#Empleado IA · Guía de configuración para administradores

Esta documentación le ayuda a entender rápidamente cómo configurar y gestionar empleados IA, guiándole paso a paso por todo el proceso, desde los servicios de modelo hasta la puesta en marcha de tareas.

#I. Antes de comenzar

#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 Empleado IA
• Disponer de al menos un servicio de modelo de lenguaje grande (como OpenAI, Claude, DeepSeek, GLM, etc.)

#2. Comprender el diseño de dos capas del empleado IA

Los empleados IA se dividen en dos capas: "Definición de rol" y "Personalización de tareas".

Capa	Descripción	Características	Función
Definición de rol	Personalidad básica y capacidades principales del empleado	Estable e inmutable, como un "currículum"	Garantiza la coherencia del rol
Personalización de tareas	Configuración para diferentes escenarios de negocio	Ajuste flexible	Se adapta a tareas específicas

Comprensión sencilla:

La "Definición de rol" determina quién es este empleado, la "Personalización de tareas" determina qué debe hacer en el momento actual.

Las ventajas de este diseño son:

• El rol no cambia, pero puede desempeñar 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 (5 pasos)

#Paso 1: Configurar el servicio de modelo

El servicio de modelo equivale al cerebro del empleado IA y debe configurarse primero.

💡 Para obtener instrucciones detalladas, consulte: Configurar el servicio LLM

Ruta: Ajustes del sistema → Empleado IA → LLM service

Haga clic en Añadir y complete la siguiente información:

Elemento	Descripción	Notas
Provider	Como OpenAI, Claude, Gemini, Kimi, etc.	Compatible con servicios bajo la misma especificación
API Key	Clave proporcionada por el proveedor del servicio	Manténgala en secreto y cámbiela periódicamente
Base URL	API Endpoint (opcional)	Debe modificarse al usar un proxy
Enabled Models	Modelos recomendados / Seleccionar modelos / Entrada manual	Determina el rango de modelos intercambiables en la sesión

Tras la configuración, utilice Test flight para probar la conexión. Si falla, compruebe la red, la clave o el nombre del modelo.

#Paso 2: Crear un empleado IA

💡 Para obtener instrucciones detalladas, consulte: Crear empleado IA

Ruta: Gestión de empleados IA → Crear empleado

Complete 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	✓	Ver guía de ingeniería de prompts
Mensaje de bienvenida	-	"Hola, soy Viz…"

En la etapa de creación del empleado se completa principalmente la configuración de roles y habilidades. El modelo real utilizado puede seleccionarse en la sesión mediante el Model Switcher.

Sugerencias para la redacción de prompts:

• Explique claramente el rol, el tono y las responsabilidades del empleado.
• Utilice palabras como "debe" o "nunca" para enfatizar las reglas.
• Intente incluir ejemplos para evitar instrucciones 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 qué "puede hacer" el empleado.

💡 Para obtener instrucciones detalladas, consulte: Habilidades

Tipo	Alcance de capacidad	Ejemplo	Nivel de riesgo
Frontend	Interacción con la página	Leer datos de bloques, completar 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 en red, operaciones de archivos	Según el caso

Sugerencias de configuración:

• Lo más adecuado es asignar de 3 a 5 habilidades por empleado.
• No se recomienda seleccionarlas todas, ya que facilita la confusión.
• Para operaciones importantes, se sugiere usar el permiso Ask en lugar de Allow.

#Paso 4: Configurar base de conocimientos (opcional)

Si su empleado IA necesita memorizar o citar una gran cantidad de material, como manuales de productos o FAQ, puede configurar una base de conocimientos.

💡 Para obtener instrucciones detalladas, consulte:

• Descripción general de la base de conocimientos IA
• Base de datos vectorial
• Configuración de la base de conocimientos
• RAG (Generación Aumentada por Recuperación)

Esto requiere la instalación adicional del plugin de base de datos vectorial.

Escenarios de aplicación:

• Hacer que la IA comprenda el conocimiento empresarial.
• Soportar preguntas, respuestas y recuperación de documentos.
• Entrenar asistentes exclusivos de un dominio.

#Paso 5: Verificar el efecto

Al finalizar, verá el avatar del nuevo empleado en la esquina inferior derecha de la página.

Por favor, compruebe cada punto:

• ✅ ¿El icono se muestra correctamente?
• ✅ ¿Puede mantener una conversación básica?
• ✅ ¿Se pueden invocar las habilidades correctamente?

Si todo se cumple, la configuración ha sido exitosa 🎉

#III. Configuración de tareas: Poner al empleado IA a trabajar

Lo anterior completó la "creación del empleado", ahora debe "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

Se aplican a todo el ámbito de la página, como "Analizar los datos de esta página".

Entrada de configuración: Ajustes de página → Empleado IA → Añadir tarea

Campo	Descripción	Ejemplo
Título	Nombre de la tarea	Análisis de conversión de etapas
Contexto	Contexto de la página actual	Página de lista de Leads
Mensaje predeterminado	Conversación preestablecida	"Por favor, analice la tendencia de este mes"
Bloque predeterminado	Asociar automáticamente una colección	Tabla de leads
Habilidades	Herramientas disponibles	Consultar datos, generar gráficos

Soporte multitarea: Un mismo empleado IA puede tener configuradas varias tareas, que se presentan como opciones para el usuario:

Sugerencias:

• Una tarea debe enfocarse en un solo objetivo.
• El nombre debe ser claro y fácil de entender.
• Controle el número de tareas entre 5 y 7.

#2. Tareas a nivel de bloque

Adecuadas para operar en un bloque específico, como "Traducir el formulario actual".

Método de configuración:

1. Abra la configuración de operaciones del bloque.
2. Añada "Empleado IA".

3. Vincule al empleado objetivo.

Ítem de comparación	Nivel de página	Nivel de bloque
Alcance de datos	Toda la página	Bloque actual
Granularidad	Análisis global	Procesamiento de detalles
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
Modo de permiso (Ask / Allow)	Sugerir Ask para modificar datos	Evita operaciones erróneas
Longitud del prompt	500–1000 caracteres	Equilibra velocidad y calidad
Objetivo de la tarea	Único y claro	Evita que la IA se confunda
Flujo de trabajo	Usar tras encapsular tareas complejas	Mayor tasa de éxito

#2. Sugerencias prácticas

De lo pequeño a lo grande, optimización gradual:

1. Primero cree empleados básicos (como Viz, Dex).
2. Active 1 o 2 habilidades principales para probar.
3. Confirme que las tareas se ejecutan normalmente.
4. Luego expanda gradualmente a más habilidades y tareas.

Optimización continua del proceso:

1. Que la versión inicial funcione.
2. Recopile comentarios de uso.
3. Optimice prompts y configuración de tareas.
4. Pruebe y mejore en ciclos.

#V. Preguntas frecuentes

#1. Etapa de configuración

P: ¿Qué hacer si falla el guardado? R: Compruebe si ha completado todos los campos obligatorios, especialmente el servicio de modelo y el prompt.

P: ¿Qué modelo elegir?

• Tipo código → Claude, GPT-4
• Tipo análisis → Claude, DeepSeek
• Sensible al coste → Qwen, GLM
• Texto largo → Gemini, Claude

#2. Etapa de uso

P: ¿La respuesta de la IA es muy lenta?

• Reduzca el número de habilidades.
• Optimice el prompt.
• Compruebe la latencia del servicio de modelo.
• Considere cambiar de modelo.

P: ¿La ejecución de la tarea no es precisa?

• El prompt no es suficientemente claro.
• Demasiadas habilidades causan confusión.
• Divida en tareas pequeñas, añada ejemplos.

P: ¿Cuándo elegir Ask / Allow?

• Para tareas de consulta puede usar Allow.
• Para tareas de modificación de datos se recomienda usar Ask.

P: ¿Cómo hacer que la IA procese un formulario específico?

R: Si es una configuración a nivel de página, debe seleccionar el bloque manualmente.

Si es una configuración de tarea a nivel de bloque, el contexto de datos se vincula automáticamente.

#VI. Lectura adicional

Para potenciar a su empleado IA, puede continuar 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 para configurar servicios de modelos grandes.
• Crear empleado IA - Creación y configuración básica de empleados IA.
• Colaborar con empleados IA - Cómo mantener diálogos efectivos con empleados IA.

Funciones avanzadas:

• Habilidades - Conocimiento profundo sobre la configuración y uso de diversas habilidades.
• Tareas - Técnicas avanzadas para la configuración de tareas.
• Seleccionar bloque - Cómo especificar bloques de datos para el empleado IA.
• Fuente de datos - Consulte el documento de configuración de fuente de datos del plugin correspondiente.
• Búsqueda en red - Configurar la capacidad de búsqueda en red del empleado IA.

Base de conocimientos y RAG:

• Descripción general de la base de conocimientos IA - Introducción a las funciones de la base de conocimientos.
• Base de datos vectorial - Configuración de la base de datos vectorial.
• Base de conocimientos - Cómo crear y gestionar bases 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 el flujo de trabajo.
• Nodo LLM - Chat multimodal - Procesamiento de entradas multimodales como imágenes y archivos.
• Nodo LLM - Salida estructurada - Obtención de respuestas de IA estructuradas.

#Conclusión

Lo más importante al configurar empleados IA es: primero hacerlo funcionar, luego optimizar. Logre que el primer empleado se ponga en marcha con éxito y luego expanda y ajuste gradualmente.

El orden de resolución de problemas puede ser:

1. ¿Está conectado el servicio de modelo?
2. ¿Hay demasiadas habilidades?
3. ¿Es claro el prompt?
4. ¿Es nítido el objetivo de la tarea?

Si avanza paso a paso, podrá construir un equipo de IA verdaderamente eficiente.