Puppeteer: Cómo Funciona Detrás de Escena

Puppeteer es un framework que utiliza técnicas avanzadas de prompting y orquestación para crear asistentes conversacionales de IA totalmente personalizables.
Su arquitectura está diseñada para ofrecer control preciso sobre cómo la IA interactúa, responde y toma decisiones, lo que permite adaptarla a flujos complejos en salud y otras industrias sensibles.

Dos Roles Fundamentales

1. AI Chatbot
   • Analiza los mensajes de los usuarios.
   • Llama a los modelos de API correspondientes.
   • Lleva el seguimiento del estado de la conversación.
   • Gestiona la memoria a corto y largo plazo.
2. Puppeteer (Orquestador)
   • Supervisa y controla las decisiones del chatbot.
   • Interviene cuando es necesario, siguiendo comportamientos predefinidos.

En síntesis, el chatbot conduce la conversación, mientras que Puppeteer monitorea y ajusta su comportamiento según lo establecido en la configuración.

¿Qué es un “Behavior” en Puppeteer?

Un Behavior (comportamiento) es la unidad funcional que Puppeteer utiliza para controlar la lógica de los chatbots.
Cada behavior se compone de tres elementos:

• Trigger: Cuándo debe activarse.
• Condition(s): Si debe ejecutarse o no.
• Action(s): Qué debe hacer cuando se activa.

Por encima de estos behaviors se encuentra el PuppeteerConfig, que agrupa varios behaviors y define la lógica completa del asistente conversacional.

Triggers, Conditions y Actions

Triggers — Definen cuándo se activa un behavior.
Ejemplos:

• Nuevo mensaje del usuario.
• Hora programada alcanzada.
• Inicio de la conversación.
• Callback de una API externa.

Conditions — Determinan si debe ejecutarse o no la acción.
Ejemplos:

• Usar GPT-4 para analizar el último mensaje.
• Consultar una API externa.
• Evaluar lógica personalizada (por ejemplo, flags de paciente o estado del flujo).

Actions — Indican qué hace Puppeteer al activarse.
Ejemplos:

• Dar nuevas instrucciones al chatbot.
• Enviar mensajes proactivos.
• Guardar información en memoria a largo plazo.
• Hacer llamadas a APIs externas.
• Recuperar información de bases de conocimiento.

La combinación de estos tres elementos permite crear comportamientos flexibles y adaptables a cada caso de uso.

Ejemplos de Behaviors en Práctica

Recuperar y Embedir Información Relevante
Uso de RAG (Retrieval Augmented Generation) para extraer información clave de documentos y utilizarla en las respuestas del chatbot.

Guardar Resúmenes de Conversación
El asistente resume puntos clave y los guarda para dar continuidad a futuras sesiones.

Orquestar Protocolos Complejos
Flujos estructurados, como intake clínico o evaluaciones, configurados paso a paso.

Enviar Mensajes Proactivos
Recordatorios, notificaciones y seguimientos automáticos sin que el paciente inicie la interacción.

Llamar APIs Externas y Workflows
Integración directa con sistemas de terceros para ejecutar acciones o disparar flujos operativos.

Educación y Guía Personalizada
Ajuste de explicaciones y respuestas de acuerdo al perfil y contexto del usuario.

Memoria a Largo Plazo y Seguimientos
Mantiene perfiles de usuario y retoma conversaciones o temas relevantes días o semanas después.

Ejemplo Práctico: Patient Intake Demo

Uno de los casos más comunes de Puppeteer es el intake de pacientes, donde behaviors permiten:

• Recoger datos paso a paso.
• Personalizar preguntas según respuestas previas.
• Sincronizar con EHR o CRM.
• Hacer seguimiento proactivo si el paciente no completa el proceso.

Para ver cómo se ve esto implementado en vivo, puedes revisar nuestra demo de Patient Intake.

En Resumen

Puppeteer permite:

• Orquestar interacciones conversacionales complejas.
• Integrar IA conversacional con lógica empresarial personalizada.
• Automatizar flujos completos sin perder control.
• Escalar experiencias personalizadas para cada paciente o usuario.

Este enfoque modular permite pasar de simples chatbots a asistentes conversacionales inteligentes y estratégicos, en plazos cortos y con un alto nivel de precisión.