Guía de uso

Un recorrido completo por cada parte de la consola. ¿Eres nuevo aquí? El tour de bienvenida (el botón "?" en la parte superior derecha de cualquier página) cubre la versión corta; esta página tiene todos los detalles.

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Real, buildable automations for advertising, call centers, UPI payments, retail, healthcare and more — mapped to VegaDūta's workflow nodes.

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Agentic AI, in plain terms

A chatbot answers a question and stops. An agent is different: it plans a path to a goal, uses tools to get real work done, takes multiple steps on its own, works across channels like chat, email, and voice, and asks a human when a decision truly matters. The shorthand: a chatbot talks, an agent does.

It plans, then acts

An agent breaks a goal into steps, decides what to do next, and works across your channels — where a chatbot just replies to the last message.

It uses real tools

Agents call APIs, search your documents, run code, and update systems — taking multiple steps to finish a job rather than only producing text.

It asks when it matters

Good agents know their limits: they pause for a human to approve high-stakes actions, so you stay in control of what actually happens.

Why it matters now

The industry is shifting from AI that talks to AI that does. Instead of a clever autocomplete, you get a teammate that can carry a task from start to finish — drafting, checking, calling systems, and following up. Major analysts, including Gartner and Deloitte, expect enterprises to adopt AI agents rapidly through 2026. The practical upshot for you is simpler: agents multiply what one person can get done.

Why it's worth learning

Directing AI is becoming the next core literacy — the way spreadsheets, the web, and mobile each became baseline skills in their turn. The workforce is being reshaped by the people who learn to direct agents, not replaced by them. Students and professionals who actually build with agents gain a compounding edge: every workflow you hand off well makes the next one easier to hand off too.

How VegaDūta helps you learn

The fastest way to understand agents is to build one. On VegaDūta you can stand up a real, working agent for free in an afternoon, ground it in your own documents so it answers from what you know, and use code intelligence to learn directly from real codebases. From there you add the parts that make an agent trustworthy — guardrails that keep it in bounds and evaluation that measures whether it is actually doing the job well. It is hands-on the whole way: you learn agentic AI by shipping one.

Para empezar (haz esto primero)

No necesitas una clave de API para empezar: ya se incluye un modelo alojado, y los agentes del plan Gratuito se ejecutan automáticamente en el pool compartido de la plataforma. Si tu plan permite tu propio proveedor, ve a Conectar → Proveedores, elige Anthropic, OpenAI u otro proveedor compatible, y pega tu propia clave de API desde el panel de ese proveedor. La clave se valida con una llamada real (no facturada) antes de guardarse y se cifra en reposo. Una vez que muestre ACTIVO, tus agentes la usarán en lugar del pool alojado.

Después de eso, el orden natural de construcción es: crear un Agente (Construcción → Agentes), probarlo en privado en el Playground (Pruebas → Playground), y luego integrarlo en un Flujo de trabajo para automatización de varios pasos, o conectarlo directamente a un canal (WhatsApp, Telegram, correo electrónico) para que personas reales puedan hablar con él.

El botón "Preguntar a la IA"

Cualquier campo que pida una instrucción de sistema o una descripción (la instrucción de sistema de un agente, la descripción de una colección de conocimiento, y más con el tiempo) tiene un pequeño botón ✨ Preguntar a la IA junto a su etiqueta. Haz clic, describe lo que quieres en una frase (p. ej., "un agente de soporte que gestiona reembolsos y estados de pedidos"), y redactará el texto usando el proveedor de LLM que ya hayas activado. Nada se aplica automáticamente: siempre revisas la sugerencia y haces clic en Usar esto, o en Regenerar para otro intento.

Agentes

Un agente es una personalidad de IA: una instrucción de sistema, un proveedor/modelo de LLM y, opcionalmente, una base de conocimiento y un conjunto restringido de herramientas. Empieza desde una plantilla (clasificación de soporte, asistente de investigación, etc.) para rellenar una instrucción de sistema razonable, o empieza desde cero y usa Preguntar a la IA para redactar una.

El acceso a herramientas y el acceso a conocimiento son listas de permisos: déjalas vacías para un acceso "sin restricciones" (el agente puede usar todo lo disponible en tu tenant), o marca elementos específicos para restringir el agente solo a esos. Esto es importante para cualquier cosa de cara al cliente; generalmente no querrás que un bot de soporte público tenga acceso a todas las herramientas internas.

Base de Conocimiento

Sube archivos .md, PDF, Word, imágenes (OCR) o audio/video (transcritos) y se dividirán e incrustarán en un almacén de vectores para búsquedas. Las Colecciones son carpetas que puedes anidar y a las que puedes limitar el acceso de los agentes; p. ej., una colección de "Política de Devoluciones" que solo ciertos agentes pueden consultar, frente a una colección de "FAQ Públicas" que todos los agentes pueden usar.

Un agente solo busca en su base de conocimiento si "Adjuntar base de conocimiento" está marcado al crearlo (o se activa más tarde desde la página de Agentes), y solo dentro de las colecciones que su lista de permisos de acceso a conocimiento le permita.

Flujos de Trabajo

El lienzo visual para la automatización de varios pasos: arrastra y conecta nodos (Disparador, Agente, Búsqueda de Conocimiento, Condición, Salida, Control de Dispositivo y más). Cada nodo llama al servicio real que hay detrás: una ejecución de Flujo de Trabajo realmente llama a tu agente, busca en tu base de conocimiento y envía el mensaje de WhatsApp.

Los flujos de trabajo pueden iniciarse de tres maneras: manualmente (el botón "Ejecutar"), según un horario (expresión cron, p. ej., "cada mañana a las 8 a. m."), o a través de una URL de webhook que puedes llamar desde cualquier sistema externo. Cada ejecución se registra paso a paso en la pestaña de Ejecuciones de ese flujo de trabajo, incluyendo cada llamada a herramienta individual que un nodo de Agente haya realizado.

Herramientas MCP

Un mercado de servidores del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) y herramientas integradas que un agente puede llamar en medio de una conversación (búsqueda web, una base de datos, el sistema de archivos, tus propios scripts...). Activa las que quieras tener disponibles y luego define qué agentes pueden usarlas desde el editor de acceso a herramientas de cada agente. Desactivar un servidor aquí lo elimina inmediatamente de las herramientas disponibles para todos los agentes, incluso de aquellos que lo tenían marcado previamente.

Canales - WhatsApp, Telegram, Email

En Admin → Canales: conecta WhatsApp a través de Twilio (configuración rápida de sandbox, pequeña tarifa por mensaje) o directamente a través de la Plataforma de WhatsApp Business de Meta (sin tarifa de intermediario, más configuración: tu propia App de Meta, token de Usuario del Sistema y Clave Secreta de la App). Si ambos están configurados, la conexión directa de Meta se usa automáticamente.

La primera vez que un nuevo número de teléfono envía un mensaje, aparece en Emparejamientos de remitentes pendientes y necesita ser aprobado antes de que tus agentes puedan tener una conversación en vivo con él. Esto evita que un desconocido que envíe un mensaje a tu número tenga una conversación de IA no supervisada por defecto.

Dispositivos (SDK Móvil)

Empareja un teléfono (Android o iOS) con tu tenant desde la página de Dispositivos, y el nodo de Control de Dispositivo de un flujo de trabajo podrá tocar, escribir, abrir apps o hacer capturas de pantalla en él. Android admite automatización completa a través del Servicio de Accesibilidad de Android; iOS está limitado por el sandboxing de Apple a solo abrir apps. Consulta el archivo CONSTRAINTS.md del SDK Móvil para un desglose completo y honesto de lo que cada plataforma puede y no puede hacer.

Admin - Usuarios, Aprobaciones, Auditoría

Usuarios: invita a compañeros de equipo y asigna roles (solo un administrador del tenant puede cambiar roles o credenciales). Aprobaciones es la bandeja de entrada para la intervención humana: cualquier acción que tu política de seguridad marque como necesaria de aprobación (p. ej., un agente a punto de enviar un mensaje de WhatsApp) espera aquí hasta ser aprobada o rechazada. El Registro de Auditoría es un registro completo y de solo adición de cada acción significativa realizada en tu tenant, por una persona o un agente.

Solución de Problemas

"No active providers yet" when creating an agent - you should not see this on a new account: every new account runs on the platform's hosted pool for its first 3 months, and the Free plan does after that. It appears once you are on a paid plan using your own provider - activate one under Connect → Providers.

El botón Preguntar a la IA da un error: misma causa que la anterior. Solo falla cuando tu cuenta no está en el pool alojado y no tiene un proveedor propio activo.

Un remitente pendiente de WhatsApp/Telegram nunca recibe respuesta: revisa en Admin → Canales si hay un emparejamiento esperando tu aprobación.

Una herramienta no aparece para un agente: confirma que está activada en Herramientas MCP y que la lista de acceso a herramientas del agente la incluye o está vacía (sin restricciones).

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