Imagina esto: entras por primera vez a un restaurante recién abierto, emocionado por las buenas reseñas, y caminas con confianza hacia una mesa junto a la ventana. En cuanto te sientas, el mesero se acerca, pero antes de que pueda hablar, tú dices: por primera vez emocionado por las buenas reseñas, y caminas con confianza hacia una mesa junto a la ventana. En cuanto te sientas, el mesero se acerca, pero antes de que pueda hablar, tú dices: “Lo de siempre, por favor.”

El mesero te mira como si hubieras perdido la razón. Nunca te ha visto. No tiene idea de qué significa “lo de siempre”.

Así es tu agente de IA cada vez que inicias una conversación nueva. No sabe absolutamente nada de ti, de lo que quieres ni de por qué le pides que “revise mis tareas”. ¿Cuáles tareas? ¿De quién? ¿Y tú quién eres?

Esta misma interacción incómoda ocurre con muchos agentes de IA, especialmente los que no recuerdan conversaciones anteriores. Cada vez que inicias una, básicamente te están “conociendo”por primera vez, y necesitan que tú o el desarrollador del agente proporcionen todo un historial sobre tu identidad y preferencias antes de poder ayudarte.

Para los desarrolladores que construyen agentes de IA, esto significa que cada interacción comienza con un tedioso juego de preguntas. Los usuarios tienen que explicar toda su identidad antes de que el agente pueda hacer algo útil.

Nosotros sí sabemos quién eres

Piensa en cuántas veces ocurre esto con solicitudes simples:

  • “Agéndame una reunión con Sarah” (¿Qué calendario? ¿En qué zona horaria estás?)
  • “Actualiza mi estado en Slack” (¿Qué workspace? ¿Cuál es tu ID de usuario?)
  • “Lista mis tareas en mi espacio de equipo” (¿Qué equipo? ¿Cuál es tu workspace?)

Sin el contexto necesario desde el inicio, el agente no sabe quién eres ni cuál es tu workspace. Tiene que hacer una ronda de preguntas básicas antes de hacer algo útil. Para solicitudes tan simples, repetir esto cada vez es tedioso y frustrante. Podrías resolverlo agregando memoriaespecífica por usuario a tu aplicación/agente, pero el problema persiste: ¿cómo saber cuándo cargar la relevantememoria para los servicios o casos de uso correctos? Y además… ¿Por quépedirle a tus usuarios información que el bot ya debería, en teoría, saber?

Con el objetivo de mejorar la experiencia de nuestros clientes al usar nuestras herramientas en sus agentes, en Arcade.dev nos dimos cuenta de la importancia de ofrecer a los desarrolladores de agentes LLM una forma simple y estandarizada de obtener información básica del usuario cuando se necesita. Por eso creamos un nuevo tipo de herramienta que llamamos “WhoAmI”. Su objetivo es simple: presentarte al agente cuando haga falta.

WhoAmI es como una credencial digital para tus interacciones con el agente. Le dice al agente exactamente quién eres en cada servicio, tu handle de Slack, tu workspace de Jira, tu dirección de Gmail, sin que tengas que repetirlo cada maldita vez. La información que recupera una herramienta WhoAmI depende de lo que el proveedor pone disponible: identificador único, nombre, datos de contacto, foto de perfil, zona horaria y más.

Existen múltiples versiones de ti

(Generado con Nano Banana)

Aquí está la cuestión: la pregunta ¿Quién soy? no es tan sencilla como parece. Quién eres depende del contexto. En casa eres padre o madre, en el trabajo eres jefe, en tu MMORPG favorito eres CutePieKitty1337. Igual que tienes muchos roles en el mundo físico, también los tienes en el digital.

En el trabajo eres john.smith@company.com. En Discord eres xXDragonSlayer420Xx. En LinkedIn eres ‘Senior Solutions Architect’. Cada servicio conoce una versión distinta de ti, y tu agente de IA necesita manejar todas esas identidades sin confundirlas.

Eres una persona diferente en cada uno de tus perfiles a través de distintos proveedores. Cada uno contiene información que compone tu identidad allí: algunas las defines tú como preferencias, otras se asignan automáticamente como los IDs. Algunos datos coinciden entre proveedores y otros no.

Para tener contexto real de quién eres en un proveedor específico, necesitas fragmentos seleccionados de la información que tienen sobre ti. Las herramientas WhoAmI de Arcade fueron creadas para obtener esa información para tu agente, siempre que le des la autorización requerida.

Muéstrame que funciona

Veamos cómo funciona con nuestro flamante toolkit de ClickUp, que ha tenido la herramienta WhoAmI desde el primer día:

Esto muestra la interacción con un agente de chat de ClickUp “por primera vez” donde mi primera solicitud es obtener las tareas asignadas a mí. Aunque el agente tiene algo de contexto básico de saludo, no sabe nada de Quién soy en ClickUp. Necesita mi user_id de ClickUp y mi workspace_id.

Pero aquí está la magia: en lugar de hacerme veinte preguntas, el agente llama proactivamente a la herramienta Clickup_WhoAmI, obtiene la información que necesita y de inmediato lista mis tareas. Sin idas y venidas incómodas. Sin “¿cuál es tu workspace ID?”. Solo resultados.

Incluso cuando el agente inicialmente no logra comprender, puede usar la herramienta WhoAmI para obtener la información necesaria para las siguientes llamadas. Las funciones de recuperación ante errores integradas de Arcade, como RetryableToolErrors, le dan retroalimentación clave al agente con descripciones de error adaptadas al LLM y guía para recuperarse. Esto le ayuda a entender que invocar la herramienta WhoAmI resuelve el problema. Este proceso iterativo permite al agente reintentar la llamada de forma efectiva, ¡y lograr esta funcionalidad es mucho más sencillo de lo que imaginas!

Pruébalo tú mismo

En Arcade siempre buscamos nuevas formas de mejorar nuestros toolkits de IA y ofrecer a los desarrolladores la mejor experiencia posible al construir agentes potenciados por Arcade. Una mejor experiencia para el desarrollador se traduce en interacciones más fluidas para los usuarios finales. Esa es la diferencia entre una demo que se ve bien y un agente que realmente llega a producción.

Por eso agregamos herramientas WhoAmI a nuestros toolkits más populares. Son completamente opcionales: el poder de usarlas o no es tuyo.

Deja de hacer que tus usuarios expliquen quiénes son. Las herramientas WhoAmI están disponibles ahora mismo en:

Google Suite:

  • Gmail
  • Google Calendar
  • Google Contacts
  • Google Drive
  • Google Docs
  • Google Sheets
  • Google Slides

Microsoft:

  • Outlook Mail
  • Outlook Calendar
  • Microsoft Teams
  • SharePoint

Y más:

  • Slack
  • Jira
  • Notion
  • Zendesk

Tus agentes por fin pueden recordar con quién están hablando. Pruébalo tú mismo: tus usuarios te agradecerán no tener que escribir su correo por 47ª vez en el día.

Crea agentes que de verdad recuerden con quién están hablando.
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Ver todas las herramientas con WhoAmI →

Tiempo de configuración: 6 minutos. Frustración del usuario eliminada: No tiene precio.

Francisco Liberal es AI Integrations Engineer en Arcade.dev, donde construye las herramientas que hacen que los agentes de IA sean realmente útiles. Desarrollador full-stack y experto en .NET con pasión por la calidad y la eficiencia, Francisco se especializa en crear integraciones robustas que conectan las capacidades de la IA con aplicaciones del mundo real. Cuando no está resolviendo crisis de identidad para agentes de IA, lo encuentras promoviendo las pruebas automatizadas y recordándole a todos: ¡no olvides ser increíble!