Lo difícil es saber qué tabla significa qué
Escribir la sintaxis correcta es la mitad fácil de responder una pregunta de datos. Lo difícil es saber que la tabla de usuarios incluye cuentas eliminadas, que los ingresos viven en dos lugares por razones históricas, y que un timestamp está en otra zona horaria.
Nada de eso está en el esquema. Está en la cabeza de dos personas, y por eso cada pregunta de datos les llega a ellas.
Una pregunta también necesita traducirse antes de consultarse. "Cuántos clientes activos" contiene una definición. Acertar la consulta significa resolver esa definición primero, no adivinarla.
Interpretar el resultado es el paso que la mayoría de las herramientas se salta. Un número que vuelve implausiblemente alto suele significar que la consulta estaba mal, y decirlo sirve más que devolverlo.
Cómo se construye el agent en Agent Studio
El acceso al esquema solo no alcanza, así que los prompt skills llevan la semántica: qué tablas son canónicas, cuáles contienen filas con soft-delete, dónde difieren las zonas horarias y las definiciones detrás de tus términos de negocio comunes.
El system prompt exige que el agent enuncie su interpretación de la pregunta antes de correr nada, y que marque cualquier resultado que parezca implausible en lugar de reportarlo de frente.
Las credenciales son de solo lectura. Esta es la configuración más importante de este agent, y va en Credentials, no como una instrucción que un prompt podría rodear con conversación.
Un límite de filas y un timeout de consulta van en el mismo lugar, porque una consulta sin tope contra una réplica de producción es otro tipo de incidente.
Un nodo Slack más el nodo Agent Chat ponen al agent donde ya se hacen las preguntas. La respuesta vuelve al hilo con la consulta mostrada al lado.
Mostrar la consulta importa. Un analista que puede leer la consulta atrapa la mala interpretación en segundos. El número solo esconde la mala interpretación.
Google Sheets registra preguntas, consultas y resultados, que se vuelven una biblioteca reutilizable de cómo tus términos de negocio se mapean a tu esquema.
De qué está hecho este agent
- Prompt skills: semántica de tablas, soft deletes, diferencias de zona horaria y definiciones de términos de negocio.
- System prompt: enuncia la interpretación antes de correr, y marca los resultados implausibles.
- Read-only credentials: configuradas en Credentials, e incluyen un límite de filas y un timeout de consulta.
- PostgreSQL (Data): el destino de la consulta. MySQL y MongoDB ocupan el mismo lugar.
- Slack (Communication) y Agent Chat (Util): responde en el hilo donde se hizo la pregunta.
- Google Sheets (Integration): registra preguntas, consultas y resultados como una biblioteca de mapeo reutilizable.
- Cuando un ActionFlow basta: Si haces la misma pregunta una y otra vez, una consulta guardada detrás de un reporte programado es el flujo de trabajo, y es más fiable.
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