A veces la respuesta es lo equivocado que hay que dar
Una respuesta correcta a la pregunta de un estudiante igual puede ser un fallo didáctico. Una pregunta sobre qué método usar en un problema evaluado suele ser un pedido de la respuesta. Si das esa respuesta, quitas el ejercicio que la evaluación pretende poner a prueba.
Otras preguntas necesitan una respuesta directa de inmediato, como cuándo es el plazo, qué lectura trata un tema concreto y qué significa un término. Tratarlas como momentos de enseñanza solo sería un obstáculo.
La diferencia es el tipo de pregunta. Las preguntas administrativas y de definición se responden. Las que forman parte del trabajo evaluado reciben una pista, una referencia y la ruta hacia la respuesta, no la respuesta misma.
El agent responde de este modo y se queda dentro del material del curso. Cualquier pregunta que no pueda responder se pasa al docente, no se inventa. Todos los intercambios ligados a la evaluación quedan visibles para el equipo docente.
Cómo se construye el agent en Agent Studio
El material del curso se entrega junto con el brief de evaluación, porque el brief le dice al agent qué preguntas constituyen el ejercicio.
El segundo prompt skill sostiene la posición de tu departamento sobre colaboración y asistencia, para que el límite que el agent sostiene sea el que tú declaraste, no uno inventado.
El system prompt pide respuestas simples a preguntas administrativas y de definición. Para preguntas de trabajo evaluado, la respuesta se apoya en el material relacionado e incluye una pregunta de seguimiento.
El system prompt no permite respuestas basadas en conocimiento general. Cualquier cosa que quede fuera del material del curso se pasa al docente sin alterar.
Los estudiantes contactan al agent por un nodo Slack o Discord. El nodo Agent Chat luego continúa la conversación en una sesión persistente, para que un pedido de seguimiento recuerde lo que ya se preguntó.
Todos los intercambios clasificados como adyacentes a la evaluación se registran en Google Sheets y quedan visibles para el equipo docente, que es por qué el límite sigue siendo auditable.
Si un pedido se relaciona con calificaciones, aplazamientos o la situación de un estudiante, un nodo Human in the Loop lo pasa directo al docente sin alterarlo.
De qué está hecho este agent
- Prompt skills: material del curso más el brief de evaluación que define el límite.
- Prompt skills: la política declarada de tu departamento sobre asistencia y colaboración.
- System prompt: respuestas llanas a preguntas administrativas. Material y una pista en el trabajo evaluado.
- System prompt: nada se responde desde conocimiento general. Lo desconocido va al docente.
- Slack o Discord (Communication): donde los estudiantes llegan al agent.
- Agent Chat (Util): sesiones persistentes, para que los seguimientos conserven su contexto.
- Cuando un ActionFlow basta: Si el trabajo es responder preguntas administrativas recurrentes desde una fuente fija, construye el flujo de trabajo. Esa secuencia quita la mayor parte del volumen.
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