiosas donde tu agente necesite realizar investigaciones con muchas fuentes de información o dar respuestas un poco más complejas de lo habitual.
Es muy parecido a seleccionar el modo Deep Research que tenemos también en el chat de Rovo, convirtiendo efectivamente a tu agente en un asistente de investigación. Básicamente considera las indicaciones de los usuarios de forma más amplia y profunda y responde con informes más completos, basados en las instrucciones que le hayas dado a tu agente.
Recuerda que…
Recuerda que sea cual sea la fuente de conocimiento, los agentes solo consultarán información que sea accesible por el usuario que ha solicitado la ayuda del agente. Los permisos del usuario, prevalecen sobre cualquier actividad que pueda realizar un agente.
Y, sobre todo, recuerda que sea cual sea la fuente, lo más importante es que la información sea relevante, esté actualizada y contenga los datos suficientes para que sea útil para el agente. De nada sirve tener muchas fuentes de información si los datos no están revisados y actualizados.