Consultar el catálogo y el precio
Qué hay esta semana, qué caja corresponde a un hogar y cuánto cuesta. El precio siempre viene del catálogo vigente; el agente no lo calcula ni lo redondea.
Plataforma / Agente WhatsApp
Un turno del agente, paso por paso.
Cada mensaje que entra abre un turno: se arma el contexto, el modelo llama herramientas tipadas, los guardrails revisan la salida y los efectos que duran más que la conversación se van a un workflow durable. Haz clic en cualquier mensaje del hilo.
Loma
whatsapp · +1 829 ··· ····
Turno 1 de 6
3 consultas antes de responder
El turno abre calificando, no vendiendo
La primera respuesta no muestra precios. Pregunta el tamaño del hogar, porque de ahí sale la recomendación honesta de caja. El agente carga el catálogo de la semana y las cajas disponibles antes de responder, así que si algo se agotó no lo ofrece.
Qué consultó antes de responder
- La cosecha disponible esta semana
- Las cajas activas del catálogo
- Qué sabemos ya de este cliente
Qué lo mantuvo honesto
Sin cifras en el primer turno: el precio sin contexto de tamaño produce la comparación equivocada.
Qué puede hacer, y qué no
El agente no razona sobre precios ni sobre geografía: los consulta. Cada capacidad pega contra el sistema real y devuelve un resultado tipado, o no devuelve nada.
Validar la geografía
Si una dirección cae dentro de la cobertura, con qué tarifa y qué día. Se resuelve contra geometría real, no contra una lista de nombres de barrio.
Reservar, modificar y cobrar
Crear el pedido, cambiar la fecha, ajustar el contenido, emitir o reactivar un cobro, registrar un comprobante. Las mismas operaciones que usa el equipo desde el panel.
Recordar y dar seguimiento
Anotar lo prometido, programar un recordatorio para después y dejar constancia en el pedido. Nada de esto depende de que alguien se acuerde.
La regla que gobierna todo: si la consulta no sabe algo, devuelve vacío y el agente dice que falta confirmarlo. Nunca rellena el hueco por su cuenta. Ahí se decide si un sistema así se puede poner frente a un cliente.
Humano en el lazo
El agente no es autónomo. Es supervisado, y eso es a propósito.
El agente casi solo escala por su cuenta cuando una dirección queda fuera de zona. Lo que sí pasa seguido es que un operador humano decide entrar. No es que el agente falle: es que el dueño del negocio quiere el control cuando hay dinero o una queja en juego.
Lo interesante es el regreso. Cuando el humano suelta la conversación, un modelo destila qué pasó en un debrief estructurado — qué se prometió, qué cambió, qué ya se respondió, qué quedó abierto — y ese debrief se inyecta en todos los turnos siguientes. El agente nunca vuelve a preguntar algo que el humano ya resolvió.
Debrief de handoff · esquema real
- summary
- Qué quería el cliente y qué hizo el equipo, en 2 a 5 oraciones.
- commitments
- Lo que el humano prometió. Firme: el agente no lo renegocia ni lo vuelve a preguntar.
- changes
- Qué cambió de verdad: orden creada, cancelada, dirección corregida, caja cambiada.
- doNotRepeat
- Lo que ya se respondió o ya se envió durante el traspaso.
- openQuestion
- La última pregunta del cliente que nadie contestó.
- lastSpeaker
- Quién habló al final — decide si el agente responde o acusa recibo y avanza.
- nextAction
- El siguiente paso concreto, en español.
Cómo sabemos si mejoró o empeoró
Cambiar un prompt es fácil; saber si el cambio ayudó es el trabajo. Por eso existe una suite de casos dorados minados de conversaciones reales, que corre contra la configuración de producción antes de que un cambio salga.
Los casos salen de hilos reales
Cuando una conversación revela una forma nueva de equivocarse, ese hilo se convierte en un caso de la suite. No inventamos escenarios de laboratorio: lo que se prueba es lo que ya pasó frente a un cliente.
Se prueban dos cosas distintas
Lo mecánico —que la salida valide contra el esquema y que ninguna invariante de seguridad se rompa— se verifica en código y no admite matices. Lo cualitativo —tono, fundamentación, si la conversación avanzó— lo revisa un juez modelo y lo leemos nosotros.
Una regresión tiene dueño
Como cada respuesta guarda la versión del prompt y del modelo que la produjo, una caída en la suite se atribuye a un cambio concreto en vez de quedar como una sensación de que «el bot está raro».
No es una suite perfecta
Cubre los caminos que ya nos costaron algo y deja fuera muchos que todavía no conocemos. Es la diferencia entre saber que mejoramos y creerlo, no una garantía.