Una respuesta casi coincidente es cómo se pierden las licitaciones
Si la biblioteca devuelve coincidencias aproximadas, el puntaje se vuelve un problema serio. Por ejemplo, una pregunta sobre residencia de datos respondida con el párrafo general de seguridad lleva a quien evalúa a tratar la respuesta como no pertinente. Eso lo aprendes solo cuando llegan los resultados.
La similitud no alcanza para decidir si una respuesta atiende la pregunta. Hay que leer la pregunta y la respuesta, y en algunos casos concluir que una respuesta bien escrita de la biblioteca habla en realidad de otro tema.
Las preguntas más importantes son las que no tienen una respuesta veraz en la biblioteca. Esas preguntas son el trabajo del equipo de la oferta. Un sistema que las esconde detrás de una coincidencia cercana y segura empeoró la oferta y además pareció que ayudó.
Si el asunto involucra seguridad, cumplimiento o un compromiso contractual, se queda en revisión, sin importar cuán segura se viera la coincidencia, porque ahí está la responsabilidad.
Cómo se construye el agent en Agent Studio
Las respuestas viven en Notion y se alcanzan por una conexión MCP, así que el agent busca en la biblioteca en lugar de recibir una copia que podría quedar vieja.
El system prompt define qué cuenta como una respuesta pertinente en tu dominio, y establece que ciertas categorías de respuesta siempre deben ser revisadas por una persona, sin importar la confianza.
Los prompt skills llevan los límites del boilerplate: las afirmaciones que puedes hacer, las que nunca debes hacer y la redacción que tu equipo legal ya aprobó.
El flujo hace el trabajo mecánico. Document Upload toma el RFP. PDF4me lo extrae. Un nodo Generate Object parte las preguntas en una estructura. Un nodo Loop procesa cada pregunta y el nodo Agent Chat devuelve un veredicto de coincidencia para cada una.
La salida clasifica los ítems en tres grupos: tomados de la biblioteca, adaptados con una nota de qué cambió, y no atendidos. El nodo Filter envía luego el grupo sin respuesta a Linear o Jira como trabajo de la oferta.
No hay envío hasta que la revisión esté completa. Las respuestas nuevas aprobadas vuelven entonces a la biblioteca, para que el mismo hueco no aparezca en la siguiente licitación.
De qué está hecho este agent
- Conexiones MCP: búsqueda en vivo sobre la biblioteca de respuestas, no una copia vieja.
- System prompt: qué cuenta como pertinente y las categorías que siempre requieren revisión.
- Prompt skills: redacción aprobada y las afirmaciones que nunca puedes hacer.
- Document Upload (Data) plus PDF4me (Data): toman el RFP y extraen su contenido.
- Generate Object (AI Core): saca las preguntas como una estructura para que el loop las recorra.
- Linear (Integration): recibe las preguntas sin respuesta como trabajo de la oferta. Jira ocupa el mismo lugar.
- Cuando un ActionFlow basta: Si los cuestionarios son cortos y estándar, con preguntas que se repiten tal cual, un flujo de trabajo de consulta es más fiable.
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