Agente

Nodo de agente autónomo: configura un agente de IA con modelo, solicitudes, herramientas y recursos para razonar y completar tareas.

Lo que hace

Ejecuta un agente de IA que creas en el lienzo. Le das un modelo, instrucciones, herramientas y contexto, y razona sobre tus datos para completar una tarea y devolver un resultado.

El nodo está etiquetado como Agente autónomo en la paleta. Úsalo para decisiones impulsadas por IA, generación de contenido, clasificación, extracción o cualquier paso que se beneficie del razonamiento en lugar de la lógica fija.

Un agente autónomo razona en un bucle. Lee las solicitudes, decide si llamar a una herramienta o consultar su contexto, incorpora lo que se le devuelve y repite hasta que tiene una respuesta o alcanza su límite de iteración. Das forma a ese bucle con el modelo, las solicitudes y los recursos que conectas a los controladores del nodo.

Cuándo utilizar este proceso frente a BPMN

Situación	Usar
Desea definir el modelo, las solicitudes y las herramientas del agente directamente en este flujo	Agente autónomo
Desea invocar un agente que ya está publicado en su organización	Proceso BPMN
Necesitas una rama fija, basada en reglas y sin razonamiento	Decisión o cambio

Un agente autónomo se crea en línea: su configuración vive en el nodo y viaja con el flujo. Un proceso BPMN es una referencia a un agente que se versiona e implementa por separado.

Añadir un agente

Añade el nodo y configúralo en el panel de propiedades.

1. Selecciona el botón + en un controlador de salida o abre la paleta de nodos desde la barra de herramientas inferior.
2. Selecciona la categoría Agente y luego Agente autónomo. El flujo añade el nodo y abre su panel de propiedades.
3. Configura el modelo y las solicitudes como se describe a continuación.

Resultado: el nodo de agente autónomo se añade al lienzo con su panel de propiedades abierto, listo para configurar.

Referencia de configuración

Campo	Obligatorio	Predeterminado	Descripción
Modelo	No	Modelo de agente predeterminado de la organización	El modelo lingüístico de gran tamaño (LLM) que utiliza el agente. Selecciona un modelo del selector, que enumera los modelos disponibles para tu organización.
Solicitud del sistema	Sí	Ninguno	El rol del agente e instrucciones permanentes: quién es y cómo debe comportarse. Escribe una guía duradera que se aplique a cada invocación, como el perfil del agente, las restricciones y las expectativas de salida.
Solicitud de usuario	Sí	Ninguno	La tarea para esta invocación. Haz referencia a los datos del flujo de trabajo con expresiones, por ejemplo $vars.start.output.request.
Temperatura	No	0	Aleatoriedad de muestreo, de 0 a 1. Los valores más bajos hacen que las respuestas sean más deterministas; los valores más altos hacen que las respuestas sean más variadas o creativas.
Máximo de tokens por respuesta	No	16384	Longitud máxima de cada respuesta del modelo. El límite depende del modelo seleccionado.
Iteraciones máximas	No	25	Número máximo de pasos de razonamiento y llamada de herramientas antes de que el agente se detenga. Acepta valores de 1 a 100.
Barandillas	No	Ninguno	Reglas que restringen el comportamiento y las salidas del agente, como bloquear contenido no permitido o mantener el agente dentro de un ámbito definido. Las barreras de seguridad se aplican al agente en su conjunto.

Variables de entrada y salida

Declara los datos que el agente intercambia con el resto del flujo en la pestaña Variables del panel de propiedades.

• Las variables de entrada son valores que pasas al agente y se vinculan a los datos del flujo de trabajo. El agente puede hacer referencia a ellos mientras razona. Los nuevos agentes comienzan sin variables de entrada.
• Las variables de salida son los campos estructurados que devuelve el agente. Cada agente comienza con una variable de salida, content, que contiene el texto de respuesta. Añade más variables de salida para que el agente devuelva datos estructurados.

Cada variable de salida que declaras se convierte en un campo en el objeto output del agente. Dale a cada uno un nombre y un tipo, luego indica al agente en la solicitud del sistema que lo rellene. El agente devuelve todos los campos declarados juntos en un solo output estructurado.

Recursos

Un agente autónomo se compone con los nodos de recursos que conectas a sus identificadores. El nodo tiene tres manipuladores de recursos, cada uno con su propia etiqueta en el lienzo: Herramientas, Contexto y Escaladas. Conecta un recurso a un identificador y luego configura ese recurso en su propio panel de propiedades. Los recursos viajan con el flujo.

Cada identificador acepta solo su tipo de recurso coincidente. El lienzo bloquea las conexiones que no encajan, por lo que no puedes, por ejemplo, conectar una herramienta al manipulador de contexto.

Herramientas

Conecta herramientas al identificador de herramientas para dar al agente capacidades que puede llamar mientras razona. El agente decide durante su bucle si llamar a cada herramienta conectada y cuándo hacerlo. Cada herramienta lleva una descripción que le dice al agente para qué sirve, así que escribe descripciones claras cuando una herramienta exponga una.

Los tipos de herramientas que puedes conectar son:

• Herramientas integradas, tres herramientas listas para usar que se describen a continuación.
• Herramientas del conector, que permiten al agente llamar a una operación de Integration Service, por ejemplo, enviar un correo electrónico o crear un registro en un sistema descendente.
• Herramientas de flujo de trabajo de RPA y función de API , que permiten al agente invocar un proceso de RPA publicado o un flujo de trabajo de API como herramienta.
• Herramientas de servidor de protocolo de contexto de modelo (MCP) , que exponen las herramientas publicadas en un servidor MCP.

Herramientas incorporadas

Tres herramientas integradas se envían con Flow. Cada uno es un recurso autónomo que se conecta al manipulador de Herramientas y se configura en su propio panel.

• Analizar archivos: analiza uno o más archivos con un LLM para extraer, sintetizar o responder preguntas sobre su contenido. Describe los archivos que pasará el agente y la tarea de análisis que se ejecutará en ellos.
• Transformación por lotes: procesa y transforma un archivo CSV fila por fila. Proporciona el archivo de origen, describe la tarea por fila y define las columnas de salida que añade la herramienta. Puedes habilitar o deshabilitar la búsqueda en la web para la transformación.
• Resumir: produce una síntesis en todos los documentos (hasta 1000 páginas) con citas. Proporciona el origen, describe qué sintetizar y elige la extensión del archivo. Cuando el origen es un PDF, puedes activar o desactivar las citas.

Context

Conecta un recurso de contexto al manipulador de contexto para conectar el agente a tus datos. El agente se basa en estos datos de conexión a tierra mientras razona en lugar de confiar solo en el modelo. Un recurso de contexto apunta a un índice de contexto en tu organización.

Configure cómo el agente recupera del índice, incluido el modo de recuperación (semántico, estructurado, DeepRAG o transformación por lotes), la consulta, el número de resultados a devolver, un umbral de relevancia y si se deben incluir citas. Para crear un nuevo índice de contexto, utiliza la acción Crear nuevo contexto en el panel Añadir del manipulador, que abre la creación de índices en una nueva pestaña.

Escala

Conecta el controlador de escaladas para enrutar a una persona cuando el agente llega a un caso que no debe decidir solo. El agente hace una pausa, un humano actúa en la escalada y el agente reanuda con el resultado. Puedes adjuntar cualquiera de los dos recursos de escalada:

• Escalada: enruta a una tarea de aplicación de acción. Configura la aplicación de acción, los destinatarios, las notificaciones, las entradas pasadas a la aplicación y cómo el resultado de la aplicación se asigna al agente.
• Escalada de aplicación de acción: redirige a una aplicación de acción codificada, con los mismos destinatarios, notificación, entrada y configuración de asignación de resultados.

Ambos recursos de escalada se configuran de la misma manera. Elige Escalada de aplicación de acción cuando tu destino de escalada sea una aplicación de acción codificada en lugar de una aplicación de acción estándar. Adjuntar cualquiera de los recursos requiere la versión 1.2 o posterior del nodo de agente autónomo.

Entradas y salidas

Entrada

El agente recibe datos del nodo anterior a través de su controlador de entrada y de cualquier variable de entrada que declares.

Salida

El agente devuelve un objeto output que contiene las variables de salida que declaraste. El campo predeterminado es content, el texto de respuesta. Accede a un campo con $vars.<node>.output.<field>, por ejemplo:

$vars.agent1.output.content

Si el agente falla, el nodo rellena un objeto error en su lugar. Consulta Gestión de errores para ver la forma de error y cómo enrutar en ella.

{
  "output": {
    "content": "string. The agent's response text, plus any output variables you declared."
  },
  "error": "object. Populated only on failure. See Error handling."
}

Ramificación en el resultado

Sigue al agente con una Decisión de enrutar según lo que devolvió:

Autonomous Agent → Decision ($vars.agent1.output.content.includes("approved"))
  → True:  continue processing
  → False: escalate or terminate

Lee un campo de salida declarado en un nodo de Script posterior:

return $vars.agent1.output.content;

Ejemplos

Ejemplo 1: clasificar una solicitud entrante

Qué hace: clasifica una solicitud de soporte como reembolso, queja o pregunta, y devuelve la etiqueta como salida estructurada.

Solicitud del sistema:

You are a support triage assistant. Classify each request into exactly one category: refund, complaint, or question. Respond with only the category.

Solicitud de usuario:

Classify this request: $vars.start.output.request

Declarar una variable de salida category (cadena). El agente devuelve:

{
  "output": {
    "category": "refund"
  }
}

Ruta en $vars.agent1.output.category con un conmutador descendente.

Ejemplo 2: resolver una consulta de factura de principio a fin

Qué hace: responde a la pregunta de factura de un cliente leyendo la factura, basando la respuesta en la política, llamando a un flujo de trabajo cuando necesita actuar y escalando cuando la cantidad supera un umbral.

Conecta los identificadores del agente:

• Contexto: un índice de contexto que contiene tu política de facturación, para que el agente base su respuesta en la orientación aprobada.
• Herramientas: una herramienta integrada de Analizar archivos para leer la factura adjunta y una herramienta de Flujo de trabajo de RPA que emite un reembolso en el sistema de facturación.
• Escaladas: un recurso de escalada que enruta los casos de alto valor a un revisor en una aplicación de acción.

Solicitud del sistema:

You are a billing support agent. Use the billing policy in your context to answer invoice questions. Read the attached invoice before answering. If a refund is warranted and the amount is at or below 200, issue it with the refund workflow. If the amount exceeds 200, escalate for review instead of acting. Always return a structured result.

Solicitud de usuario:

Resolve this customer query: $vars.start.output.query
Invoice: $vars.start.output.invoiceFile

Declara las variables de salida resolution (cadena), refundIssued (booleano) y amount (número). Un caso resuelto devuelve:

{
  "output": {
    "resolution": "Refund issued for duplicate charge.",
    "refundIssued": true,
    "amount": 48.5
  }
}

Sigue al agente con una Decisión sobre $vars.agent1.output.refundIssued para bifurcar entre un mensaje de confirmación y una ruta de seguimiento. El agente gestiona el caso de exceso de umbral por sí mismo escalando, para que esa rama no necesite lógica adicional en el flujo.

Problemas comunes

Aparece un error de validación de entrada antes de que puedas depurar. El modelo, la solicitud del sistema y la solicitud del usuario son todos obligatorios. El nodo informa de un error de validación hasta que se establece cada uno.

Una expresión para un elemento de bucle no se resuelve dentro del agente. Cuando hagas referencia al elemento actual de un bucle en una solicitud, utiliza la expresión del elemento actual del bucle, por ejemplo $vars.loop1.currentItem.<field>. Hacer referencia al ámbito incorrecto deja el valor sin resolver en runtime.

El agente devuelve texto cuando esperabas datos estructurados. De forma predeterminada, el agente solo devuelve content. Declara una variable de salida para cada campo estructurado que desees e indica al agente en la solicitud del sistema que los rellene.

Una herramienta de Transformación por lotes conectada informa de un error de validación. La Transformación por lotes requiere al menos una columna de salida. Defina las columnas que la herramienta debe añadir antes de depurar el flujo.

No se puede conectar una escalada de aplicación de acción al agente. La escalada de la aplicación de acción requiere la versión 1.2 o posterior del nodo de agente autónomo. Actualiza el nodo si la conexión está bloqueada.

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