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Empleados IA · Guía de configuración para administradores
Este documento le ayudará a comprender rápidamente cómo configurar y gestionar los empleados IA, guiándole paso a paso por todo el proceso, desde los servicios de modelo hasta la asignación de tareas.
I. Antes de empezar
1. Requisitos del sistema
Antes de configurar, asegúrese de que su entorno cumple las siguientes condiciones:
- Tener instalado NocoBase 2.0 o una versión superior
- Haber activado el plugin de Empleados IA
- Disponer de al menos un servicio de modelo de lenguaje grande (LLM) disponible (por ejemplo, OpenAI, Claude, DeepSeek, GLM, etc.)
2. Comprender el diseño de doble capa de los empleados IA
Los empleados IA se dividen en dos capas: la "Definición de rol" y la "Personalización de tareas".
| Capa | Descripción | Características | Función |
|---|---|---|---|
| Definición de rol | La personalidad básica y las habilidades principales del empleado | Estable e inmutable, como un "currículum" | Garantiza la coherencia del rol |
| Personalización de tareas | Configuración para diferentes escenarios de negocio | Flexible y adaptable | Se ajusta a tareas específicas |
En pocas palabras:
La "Definición de rol" determina quién es este empleado, la "Personalización de tareas" determina qué está haciendo en este momento.
Las ventajas de este diseño son:
- El rol permanece constante, pero puede desempeñarse en diferentes escenarios.
- Actualizar o reemplazar tareas no afecta al empleado en sí.
- El contexto y las tareas son independientes, lo que facilita el mantenimiento.
II. Proceso de configuración (en 5 pasos)
Paso 1: Configurar el servicio de modelo
El servicio de modelo es como el cerebro de un empleado IA y debe configurarse primero.
💡 Para obtener instrucciones de configuración detalladas, consulte: Configurar el servicio LLM
Ruta:
Ajustes del sistema → Empleados IA → Servicio de modelo
Haga clic en Añadir y rellene la siguiente información:
| Elemento | Descripción | Notas |
|---|---|---|
| Tipo de interfaz | Por ejemplo, OpenAI, Claude, etc. | Compatible con servicios que utilizan la misma especificación |
| Clave API | La clave proporcionada por el proveedor del servicio | Manténgala confidencial y cámbiela regularmente |
| Dirección del servicio | Endpoint de la API | Debe modificarse al usar un proxy |
| Nombre del modelo | Nombre específico del modelo (por ejemplo, gpt-4, claude-opus) | Afecta a las capacidades y al coste |
Después de la configuración, por favor, pruebe la conexión. Si falla, compruebe su red, clave API o nombre del modelo.
Paso 2: Crear un empleado IA
💡 Para obtener instrucciones detalladas, consulte: Crear un empleado IA
Ruta: Gestión de empleados IA → Crear empleado
Rellene la información básica:
| Campo | Obligatorio | Ejemplo |
|---|---|---|
| Nombre | ✓ | viz, dex, cole |
| Apodo | ✓ | Viz, Dex, Cole |
| Estado activado | ✓ | Activado |
| Biografía | - | "Experto en análisis de datos" |
| Prompt principal | ✓ | Consulte la Guía de ingeniería de prompts |
| Mensaje de bienvenida | - | "Hola, soy Viz…" |
Luego, vincule el servicio de modelo que acaba de configurar.
Sugerencias para la redacción de prompts:
- Describa claramente el rol, el tono y las responsabilidades del empleado.
- Utilice palabras como "debe" y "nunca" para enfatizar las reglas.
- Incluya ejemplos siempre que sea posible para evitar descripciones abstractas.
- Manténgalo entre 500 y 1000 caracteres.
Cuanto más claro sea el prompt, más estable será el rendimiento de la IA. Puede consultar la Guía de ingeniería de prompts.
Paso 3: Configurar habilidades
Las habilidades determinan lo que un empleado "puede hacer".
💡 Para obtener instrucciones detalladas, consulte: Habilidades
| Tipo | Alcance de la capacidad | Ejemplo | Nivel de riesgo |
|---|---|---|---|
| Frontend | Interacción con la página | Leer datos de bloques, rellenar formularios | Bajo |
| Modelo de datos | Consulta y análisis de datos | Estadísticas agregadas | Medio |
| Flujo de trabajo | Ejecutar procesos de negocio | Herramientas personalizadas | Depende del flujo de trabajo |
| Otros | Extensiones externas | Búsqueda web, operaciones de archivos | Varía |
Sugerencias de configuración:
- Lo más adecuado es que cada empleado tenga entre 3 y 5 habilidades.
- No se recomienda seleccionar todas las habilidades, ya que puede causar confusión.
- Desactive el uso automático (Auto usage) antes de realizar operaciones importantes.
Paso 4: Configurar la base de conocimientos (Opcional)
Si su empleado IA necesita recordar o consultar una gran cantidad de material, como manuales de productos, preguntas frecuentes, etc., puede configurar una base de conocimientos.
💡 Para obtener instrucciones detalladas, consulte:
Esto requiere la instalación adicional del plugin de base de datos vectorial.
Escenarios de aplicación:
- Para que la IA comprenda el conocimiento empresarial.
- Para soportar preguntas y respuestas, y recuperación de documentos.
- Para entrenar asistentes específicos de dominio.
Paso 5: Verificar el resultado
Una vez completado, verá el avatar del nuevo empleado en la esquina inferior derecha de la página.
Por favor, compruebe cada elemento:
- ✅ ¿El icono se muestra correctamente?
- ✅ ¿Puede mantener una conversación básica?
- ✅ ¿Las habilidades se pueden invocar correctamente?
Si todo es correcto, la configuración ha sido exitosa 🎉
III. Configuración de tareas: Poner a trabajar a la IA
Lo que hemos hecho hasta ahora es "crear un empleado". Lo siguiente es "ponerlos a trabajar".
Las tareas de IA definen el comportamiento del empleado en una página o bloque específico.
💡 Para obtener instrucciones detalladas, consulte: Tareas
1. Tareas a nivel de página
Aplicable a todo el ámbito de la página, como "Analizar los datos de esta página".
Punto de entrada de la configuración:
Ajustes de página → Empleados IA → Añadir tarea
| Campo | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|
| Título | Nombre de la tarea | Análisis de conversión por etapas |
| Contexto | El contexto de la página actual | Página de lista de leads |
| Mensaje predeterminado | Inicio de conversación preestablecido | "Por favor, analice las tendencias de este mes" |
| Bloque predeterminado | Asociar automáticamente con una colección | tabla de leads |
| Habilidades | Herramientas disponibles | Consultar datos, generar gráficos |
Soporte multitarea: Un mismo empleado IA puede configurarse con varias tareas, que se presentan como opciones para que el usuario elija:
Sugerencias:
- Una tarea debe centrarse en un único objetivo.
- El nombre debe ser claro y fácil de entender.
- Mantenga el número de tareas entre 5 y 7.
2. Tareas a nivel de bloque
Adecuado para operar en un bloque específico, como "Traducir el formulario actual".
Método de configuración:
- Abra la configuración de acciones del bloque.
- Añada "Empleado IA".
- Simplemente vincule el empleado objetivo.
| Comparación | Nivel de página | Nivel de bloque |
|---|---|---|
| Alcance de los datos | Página completa | Bloque actual |
| Granularidad | Análisis global | Procesamiento detallado |
| Uso típico | Análisis de tendencias | Traducción de formularios, extracción de campos |
IV. Mejores prácticas
1. Sugerencias de configuración
| Elemento | Sugerencia | Razón |
|---|---|---|
| Número de habilidades | 3–5 | Alta precisión, respuesta rápida |
| Uso automático | Habilitar con precaución | Evita operaciones accidentales |
| Longitud del prompt | 500–1000 caracteres | Equilibra velocidad y calidad |
| Objetivo de la tarea | Único y claro | Evita confundir a la IA |
| Flujo de trabajo | Usar después de encapsular tareas complejas | Mayor tasa de éxito |
2. Sugerencias prácticas
Empiece poco a poco, optimice gradualmente:
- Primero, cree empleados básicos (por ejemplo, Viz, Dex).
- Active 1 o 2 habilidades principales para probar.
- Confirme que las tareas se pueden ejecutar normalmente.
- Luego, expanda gradualmente con más habilidades y tareas.
Proceso de optimización continua:
- Haga que la versión inicial funcione.
- Recopile los comentarios de los usuarios.
- Optimice los prompts y las configuraciones de las tareas.
- Pruebe e itere.
V. Preguntas frecuentes
1. Fase de configuración
P: ¿Qué hago si falla el guardado? R: Compruebe si ha rellenado todos los campos obligatorios, especialmente el servicio de modelo y el prompt.
P: ¿Qué modelo debo elegir?
- Relacionado con código → Claude, GPT-4
- Relacionado con análisis → Claude, DeepSeek
- Sensible al coste → Qwen, GLM
- Texto largo → Gemini, Claude
2. Fase de uso
P: ¿La respuesta de la IA es demasiado lenta?
- Reduzca el número de habilidades.
- Optimice el prompt.
- Compruebe la latencia del servicio de modelo.
- Considere cambiar el modelo.
P: ¿La ejecución de la tarea es imprecisa?
- El prompt no es lo suficientemente claro.
- Demasiadas habilidades causan confusión.
- Divida la tarea en partes más pequeñas, añada ejemplos.
P: ¿Cuándo debería habilitarse el uso automático (Auto usage)?
- Puede habilitarse para tareas de tipo consulta.
- Se recomienda deshabilitarlo para tareas de modificación de datos.
P: ¿Cómo hago para que la IA procese un formulario específico?
R: Si se trata de una configuración a nivel de página, debe seleccionar el bloque manualmente.
Si se trata de configuraciones de tareas a nivel de bloque, el contexto de los datos se vincula automáticamente.
VI. Lectura adicional
Para que sus empleados IA sean más potentes, puede seguir leyendo los siguientes documentos:
Relacionado con la configuración:
- Guía de ingeniería de prompts - Técnicas y mejores prácticas para escribir prompts de alta calidad.
- Configurar el servicio LLM - Instrucciones detalladas de configuración para servicios de modelos grandes.
- Crear un empleado IA - Creación y configuración básica de empleados IA.
- Colaborar con empleados IA - Cómo mantener conversaciones efectivas con empleados IA.
Funciones avanzadas:
- Habilidades - Comprensión profunda de la configuración y el uso de diversas habilidades.
- Tareas - Técnicas avanzadas para la configuración de tareas.
- Seleccionar bloque - Cómo especificar bloques de datos para empleados IA.
- Fuente de datos - Configuración y gestión de fuentes de datos.
- Búsqueda web - Configuración de la capacidad de búsqueda web para empleados IA.
Base de conocimientos y RAG:
- Descripción general de la base de conocimientos IA - Introducción a la función de base de conocimientos.
- Base de datos vectorial - Configuración de la base de datos vectorial.
- Base de conocimientos - Cómo crear y gestionar una base de conocimientos.
- RAG (Generación Aumentada por Recuperación) - Aplicación de la tecnología RAG.
Integración de flujos de trabajo:
- Nodo LLM - Chat de texto - Uso del chat de texto en flujos de trabajo.
- Nodo LLM - Chat multimodal - Manejo de entradas multimodales como imágenes y archivos.
- Nodo LLM - Salida estructurada - Obtención de respuestas IA estructuradas.
Conclusión
Lo más importante al configurar empleados IA es: primero, hágalo funcionar; luego, optimice. Primero, consiga que su primer empleado se ponga en marcha con éxito, y luego expanda y ajuste gradualmente.
Puede solucionar problemas en el siguiente orden:
- ¿Está conectado el servicio de modelo?
- ¿Hay demasiadas habilidades?
- ¿Es claro el prompt?
- ¿Está bien definido el objetivo de la tarea?
Siempre que proceda paso a paso, podrá construir un equipo de IA verdaderamente eficiente.