Pertinente a la consulta no es pertinente a la pregunta
Cuando buscas en una base de datos, recibes todos los ítems que comparten vocabulario con tu consulta. Por eso una búsqueda bibliográfica rinde doscientos resultados y solo cuatro útiles. El solapamiento de términos no implica pertinencia temática, y los artículos más importantes a menudo usan palabras por completo distintas.
Juzgar la pertinencia implica leer el resumen contra la pregunta real, la población, el método y la afirmación, y luego eliminar estudios que coinciden con la frase pero tratan otro asunto.
La procedencia es el segundo filtro, y es el que falla sin que se note. Si un artículo se publicó en un medio, si fue retractado o si es un preprint que nunca se publicó de verdad: ninguno de esos hechos aparece en el título. Un rastreo que los omite hace circular trabajo poco fiable por una lista de lectura.
El agent entrega una lista corta, explica por qué ciertos ítems se incluyeron y otros no, y declara con claridad lo que no pudo verificar. La salida no contiene afirmaciones sobre lo que demuestra la literatura y no incluye ninguna cita que el agent no recuperó.
Cómo se construye el agent en Agent Studio
Los prompt skills especifican el acceso a bases de datos, incluidas las suscripciones que ofrece tu institución y los medios que tu área trata como autoritativos, para que la búsqueda corra en lugares donde tus estudiantes de verdad pueden leer los resultados.
Los prompt skills también mantienen los criterios de inclusión, el rango de fechas, el tipo de estudio y el idioma iguales a los que especificó quien investiga, para que los rastreos se mantengan consistentes.
El system prompt prohíbe generar cualquier referencia que no se haya recuperado y exige que cada entrada incluya un identificador resoluble. Esta categoría no admite una cita fabricada.
Las exclusiones deben darse con motivos, porque un rastreo que muestra solo lo retenido no se puede verificar.
Las búsquedas corren en el nodo HTTP Request usando las API declaradas. Scrappey cubre las fuentes abiertas. Los resultados se envían luego al nodo Agent Chat junto con la pregunta.
El nodo Uniq elimina registros duplicados entre las bases de datos antes de que el agent los lea. Create Excel genera la lista corta con su columna de razonamiento.
Notion sostiene la biblioteca actual. Un nodo Human in the Loop retiene el trabajo para quien investiga, entre el rastreo y cualquier lista de lectura.
De qué está hecho este agent
- Prompt skills: suscripciones institucionales y los medios que tu campo trata como autoritativos.
- Prompt skills: criterios de inclusión tal como los enunció quien investiga.
- System prompt: ninguna referencia producida que no se recuperó. Cada entrada lleva un identificador que resuelve.
- System prompt: exclusiones listadas con motivos. Nunca se descartan en silencio.
- HTTP Request y Scrappey (Util): bases de datos declaradas y fuentes abiertas.
- Uniq (Control) con Create Excel (Data): deduplicación entre bases de datos, luego la lista corta.
- Cuando un ActionFlow basta: Si ejecutas una consulta fija en un horario y reúnes resultados nuevos, ese flujo de trabajo mantiene al día un tema conocido.
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