Todo lo que pasa detrás de tu agente, explicado simple

Paso a paso

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   Tomamos el documento

   Lo leemos con sus títulos y tablas. Si es un escaneo o una foto, usamos OCR para reconocer el texto. Los diagramas se describen con palabras.

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   Lo limpiamos

   Sacamos los encabezados que se repiten en cada hoja y los números de página.

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   Lo partimos por tema

   Cortamos donde cambia el significado, no cada tantas palabras. Así cada fragmento se entiende solo. A cada uno le anotamos de qué archivo y sección salió, y una línea que lo ubica.

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   Generamos vectores

   Cada fragmento se convierte en una lista de números que representa lo que quiere decir.

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   Los guardamos

   Los vectores van a una base de datos vectorial. Desde ahí, el agente los encuentra por significado.

• Las planillas se parten por tabla

  Cada pedazo repite la fila de títulos, así «precio» siempre queda pegado a su columna.

• Reemplazar es seguro

  El documento anterior se borra recién cuando el nuevo está listo.

• Cada agente tiene los suyos

  Un agente solo encuentra los documentos que se cargaron para él.

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   El canal nos avisa

   Usamos la API oficial de WhatsApp de Meta. Cuando alguien escribe, Meta le notifica a la plataforma mediante un webhook, y la plataforma verifica que el aviso es auténtico antes de hacer nada. Con Instagram es el mismo mecanismo.

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   El mensaje entra a una cola

   Antes de procesarlo queda guardado en una cola de mensajes. Así no se pierde si hay mucho movimiento o si algo se cae en el medio: se reintenta.

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   Se juntan los mensajes seguidos

   La gente escribe de a pedazos. Los mensajes seguidos de una misma persona se agrupan y se responden juntos, con todo el contexto.

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   Se revisa que esté todo en orden

   Que el agente esté activo, que el plan tenga respuestas disponibles y que nadie del equipo haya tomado esa conversación.

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   El agente prepara la respuesta

   Repasa la conversación, busca en tus documentos si hace falta y redacta. Si tiene que hacer algo (agendar, anotar, avisar), lo hace en este paso.

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   La respuesta vuelve por el mismo canal

   Sale por donde entró el mensaje, por la misma API oficial, y todo lo que pasó en el medio queda registrado.

• Audios, imágenes y anuncios

  Los audios se pasan a texto antes de llegar al agente y las imágenes también las recibe. Si la persona llega desde un anuncio, el agente lo sabe y no se pierde de dónde vino.

• Una persona puede tomar el control

  Desde el panel, o con una palabra clave por el mismo chat, tu equipo se hace cargo de la conversación. Mientras tanto el agente no responde.

• El chat de tu web es más directo

  No hay webhook ni cola: el chat le pide la respuesta a la plataforma y la recibe en el momento, porque quien escribe está mirando la pantalla.

La tecnología que hay debajo

• Base de datos vectorial

  Cada fragmento de tus documentos se guarda como un vector: una representación numérica de su significado. Buscar es comparar significados, no letras, y por eso encuentra «¿cuánto sale?» aunque el documento diga «valor del servicio». Usamos pgvector sobre Postgres y Pinecone para los agentes con mucho material.

• Fragmentación semántica

  Los documentos se cortan donde cambia el tema, no cada tantas palabras. Cada fragmento se entiende solo y lleva anotado de qué archivo y sección salió, así la búsqueda trae ideas completas y no pedazos sueltos.

• Contexto por fragmento

  Antes de guardarlo, una IA le escribe a cada fragmento una o dos líneas que lo ubican dentro del documento. Un «vence el 30 de junio» deja de ser huérfano: se sabe de qué contrato habla.

• Búsqueda híbrida

  Por significado encuentra textos que hablan de lo mismo con otras palabras, pero confunde códigos, precios y nombres propios. Por palabra exacta hace lo contrario. Se usan las dos a la vez y se fusionan los resultados.

• Re-ranking

  En vez de quedarse con los primeros resultados, se traen muchos candidatos y un modelo de re-ranking los relee uno por uno contra la pregunta y los ordena por qué tan bien la responden. Es la diferencia entre «algo parecido» y «el dato».

• Una pregunta bien hecha

  La gente escribe apurada: «cuanto el coso d 2 lts». Antes de buscar, una IA liviana completa la pregunta con las palabras del rubro, y el agente igual ve lo que escribió la persona.

Qué gana tu negocio

• Técnicas probadas

  Contexto por fragmento, búsqueda híbrida y re-ranking son la combinación que Anthropic publicó como Contextual Retrieval, y la que usamos adaptada a Deployate.

• El agente sabe qué documentos tiene

  Antes de buscar ve la lista de lo que cargaste, con su resumen. Saber que existe una «lista de precios 2025» le permite decidir qué buscar y con qué palabras.

• Menos relleno, mejor memoria

  Cuanto más texto recibe una IA, peor recuerda lo importante. Por eso se le manda lo justo: la conversación recortada y solo los fragmentos que sirven para esa pregunta.

• Si una pieza falla, igual hay respuesta

  Si la IA que completa la pregunta o el re-ranking no responden, la búsqueda sigue de la forma simple. Nunca frena la conversación.

• Se mide, no se intuye

  Cada mejora de búsqueda se prueba con el mismo grupo de preguntas, antes y después, para comparar cuántas encontraron su fuente.

Dos formas de buscar

Un turno por dentro

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   Llega el mensaje

   Tu agente arranca con la conversación, sus instrucciones y el mapa de tus documentos: qué hay y en qué sección. El contenido no se lo damos de antemano.

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   Busca o lee

   Pide lo que necesita: busca en tus documentos o lee una sección entera. Quien sabe qué hace falta es quien leyó la conversación, no una búsqueda hecha con el mensaje tal cual.

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   Evalúa lo que encontró

   ¿Responde la pregunta? Si no, busca de otra forma. No da por buena una búsqueda solo porque trajo algo.

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   Actúa si hace falta

   Agenda, anota, manda un correo. Toda acción que cambia algo se registra antes de hacerse, y si no se puede registrar, no se hace.

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   Responde

   Cuando tiene lo necesario contesta, en el tono de tu negocio, y el turno termina.

Qué cambia para tu negocio

• Quien responde es quien juzga

  El mismo agente que va a contestar lee el resultado de la búsqueda y decide si sirve. No hay un paso aparte que dé por buena una búsqueda que trajo algo pero no contestaba.

• Corrige el rumbo en cada vuelta

  Puede cambiar de idea después de cada paso: reformula la búsqueda, lee más, o decide que ya tiene lo que necesita.

• No trabaja de más

  Si con la primera lectura ya tiene lo que hace falta, responde. No sigue buscando por las dudas.

• No inventa lo que falta

  Si para hacer algo necesita un dato que solo tu cliente puede dar, se lo pregunta. No rellena el hueco con una suposición.

Quién decide que el turno terminó

• Mirar no se anota

  Buscar y leer tus documentos no cambia nada, así que repetirlo no hace daño. Solo se registra lo que tiene efecto: agendar, enviar, registrar, armar un documento.

• Si algo quedó a medias, lo dice

  Si la conversación se cortó justo mientras una herramienta trabajaba, no se repite. Tu agente le avisa a tu cliente que no pudo confirmar si quedó hecho.

• Las tareas de minutos no bloquean

  Un trabajo largo arranca, tu cliente recibe el aviso de que se está preparando y la conversación queda libre.

• Al terminar, el agente retoma su turno

  Cuando el trabajo largo termina, tu agente sigue desde donde lo dejó, con sus herramientas y con lo que ya hizo a la vista: puede armar el documento, mandar el correo o dejar otro trabajo en marcha. Hay un tope para que no encadene sin fin.

• Varios pasos seguidos, con tope

  El agente puede encadenar acciones, pero para que no se vaya de costo hay un límite de 3 vueltas y 6 acciones por mensaje. Si pide exactamente lo mismo dos veces, la segunda no se ejecuta (salvo que la primera haya fallado, que sí se reintenta).

• Etiquetas automáticas

  Después de cada respuesta, la conversación queda etiquetada con su intención («consulta de precios», «quiere agendar una visita»). Sirve para ordenar contactos y ver qué te preguntan más.

• Mensajes para iniciar una conversación

  Desde el panel manejás las plantillas aprobadas por WhatsApp, que son los mensajes con los que podés escribirle primero a un cliente.

• Sin conexión, no actúa

  Una herramienta que todavía no conectaste simplemente no se usa. El agente no simula haber hecho algo que no hizo.

• Una línea de tiempo por respuesta

  Lo que escribió el cliente, cada paso que dio el agente y la respuesta final. Arriba, un resumen: cuántas búsquedas, cuántas acciones, cuánto tardó y cuánto costó.

• Qué buscó y qué le volvió

  De cada búsqueda se ve con qué palabras buscó el agente, cuántos fragmentos encontró y de qué documento salió cada uno. Si no encontró nada, queda marcado.

• Para qué sirve mirarlo

  Una búsqueda que vuelve vacía seguido dice que falta un documento. Es la diferencia entre adivinar por qué respondió así y verlo.

Dos notas, no una

• La nota de búsqueda

  ¿El agente encontró el fragmento del documento donde está la respuesta? Se revisa si llegó, en qué puesto quedó, o si lo tuvo entre los candidatos y lo dejó afuera.

• La nota de respuesta

  Otra IA hace de juez: compara lo que respondió el agente con lo que se esperaba y pone un puntaje, un veredicto y el porqué. No compara palabra por palabra: decir lo mismo con otras palabras está bien.

Cómo se lee un examen

Cuatro niveles de dificultad

Las herramientas también rinden examen

• Nunca se ejecutan de verdad

  Durante un examen no se manda ningún correo, no se agenda nada, no se cobra y no se anota nada en tu sistema de clientes. Las herramientas responden con un resultado simulado.

• Dos casos por herramienta

  Uno en el que la herramienta sale bien y otro en el que falla. En el segundo, el agente tiene que avisar que no se pudo: nunca puede decirle a tu cliente que algo se hizo si no se hizo.

• Sin usar la herramienta, no aprueba

  Queda registrado si el agente la usó. Si no lo hizo, el caso no se da por bueno por más prolija que esté la respuesta.

• Lo que todavía no se prueba

  Solo se evalúa lo que se puede pedir en un único mensaje, y se revisa que el agente use la herramienta, no con qué datos la usa. Las dos cosas están pendientes.

Para qué lo usamos

• Antes y después de cada cambio

  Cada examen guarda con qué configuración se tomó. Cuando cambiamos algo en la búsqueda, tomamos el mismo examen de nuevo y comparamos: se mide, no se intuye.

• La nota por nivel dice más que el promedio

  Un agente con 90 en las básicas y 40 en las complejas no responde «más o menos»: le cuesta cruzar información. El promedio solo lo escondería.

• Un chequeo de salud constante

  Cada agente puede tener una pregunta de control con su respuesta esperada. Se le hace de forma automática, la corrige el mismo juez y solo aprueba con veredicto «correcto».

• Una sala de espera para cada mensaje

  Cada mensaje queda guardado hasta que se responde. Si algo se cae en el medio, se vuelve a intentar solo.

• Respaldo de otro proveedor

  Si el proveedor de IA principal se cae, la respuesta sigue por otro distinto, con las mismas instrucciones y la misma información. Tu cliente no lo nota.

• Las acciones no se repiten

  Si hay que reintentar una respuesta, lo que el agente ya hizo (agendar una visita, mandar un correo) no se vuelve a hacer.

• Una acción que falla no corta la conversación

  Si una herramienta falla, el agente se entera de que la acción no se hizo y se lo cuenta a tu cliente. No queda sin respuesta ni muestra errores técnicos.

• Revisión de una persona

  Un mensaje que falló todos los intentos no se descarta: queda apartado para que el equipo de Deployate lo revise. Pasa muy poco, y casi siempre por una caída larga de un proveedor.