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Conceptos
Antes de armar tu primer agente, conviene entender las piezas: cómo entra un mensaje, cómo se ejecuta un flujo y dónde vive cada dato. Esta página es ese mapa.
Conceptos clave de Daguito
Entendamos primero cuales son los términos que usamos en la plataforma:
Las instrucciones que definen el comportamiento de tu agente. Es como le explicas al modelo qué debe hacer, cómo hablar y qué reglas seguir. En Daguito se configura como "System prompt" en el nodo de agente IA.
El estado que tu agente conserva durante la conversación. Incluye los datos que el usuario fue proporcionando (facts), el historial de mensajes, variables de trabajo y estado persistente entre ramas del flujo. No confundir con la Base de Conocimiento, que es la información que el agente consulta de tus documentos subidos.
Acciones que el agente puede ejecutar para interactuar con el mundo real: llamar APIs, buscar en tu base de conocimiento, procesar pagos, enviar emails. Son los "brazos" del agente.
El evento que inicia un flujo. Puede ser un mensaje de WhatsApp, un webhook externo, una tarea programada o una acción manual. Es la "puerta de entrada" de cada conversación.
Cada bloque en tu flujo visual. Los nodos son las unidades de computación: algunos usan IA (agentes), otros son determinísticos (acciones, decisiones, transformaciones). Se conectan entre sí para crear el comportamiento.
El flujo completo de nodos conectados que define el comportamiento de tu agente. Es como un mapa: el usuario entra por un trigger y recorre diferentes nodos hasta completar su tarea.
Tu repositorio de documentos e información. El agente busca aquí para responder con contexto preciso y actualizado.
La superficie por donde interactúa tu usuario: WhatsApp, widget web, Instagram, voz, API. Un mismo agente puede atender múltiples canales sin cambiar su comportamiento.
Disparadores (Triggers)
Un trigger es la entrada de información que recibe un nodo para activarlo. Cuando llega un evento — un mensaje de WhatsApp, un audio, una llamada HTTP — el nodo se despierta, usa su prompt, consulta su memoria y responde con una salida. Sin trigger, el nodo no hace nada.
Ejemplo: mensaje desde WhatsApp
// Qué llega cuando un cliente escribe por WhatsApp
{
kind: 'message',
channel: 'whatsapp',
text: '¿Cuánto vale?',
sender: { id: '...' },
session_key: '...'
}Ver todos los triggers y ejemplos →
Mensajes y Tipos de Datos
No importa si el mensaje llega por WhatsApp, el widget o la voz — siempre se procesa igual. Un mismo flujo atiende todos los canales sin código distinto por cada uno.
Cada mensaje tiene un tipo (kind) que define qué datos trae. Hay siete:
Cómo responde el agente: Streaming vs Oneshot
Cuando el asistente IA genera una respuesta, puede entregarla de dos maneras distintas. Elegir la correcta depende del canal donde estés publicando tu agente:
- Entrega en Tiempo Real (Streaming): La respuesta se envía palabra por palabra a medida que se genera — como ver a alguien escribir en vivo. El cliente no espera a que terminen todas las palabras para leer la primera. Ideal para el chat web y el widget de tu tienda.
- Respuesta Completa (Oneshot): La IA genera toda la respuesta internamente y la envía en un único bloque cuando termina. El cliente recibe el mensaje completo de una sola vez. Obligatorio para WhatsApp e Instagram, que no soportan mensajes en tiempo real.
Canales de Atención
Un canal es cada superficie por la que un cliente puede contactarte. Daguito normaliza todos los mensajes entrantes antes de procesarlos, así el mismo flujo funciona en WhatsApp, el widget y cualquier otro canal sin cambios.
Flujos de Trabajo
Un flujo es el mapa paso a paso de la conversación. Es la pieza ejecutable de Daguito: conectas los nodos y el sistema sigue el camino trazado para atender al cliente.
Nodos: unidades de cómputo
Cada nodo en un flujo es una unidad de trabajo autónoma. Todos reciben el mismo contexto y devuelven el mismo tipo de resultado. Hay tres roles: agent (con autonomía de IA), nodo sin IA (tarea fija y predecible) y trigger (el punto de entrada).
Base de Conocimiento
El Base de Conocimiento es la base de datos que tu agente consulta antes de responder: catálogos, PDFs, políticas o FAQs. Es independiente de la Memoria de conversación — la memoria guarda el historial del chat, el Conocimiento guarda tus documentos. Daguito combina búsqueda semántica por vectores con un pipeline de recuperación, todo aislado por organización.
Agrupación de Mensajes (Debounce)
Cuando un cliente manda tres mensajes seguidos en cinco segundos, no quieres que el asistente responda tres veces. La agrupación junta esos mensajes y espera a que el cliente termine de escribir antes de responder.
- Todos los canales (widget, WhatsApp, webhook) pasan por el mismo pipeline de ingesta y usan la misma función de agrupación.
- Evita turnos redundantes, baja el costo de LLM y mejora la latencia de la interfaz conversacional.