Referencia de nodos
Un agente es un grafo de nodos. Hay seis tipos.
Input
El punto de entrada. Lo que mandás al probar — o en el campo input de una
llamada a la API — llega acá y fluye hacia los nodos conectados.
Agent
Un paso LLM. Configurás proveedor y modelo, más un prompt de sistema.
Los nodos agente heredan las reglas compiladas del agente (ver abajo) y pueden sumar un apéndice específico del nodo en su propio campo de prompt. Acá es donde ocurre el llamado a herramientas: un nodo agente conectado a nodos herramienta puede decidir invocarlas.
Tool
Llama a una herramienta integrada o a tu propio Python.
Herramientas integradas (1 crédito por llamada):
| Herramienta | Qué hace |
|---|---|
| HTTP Request | Llama a un endpoint HTTP externo |
| Web Scrape | Descarga una página y extrae su contenido |
| JSON Parse | Convierte un string JSON en datos estructurados |
| JSON Stringify | Serializa datos a string JSON |
| Text Split | Divide texto en fragmentos |
| Text Join | Une fragmentos de texto |
| Send Email | Envía un email transaccional |
| Date & Time | Fecha/hora actual y formateo |
| Delay | Pausa la ejecución un tiempo determinado |
Herramientas Python propias (5 créditos por llamada) corren en un sandbox
Pyodide WebAssembly con timeout duro de 15 segundos y reseteo de globales entre
ejecuciones. Las primitivas peligrosas (subprocess, ctypes, sockets crudos,
eval/exec) están bloqueadas antes de ejecutar, aunque HTTP vía urllib sí
está disponible.
Mirá Herramientas para las reglas completas del sandbox.
Condition
Ramifica el grafo. Evalúa una expresión y rutea la ejecución por distintas aristas según el resultado — se usa para umbrales de calidad, reintentos y ruteo entre agentes especialistas.
Retrieval
Consulta una base de datos vectorial y devuelve los fragmentos que coinciden, para que un nodo agente posterior se fundamente en ellos.
Backends soportados:
- pgvector (Postgres)
- Pinecone
- Qdrant
- Weaviate
El embedding de la consulta funciona en dos modos: backend manda el texto
crudo y deja que el store lo vectorice, o byok lo vectoriza con tu propia
clave de OpenAI o Gemini y manda el vector. Las configuraciones de conexión se
cifran y se descifran únicamente dentro del worker.
Output
Captura el resultado final de la ejecución. Lo que llega a este nodo es lo que devuelve la API y lo que aparece en el panel de prueba.
Reglas del agente
Más allá de los prompts por nodo, cada agente tiene un conjunto de reglas tipadas — identidad, misión, prohibiciones, tono, casos borde — que se escriben en Dashboard → Agents → <agente> → Rules.
Las reglas compilan determinísticamente al prompt de sistema que hereda cada nodo LLM. Se pueden activar y versionar individualmente, y un análisis de conflictos bajo demanda marca las reglas que se contradicen entre sí — la falla que degrada agentes en producción sin hacer ruido.