Al construir un agente en AI Studio, también puedes querer que ejecute la misma tarea, pero con información diferente cada vez. Para apoyarte con eso existen las Entradas de Usuario (User Inputs).
A diferencia de una conversación fluida en un agente de chat con un entrenamiento estático, las Entradas de Usuario son campos de configuración predefinidos que necesitan rellenarse para poder empezar a usar el agente.
¿Qué son las Entradas de Usuario?
Piensa en ellas como los campos de un formulario que creas para tu agente. En lugar de escribir un prompt largo y detallado con varios escenarios, guías y pides al usuario que proporcione información esencial y específica que el agente necesita para completar su entrenamiento y empezar a trabajar.
En otras palabras, estas entradas son variables que complementan el entrenamiento del agente. Pero recuerda, no aparecen a lo largo del uso del agente, ya que son la condición inicial para que empiece a funcionar.
Los Tipos de Entrada Disponibles
Puedes solicitar información al usuario de varias formas estructuradas:
Texto corto: Para solicitar información breve y directa. Ideal para nombres, títulos, números o palabras clave.
Texto largo: Permite que el usuario introduzca grandes bloques de texto. Perfecto para descripciones, artículos que se van a resumir o instrucciones detalladas.
Selección única (Dropdown): Presenta una lista de opciones donde el usuario solo puede elegir una. Genial para limitar la respuesta a un escenario específico.
Selección múltiple (Checkboxes): Ofrece una lista de opciones donde el usuario puede marcar varias. Excelente para captar preferencias o múltiples intereses.
Subida de archivo: Permite que el usuario adjunte un archivo (como audio, vídeo o documento). Este tipo de entrada es especialmente potente cuando está conectada a un Step avanzado (como transcripción de audio o extracción de texto de PDF) para procesar el archivo antes de que la IA utilice la información.
Ejemplo: El Agente "Mad Libs"
Imagina que creaste un agente para escribir correos de agradecimiento. El cuerpo del correo siempre será parecido, pero el nombre del cliente y el producto que compró cambian cada vez.
En vez de enseñar al agente a escribir "Escribe un correo de agradecimiento para el cliente [NOME] que compró el producto [PRODUTO]", puedes crear dos Entradas de Usuario: nome_do_cliente y produto_comprado.
Cuando un usuario vaya a usar tu agente, no verá un chat vacío, sino dos campos para rellenar. Solo después de completarlos y hacer clic en "Executar", el agente empezará su tarea, ya con esa información y sustituyendo las variables en el entrenamiento.
Cómo Funciona en la Práctica
Al construir el agente, vas a definir las Entradas de Usuario que tu agente necesita (ej: nome_da_empresa, publico_alvo, idioma_de_saida). Después de eso, necesitas insertar esas entradas como variables, al fin y al cabo, si no haces referencia a esa entrada en el prompt, no será tenida en cuenta en ningún sitio.
La parte variable de tu prompt podría ser: "Con estas directrices presentadas, crea ahora una publicación para Instagram para la empresa {{nome_da_empresa}}, enfocada en el público {{publico_alvo}}. El texto debe estar en {{idioma_de_saida}}."
Para quien usa el agente:
Al seleccionar el agente, aparece una interfaz con los campos "Nome da Empresa", "Público-Alvo" e "Idioma de Saída". Así, el usuario tiene que rellenar esos campos y enviar.
El agente, entre bastidores, inserta la información rellenada en el prompt y finaliza el entrenamiento con ese nuevo contexto..
Principales Ventajas
Reutilización: Hace que un agente genérico sea aplicable a infinitos escenarios específicos.
Facilidad de uso: El usuario final no necesita aprender a escribir prompts complejos. Solo rellena un formulario sencillo.
Estandarización: Garantiza que la IA siempre reciba la información crucial en el formato que definiste, evitando errores y ambigüedades.
Las Entradas de Usuario son la mejor manera de transformar un prompt potente en una herramienta amigable y reutilizable. Además, también se pueden usar como insumo en los steps avanzados!
Son el puente entre la complejidad de tu entrenamiento de IA y la simplicidad que tu usuario final necesita para ser productivo.
