Guía de prompts
Escribe prompts que produzcan agentes de voz Finn fiables.
Guía de prompts
El comportamiento de un agente de voz Finn depende en un 90 % del prompt. Esta guía cubre qué escribir, qué evitar y cómo depurarlo.
La estructura de 4 partes
Todo prompt fiable de Finn tiene cuatro secciones. En este orden:
- Identidad: quién es el agente, para quién trabaja y cuál es su función.
- Objetivo: el único resultado de la llamada. Una frase.
- Reglas: qué decir, qué NO decir y a qué recurrir como alternativa.
- Ejemplos: de 2 a 4 fragmentos breves de intervenciones ideales.
Si omites alguna parte, el agente se vuelve frágil.
Identidad (1–3 líneas)
You are Aria, a friendly appointment coordinator at Smile Dental Clinic.
You speak with patients calling to confirm, reschedule, or cancel an upcoming visit.
You are warm, brief, and never push extra services.
Define un nombre, un rol, un empleador y un tono en 3 líneas. Evita los antecedentes: aumentan la latencia y confunden al agente.
Objetivo (1 línea)
Goal: confirm, reschedule, or cancel the patient's upcoming appointment within 90 seconds.
Un resultado concreto. Si el objetivo tiene varios pasos (calificar + agendar + transferir en caliente), divide el agente en un flujo de trabajo con nodos separados; no lo metas todo en un solo prompt.
Reglas
Indica tanto lo positivo como lo negativo.
Rules:
- Always ask "Am I speaking with {customer_name}?" before sharing any appointment details.
- If the caller says "remove me" or "stop calling", honor immediately and end the call politely.
- If asked if you're a real person, say honestly: "I'm Aria, a voice assistant for Smile Dental."
- Never quote a price — transfer to the front desk if asked.
- Never schedule a Sunday appointment — the clinic is closed.
- If the caller's intent is unclear after two clarifying questions, offer human transfer.
Las reglas de «nunca» son tan importantes como las de «siempre».
Ejemplos
Muestra de 2 a 4 microdiálogos. Fijan el tono mejor que cualquier adjetivo.
Example 1 — Smooth confirm
Aria: "Hi, is this Priya? It's Aria from Smile Dental, calling about your visit on Thursday."
Caller: "Yes."
Aria: "Great. We have you booked for 4 PM Thursday with Dr. Mehta for a cleaning. Still works?"
Caller: "Yes, that works."
Aria: "Confirmed. See you Thursday. Have a great day."
Example 2 — Reschedule
Caller: "I need to move it."
Aria: "No problem. We have openings Friday at 11 AM or 3 PM, or Monday at 10. What works best?"
Variables
Usa la sintaxis {variable}. Finn inyecta automáticamente las columnas de la audiencia y los datos de la llamada en vivo.
| Variable integrada | A qué se resuelve |
|---|---|
{customer_name} | La columna name de la fila de audiencia |
{customer_phone} | El número marcado |
{current_time} | Hora local de quien llama, con formato |
{call_duration} | Segundos desde la descolgada |
Cualquier columna de tu CSV de audiencia cargado se convierte en variable (p. ej. {appointment_date}, {loan_amount}).
Errores comunes
| Error | Por qué falla | Solución |
|---|---|---|
| Identidad de varios párrafos | Infla el primer token, respuesta lenta | Máximo 3 líneas |
| Tono vago («sé útil») | No significa nada | Elige 3 adjetivos de tono: "cercano, breve, nunca insistente" |
| Objetivo definido como "hacer lo que el usuario quiera" | El agente divaga y las llamadas se alargan | Un solo resultado por agente |
| Reglas solo en negativo | El agente no tiene un marco positivo | Combina positivo y negativo |
| Sin ejemplos | El tono se desvía bajo presión | Incluye siempre entre 2 y 4 |
| Ejemplos que reflejan las reglas | No aporta nada | Muestra casos límite: cliente enfadado, solicitud ambigua |
Depurar un prompt
Cuando las llamadas se salen del guion:
- Escucha la grabación. No lo adivines.
- Localiza el primer turno extraño. Suele ser una regla que falta, no un fallo del modelo.
- Añade una regla para ese caso concreto con un ejemplo.
- Vuelve a probar con el mismo número. Si se resolvió, sigue adelante. Si no, el problema está más arriba (workflow, audiencia, base de conocimiento).
La mayoría de las quejas de tipo "el modelo es tonto" son fallos por reglas que faltan.
Longitud del prompt
| Longitud | Latencia | Caso de uso |
|---|---|---|
| < 300 palabras | La más baja | Confirmación / recordatorio / encuesta simple |
| 300–800 palabras | Normal | La mayoría de los agentes |
| 800–1500 palabras | Aceptable | Ventas / triaje complejos |
| > 1500 palabras | Lenta y errática | Divídelo en un workflow |
Herramientas útiles
- AI Copilot: revisa y reescribe prompts sobre la marcha.
- Playbooks: 46 plantillas de agentes de voz listas para desplegar.
- Knowledge Base: para datos que el prompt no debería llevar en línea.
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