Lo dif铆cil es saber qu茅 tabla significa qu茅
Escribir la sintaxis correcta es la mitad f谩cil de responder una pregunta de datos. Lo dif铆cil es saber que la tabla de usuarios incluye cuentas eliminadas, que los ingresos viven en dos lugares por razones hist贸ricas, y que un timestamp est谩 en otra zona horaria.
Nada de eso est谩 en el esquema. Est谩 en la cabeza de dos personas, y por eso cada pregunta de datos les llega a ellas.
Una pregunta tambi茅n necesita traducirse antes de consultarse. "Cu谩ntos clientes activos" contiene una definici贸n. Acertar la consulta significa resolver esa definici贸n primero, no adivinarla.
Interpretar el resultado es el paso que la mayor铆a de las herramientas se salta. Un n煤mero que vuelve implausiblemente alto suele significar que la consulta estaba mal, y decirlo sirve m谩s que devolverlo.
C贸mo se construye el agent en Agent Studio
El acceso al esquema solo no alcanza, as铆 que los prompt skills llevan la sem谩ntica: qu茅 tablas son can贸nicas, cu谩les contienen filas con soft-delete, d贸nde difieren las zonas horarias y las definiciones detr谩s de tus t茅rminos de negocio comunes.
El system prompt exige que el agent enuncie su interpretaci贸n 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 configuraci贸n m谩s importante de este agent, y va en Credentials, no como una instrucci贸n que un prompt podr铆a rodear con conversaci贸n.
Un l铆mite de filas y un timeout de consulta van en el mismo lugar, porque una consulta sin tope contra una r茅plica de producci贸n es otro tipo de incidente.
Un nodo Slack m谩s 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 interpretaci贸n en segundos. El n煤mero solo esconde la mala interpretaci贸n.
Google Sheets registra preguntas, consultas y resultados, que se vuelven una biblioteca reutilizable de c贸mo tus t茅rminos de negocio se mapean a tu esquema.
De qu茅 est谩 hecho este agent
- Prompt skills: sem谩ntica de tablas, soft deletes, diferencias de zona horaria y definiciones de t茅rminos de negocio.
- System prompt: enuncia la interpretaci贸n antes de correr, y marca los resultados implausibles.
- Read-only credentials: configuradas en Credentials, e incluyen un l铆mite 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 detr谩s de un reporte programado es el flujo de trabajo, y es m谩s fiable.
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