Una coincidencia por palabra clave y un encaje razonado son afirmaciones distintas
Asignar estudiantes a oportunidades por palabras clave produce listas largas que los estudiantes ignoran. Un estudiante que nunca escribió esa palabra en su perfil podría ser el mejor candidato. Un estudiante cuyo perfil coincide con todos los términos puede no ser adecuado para el puesto.
Para hacer una evaluación razonable, miras la oportunidad y la evidencia que el estudiante aportó de haber hecho algo similar, por ejemplo un proyecto, un resultado de módulo o una práctica previa. Luego enuncias esa evidencia para que el estudiante pueda incluirla en una solicitud.
Los encajes son mutuos. Un emparejamiento igual puede ser inadecuado aunque la persona tenga las habilidades necesarias, porque implica viajes u horarios concretos. Si un emparejamiento no toma en cuenta estas restricciones, pierde el tiempo del estudiante y del empleador.
El agent presenta sugerencias, con motivos escritos, a un orientador de carrera. El agent no ordena a ningún estudiante contra otro, no contacta a ningún empleador y no envía ninguna solicitud.
Cómo se construye el agent en Agent Studio
La política de prácticas se determina por tres factores: los requisitos de tu programa, las demandas de los empleadores de tu red y cualquier limitación que un estudiante pueda especificar, que debe tratarse como absoluta.
El system prompt prohíbe cualquier inferencia sobre características protegidas e impide el uso de datos demográficos al emparejar. El razonamiento se apoya solo en habilidades declaradas, trabajo previo y preferencias declaradas.
Cada emparejamiento debe nombrar su evidencia y su fuente, y declarar qué falta, para que el estudiante vea qué hay que fortalecer, no solo lo que le falta.
El system prompt también exige que el agent indique cuando no hay ítems que coincidan. Un resultado en blanco es más útil para un orientador que uno estirado.
Los perfiles de estudiantes se recuperan de Airtable, con acceso restringido a quienes se inscribieron en el emparejamiento. Las oportunidades llegan por un nodo HTTP Request desde tus feeds de socios.
El nodo Agent Chat produce el razonamiento. Cada estudiante tiene una sección en Google Docs para sostener la vista del orientador.
Todos los emparejamientos hacia el estudiante quedan retenidos por un nodo Human in the Loop, de modo que ningún emparejamiento llega a un estudiante o a un empleador a menos que un orientador lo libere.
De qué está hecho este agent
- Prompt skills: política de prácticas del programa, requisitos de socios y restricciones absolutas del estudiante.
- System prompt: sin datos demográficos y sin inferencias sobre características protegidas.
- System prompt: cada emparejamiento nombra su evidencia y qué falta.
- System prompt: un resultado vacío se reporta, no se estira.
- HTTP Request (Util) con Airtable (Integration): feeds de oportunidades y perfiles de estudiantes inscritos.
- Google Docs (Integration): la vista del orientador, una sección por estudiante.
- Cuando un ActionFlow basta: Si el trabajo es filtrar oportunidades contra el campo y las restricciones que declaró el estudiante, ese flujo de trabajo es un primer filtro razonable.
Preguntas frecuentes
Empieza a crear flujos de IA
Crea una cuenta gratuita, abre una plantilla o un lienzo en blanco y ejecuta tu primer ActionFlow.
Boletín
Recibe actualizaciones del producto
Nodos nuevos, agents y notas de producto. Solo enviamos correo cuando merece la pena abrirlo.