> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://help.chateea.com/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Prueba y mejora tu agente con el optimizador de indicaciones > Prueba tu agente de IA con escenarios realistas y aplica solo las mejoras de la indicación que apruebes. El optimizador de indicaciones (Prompt Optimizer) te permite probar y mejorar tu agente de IA conversacional antes de que hable con clientes reales. Genera escenarios de clientes realistas, ejecuta chats de prueba, evalúa cada resultado con IA y te propone mejoras a la indicación que solo se aplican cuando tú las apruebas. En lugar de probar a mano, mensaje por mensaje, tienes un proceso repetible para detectar debilidades de la indicación y corregirlas. > [!NOTE] > > El optimizador de indicaciones es una función de **Labs**. Puede cambiar con el tiempo según los comentarios de los usuarios. Actívalo desde **Configuración → Labs** si no lo ves en tu bot. ## Para qué sirve * **Escenarios automáticos:** crea situaciones de clientes a partir de tu indicación, acciones, base de conocimiento, citas y contexto del negocio. * **Chats reales:** ejecuta conversaciones de verdad con el agente, no vistas previas estáticas. * **Validación de acciones:** comprueba si cada acción ocurre en el momento esperado. * **Evaluación con IA:** explica qué pasó, qué falló y por qué. * **Mejora de la indicación:** genera variantes a partir de los chats fallidos y las prueba. * **Comparación de cambios:** muestra exactamente qué cambió antes de aplicar nada. * **Tu bot en producción, intacto:** la indicación real no cambia hasta que haces clic en **Usar indicación**. * **Varios idiomas:** escenarios, mensajes, evaluaciones e indicaciones siguen el idioma configurado en el agente. * **Escenarios reutilizables:** repites las mismas pruebas para medir si un cambio mejoró el resultado. > [!WARNING] > > Las pruebas usan una copia del agente, pero **las acciones configuradas sí pueden ejecutarse**: reservar citas, disparar flujos, transferir, hacer seguimiento o actualizar campos. Usa calendarios, flujos y destinos de prueba siempre que puedas. ## El proceso en tres fases | Fase | Qué haces | | - | - | | **1. Configurar** | Generas o reutilizas escenarios, eliges cuántas ejecuciones hacer y revisas el consumo. | | **2. Probar** | Ejecutas los chats, revisas transcripciones, validas acciones y ves los resultados evaluados. | | **3. Mejorar** | Analizas los fallos, generas variantes de la indicación, comparas cambios y aplicas la que prefieras. | ## Fase 1: Configurar ### Generar escenarios de prueba El optimizador crea escenarios a partir de la configuración de tu agente: la indicación y su idioma, la base de conocimiento, la configuración de citas, las acciones configuradas y el contexto del negocio. Cada escenario puede incluir un perfil de cliente, un mensaje inicial, el comportamiento esperado del agente y una prioridad. ### Reutilizar escenarios anteriores Si cambiaste la indicación o la configuración, reutiliza los escenarios de una prueba anterior para comparar el rendimiento en las mismas situaciones. ### Elegir cuántas ejecuciones por escenario Ejecutar el mismo escenario varias veces ayuda a detectar comportamientos inconsistentes. Elige el número antes de empezar. ### Revisar el consumo Antes de iniciar, verás un resumen con los escenarios elegidos, el consumo estimado de mensajes y el manejo de los contactos temporales. El consumo se descuenta de la billetera de tu cuenta. ### Contactos temporales El optimizador crea contactos temporales para los chats de prueba y los elimina al terminar, así no se mezclan con tus clientes reales. Esto no impide que las acciones configuradas se ejecuten. ## Fase 2: Probar El optimizador envía mensajes como si fuera un cliente, espera las respuestas del agente, registra las acciones y evalúa el chat completo frente al comportamiento esperado. Cada ejecución pasa por estados como **En espera**, **En curso**, **Evaluando**, **Completado** o **Fallido**. ### Acciones que puede rastrear * Reserva de citas. * Transferencia a una persona. * Disparar un flujo de trabajo. * Transferencia a otro bot. * Detener el bot. * Seguimiento automático. * Actualización de campos del contacto. * Consulta a la base de conocimiento. ### Revisar transcripciones Abre cada ejecución para ver los mensajes del cliente, las respuestas del agente y la evidencia de acciones. Así sabes si un fallo viene de la indicación, de la base de conocimiento o de la configuración de una acción. ### Evaluación y puntuación Cada chat recibe un resultado de aprobado o fallido, con una explicación de la IA. Como los modelos de lenguaje no siempre responden igual, repetir un escenario puede dar resultados distintos. Usa la puntuación como orientación y revisa siempre la transcripción. ### Resultados generales Al terminar verás la precisión general, los chats aprobados y fallidos, los resultados por escenario y el detalle de cada ejecución. ## Fase 3: Mejorar ### Mejora manual **1. Revisa los fallos** Lee los chats fallidos y la explicación de la IA. **2. Genera una variante** Haz clic en **Mejorar** (Improvise). El optimizador crea una nueva versión de la indicación. **3. Revisa el resultado** La variante se prueba con los mismos escenarios. Revisa la nueva precisión, los chats, las explicaciones y la comparación de cambios. ### Optimización automática Con **Auto**, el optimizador genera y prueba varias variantes seguidas hasta alcanzar la precisión objetivo, llegar al límite de variantes o detenerse por otro motivo. ### Qué problemas detecta * Acciones que no se disparan. * Preguntas de aclaración débiles. * Respuestas que no están en la base de conocimiento. * Flujos de reserva incompletos. * Transferencias mal manejadas. * Instrucciones que faltan o son ambiguas. El optimizador reescribe la parte editable de la indicación para corregir esos puntos, respetando la estructura que necesita la IA conversacional. ### Comparar y elegir la mejor variante La **comparación de cambios** (Prompt Diff) muestra lado a lado la indicación original y la optimizada. Cuando hay varias, la de mejor rendimiento aparece marcada como **Mejor variante**, y el historial guarda la precisión, los resultados, las explicaciones y los cambios de cada una. ### Aplicar la indicación optimizada **1. Elige la variante** Selecciona la que quieres usar. **2. Revisa los cambios** Lee la comparación de cambios y la explicación de la IA. **3. Confirma que encaja con tu negocio** Asegúrate de que las nuevas instrucciones siguen la experiencia que quieres dar. **4. Aplica** Haz clic en **Usar indicación** para llevarla al agente en producción. ## Ten en cuenta * Las evaluaciones y reescrituras pueden variar entre ejecuciones. Toma la precisión como una guía, no como una garantía. * La optimización automática trabaja dentro de un límite de variantes y puede detenerse antes de llegar al objetivo. * Los chats tienen un tiempo máximo para que una conversación trabada no bloquee toda la prueba. * Un fallo puede deberse a criterios de evaluación estrictos, a un comportamiento esperado ambiguo, a información faltante, a la configuración de una acción o a la redacción de la indicación. > [!TIP] > > El optimizador solo mejora la indicación. Si el problema está en un calendario, un flujo, el destino de una transferencia, la base de conocimiento o el mapeo de un campo, corrige esa configuración directamente. ## Preguntas frecuentes > **¿El optimizador cambia mi agente en vivo automáticamente?** > > No. Las pruebas se hacen sobre una copia. La indicación real solo cambia cuando eliges una variante y haces clic en **Usar indicación**. > **¿Puedo probar el mismo escenario varias veces?** > > Sí. Ayuda a ver si el agente se comporta de forma consistente o si los fallos son intermitentes. > **¿Puedo reutilizar escenarios de una prueba anterior?** > > Sí. Es útil para comparar el rendimiento después de cambiar la indicación, la base de conocimiento, las acciones o las citas. > **¿Qué hago si un chat falla?** > > Revisa primero la transcripción, las acciones y la explicación de la IA. El fallo puede venir de la indicación, de la base de conocimiento, de una acción mal configurada o de criterios de evaluación estrictos. > **¿Por qué las pruebas repetidas dan resultados distintos?** > > Los modelos de lenguaje son probabilísticos: la simulación del cliente, la respuesta del agente y la evaluación pueden variar. Varias ejecuciones dan una visión más útil que un solo chat. > **¿Funciona en varios idiomas?** > > Sí. Todo se mantiene en el idioma configurado en el agente. > **¿Debo usar mis calendarios y flujos reales durante las pruebas?** > > Mejor usa recursos de prueba. Las acciones reales pueden ejecutarse durante las pruebas. > **¿Cuándo conviene usarlo?** > > Después de cambios importantes en la indicación, la base de conocimiento, las acciones, las citas o cualquier ajuste que cambie la experiencia del cliente. ## Artículos relacionados > **[Introducción a las indicaciones para IA](https://help.chateea.com/docs/ia/introduccion-indicaciones.md)** > > Cómo escribir buenas instrucciones para tu bot. > **[Registros del agente](https://help.chateea.com/docs/ia/registros-del-agente-ia-conversacional.md)** > > Revisa paso a paso cómo respondió la IA. This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.