Aprenda cada elemento presente en la respuesta de la API, desde los IDs y estados hasta las configuraciones del agente y los parámetros de entrada.
Explorando un Ejemplo Práctico
Para ilustrar la estructura de la respuesta de la API, ejecutaremos un ejemplo práctico en n8n, una herramienta de automatización visual. Para ello, configuramos un nodo HTTP Request con el ID del agente, el token de acceso a la API y una pregunta genérica: "¿Cómo hacer una tarta?".
Al ejecutar esta solicitud, Tess AI devuelve una serie de informaciones que pueden parecer confusas a primera vista. Vamos a desmitificar cada uno de estos elementos:
Entendiendo los Elementos de la Respuesta de la API
ID:
Este campo representa el identificador único de la respuesta generada por Tess AI.
Al almacenar este ID, es posible recuperar posteriormente la respuesta específica de "cómo hacer una tarta".
El ID de la respuesta sirve como un puntero al contenido generado en respuesta a una solicitud específica.
Estado:
El campo "estado" indica el estado de la solicitud.
Un estado como "iniciado" señala que Tess AI recibió la solicitud e inició el proceso de generación de la respuesta.
Este campo permite realizar un seguimiento del ciclo de vida de la solicitud, desde el inicio hasta su conclusión.
Entrada:
El campo "entrada" refleja la pregunta o instrucción enviada al agente.
En nuestro ejemplo, la entrada sería "cómo hacer una tarta".
Este campo garantiza que la solicitud se procesó con la entrada correcta.
Salida:
Inicialmente, el campo "salida" puede estar en blanco, especialmente si la configuración "Espera Ejecución" no está activada.
La salida contendrá la respuesta generada por el agente de Tess AI.
La respuesta puede incluir un paso a paso de cómo hacer una tarta, una receta detallada o cualquier otro contenido relevante.
Créditos Consumidos:
Este campo indica la cantidad de créditos consumidos para generar la respuesta.
Aunque la plataforma puede indicar un modelo "ilimitado", el uso de la API conlleva costos computacionales para procesar la solicitud y generar la respuesta.
El consumo de créditos generalmente es bajo, pero puede variar dependiendo de la complejidad de la pregunta y de la cantidad de texto involucrado. Solicitudes con textos largos tienden a consumir más créditos.
Root ID (Chat ID):
Este campo es de extrema importancia para mantener el contexto de conversaciones continuas.
El Root ID representa el identificador único de la conversación en curso, mientras que el ID de la respuesta se refiere solo a una respuesta específica dentro de esa conversación.
Ejemplo Práctico: Imagina que preguntas "¿Cómo hacer una tarta?" y, luego, preguntas "¿Cuál es la temperatura ideal del horno?". Para que el agente entienda que la segunda pregunta se refiere a la tarta, es crucial enviar el Root ID de la conversación original.
Sin el Root ID, cada nueva pregunta es tratada como una conversación aislada, sin memoria del contexto anterior.
Fechas de Creación y Actualización:
Estos campos indican cuándo se creó la respuesta y cuándo se actualizó por última vez.
Esta información es útil para fines de auditoría, análisis de datos y para rastrear el historial de interacciones con el agente.
Es posible usar estas fechas para consultar la base de datos e identificar respuestas creadas en un período determinado.
Configuraciones del Agente:
Esta sección refleja las configuraciones definidas al crear el agente en Tess AI, como tono de voz, temperatura y modelo de lenguaje.
Tono de Voz: Define el estilo de comunicación del agente (formal, informal, amigable, etc.).
Temperatura: Controla la aleatoriedad y la creatividad de las respuestas.
Temperaturas más bajas (cercanas a cero) hacen que las respuestas sean más sistemáticas, precisas y menos creativas. El agente se apega más a los hechos y evita divagaciones.
Temperaturas más altas hacen que las respuestas sean más creativas, imaginativas y con mayor capacidad para hacer asociaciones inesperadas. Sin embargo, respuestas con temperaturas muy altas pueden alejarse del tema original.
Modelo de Lenguaje: Especifica el modelo de lenguaje a ser utilizado por el agente (ej: GPT-3, GPT-4).
Las configuraciones del agente pueden ser predefinidas o pueden ser alteradas dinámicamente vía API.
Entrada (Vía API):
Esta sección muestra los parámetros enviados vía API, como la temperatura, el modelo de lenguaje y el mensaje en sí.
Es posible definir estos parámetros tanto al crear el agente como al enviar la solicitud vía API.
La flexibilidad de definir parámetros vía API permite personalizar el comportamiento del agente en tiempo real, de acuerdo con las necesidades específicas de cada interacción.
Espera Ejecución:
Este parámetro determina si la API debe esperar hasta que la respuesta sea generada antes de devolverla.
Si está activado (true), la API devuelve la respuesta completa en cuanto está lista.
Si está desactivado (false), la API puede devolver un estado inicial y la respuesta será generada en segundo plano.
La elección entre esperar o no la respuesta depende de los requisitos de tiempo real de la aplicación.
Definiendo Parámetros: Predefinido vs. Dinámico
Es posible definir los parámetros del agente tanto en el momento de la creación del agente en Tess AI como en el momento de la solicitud vía API. La elección entre estos enfoques depende del caso de uso:
Predefinido: Si la mayoría de las interacciones con el agente requieren las mismas configuraciones, es más eficiente definirlas en el momento de la creación del agente. Esto simplifica las solicitudes vía API, haciéndolas más concisas.
Dinámico: Si es necesario ajustar los parámetros del agente en tiempo real, de acuerdo con las necesidades de cada interacción, es mejor enviarlos vía API. Esto ofrece mayor flexibilidad y control sobre el comportamiento del agente.
La Importancia de Wait Execution
El parámetro Wait Execution controla si la API debe esperar a que se genere completamente la respuesta antes de devolver los datos.
Wait Execution = true: La API espera la generación de la respuesta y devuelve todos los datos, incluido el output, tan pronto como esté listo. Esto garantiza que recibas la respuesta completa de inmediato.
Wait Execution = false: La API devuelve inmediatamente un estado inicial, sin esperar la generación de la respuesta. Esto puede ser útil en escenarios donde la respuesta no es necesaria en tiempo real, permitiendo que la generación ocurra en segundo plano.
Integrando los Datos en n8n
Entender la estructura de la respuesta de la API de Tess AI permite integrar estos datos de forma eficiente en n8n. Es posible utilizar el esquema de la respuesta para mapear los campos y utilizarlos en otros nodos del flujo de trabajo. Por ejemplo, puedes extraer el texto de la respuesta (output) y enviarlo a un canal de Slack, guardarlo en una base de datos o usarlo como entrada para otro agente.
Conclusión
Dominar los detalles de la respuesta de la API de Tess AI es esencial para construir integraciones robustas, personalizadas y eficientes. Al comprender el significado de cada campo, desde los IDs y el estado hasta las configuraciones del agente y el parámetro Wait Execution, estarás preparado para extraer el máximo valor de la plataforma y crear aplicaciones innovadoras con inteligencia artificial.
