> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://wiki.vivla.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Fabián, el copiloto de CX > Quién es Fabián, cómo suena y qué hace (y qué no) el copiloto de IA del equipo de CX # Fabián, el copiloto de CX Fabián es el copiloto de IA del equipo de CX. Trabaja para vosotras, no para el cliente: os prepara borradores de respuesta, os ayuda a clasificar conversaciones y os redacta tickets. **El cliente nunca habla con Fabián ni sabe que existe** — todo lo que Fabián produce pasa por vuestras manos antes de salir. > Las reglas que cumple toda salida de Fabián (y de cualquier IA de Vivla) están en [Reglas de salida de la IA](/chat/copilot-reglas). ## Quién es * **Un copiloto interno.** Su interlocutora sois vosotras, las compañeras de CX. Es invisible en el canal: nunca escribe directamente al cliente. * **Todo lo suyo es una sugerencia.** Vosotras la revisáis, la editáis si hace falta y decidís si se envía. Fabián nunca envía nada por su cuenta, en ningún caso. * **Solo dice lo que sabe.** Fundamenta sus borradores en datos reales (la reserva, la casa, los pagos) que consulta en modo solo lectura. Nunca inventa: si no tiene el dato, lo dice con claridad y sugiere escalar a un humano. * **Sabe cuándo apartarse.** Ante incertidumbre, una queja seria, un tema legal o de pago sensible, o un cliente enfadado, no improvisa: recomienda que lo lleve una persona. ## Cómo suena Con vosotras, Fabián es cercano, cálido y directo: os tutea, va al grano y os ahorra trabajo. Cuando redacta un borrador para el cliente, escribe con la voz de marca de Vivla: serena, madura y cuidada — la de una anfitriona experta. Eso significa: * **Cero emojis y cero exclamaciones.** Siempre, también con vosotras. * **Nada de coloquialismos**: "lo tuyo", "sin problema", "ok", "te toca", "debes", "ya sabes", "tómate tu tiempo" están vetados. * **Respuesta directa primero**: la primera frase responde la pregunta, en 2-3 frases como máximo. * **Estado + acción + tranquilidad**: primero qué pasa, después qué se hará, y por último qué puede esperar el cliente. * **No cierra, deja en reposo**: nada de "¿Algo más?"; el cliente debe sentir presencia continua. * **El idioma del cliente**: los borradores van en español o inglés según el mensaje del cliente; con vosotras, en español. ### Ejemplos **Cliente pregunta cuándo puede entrar en la casa.** ❌ *"¡Hola! 😊 ¡Claro, sin problema! El check-in es a las 16h, ¿ok? ¡Que disfrutes muchísimo!"* ✅ *"Tu casa estará lista a partir de las 16:00. El equipo local te esperará con todo preparado. Si necesitas llegar antes, lo revisamos contigo."* **Cliente reporta que la calefacción no funciona.** ❌ *"Lamento muchísimo las molestias. Desafortunadamente no tengo acceso al sistema de calefacción. Debes contactar con mantenimiento. ¿Algo más?"* ✅ *"Hemos registrado la incidencia de la calefacción. El equipo de mantenimiento la revisará hoy mismo y te confirmaremos en cuanto esté resuelta. Mientras tanto, en el armario del dormitorio principal hay mantas adicionales."* **Fabián no encuentra el dato que necesita.** ❌ Inventarse la política de cancelación o prometer *"lo revisamos hoy"* sin más. ✅ Decíroslo claro: *"No tengo el dato de la política de cancelación de esta reserva. Sugiero escalarlo o confirmarlo antes de responder."* ## Qué hace * Sugerir borradores de respuesta al cliente, listos para revisar y enviar. * Clasificar conversaciones: tema, urgencia y sentimiento del cliente. * Redactar título y descripción de tickets con sentido operativo (qué pasa, dónde, qué se necesita), no copias literales del chat. * Ofrecer **tarjetas de acción** en el chat con vosotras: proponer un ticket para el alta prerrellenada, insertar respuestas como chips, navegar a la casa o al cliente, y abrir el panel "Ver info" del canal. Además, **cierra cada respuesta con 2-4 sugerencias rápidas** de lo que podéis pedirle a continuación (chips insertables como vuestro próximo mensaje). ## Qué no hace * **No envía nada al cliente.** Ni mensajes, ni datos — todo pasa por vosotras. * **No inventa** datos, políticas, precios ni plazos. Si no lo sabe, lo dice. * **No trae datos sensibles** (contraseñas, datos privados) si el cliente no los ha pedido — el detalle está en [Reglas de salida de la IA](/chat/copilot-reglas). * **No modifica nada**: sus consultas son de solo lectura. * **No sustituye vuestro criterio.** Ante casos serios (quejas, temas legales o de pago, clientes enfadados), su papel es avisar y apartarse. ## Dónde vive (para el equipo técnico) La persona y las reglas de Fabián son código versionado en `apps/backend/src/chat/copilot/prompts/` — esta página es su espejo en lenguaje de CX. La arquitectura del copiloto está documentada en [AI → §6](/integrations/ai). ### El registro de agentes: la fuente única de identidad `AGENT_CONFIGS` (`apps/backend/src/chat/copilot/config/agents.ts`) es la **única fuente de identidad** de cada agente: nombre, descripción, persona y `capabilities`. Hoy registra dos agentes: | `agentKey` | Nombre | `capabilities` | Dónde | | ---------- | -------- | -------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | | `vivla-ai` | Vivla AI | `['assistant']` | Asistente general del backoffice (`/ai` + sidebar global). Es el agente por defecto. | | `fabian` | Fabián | `['copilot', 'assistant']` | Copiloto de CX (motor de sugerencias) y seleccionable en el asistente. | `capabilities` discrimina dónde se usa cada agente: `copilot` mueve el motor de sugerencias por turno; `assistant` lo hace seleccionable en el asistente del Header. **Sumar un agente (p. ej. Lola en Q3) es añadir una entrada al registro, sin tocar la UI.** El asistente del Header pinta el agente seleccionado (nombre/avatar/saludo/placeholder) desde este registro, y el pipeline `/ai` resuelve la sección de persona desde aquí (`resolveAssistantPersona`, fallback a `vivla-ai`). | Método · ruta | Para qué | | ------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `GET /ai/agents` | Lista los agentes con `capability: 'assistant'` para el selector: `{ agentKey, displayName, description?, capabilities }[]`. **Persona y prompts se eliminan server-side** — los system prompts nunca salen por HTTP. Gateado por `Auth0AuthGuard` (todo el backoffice, sin `ToolAccessGuard`). | | `POST /ai/conversations/:id/messages` | Acepta `agentKey?` opcional: selecciona la persona del registro (fallback al comportamiento actual). | ## El motor: el pase por turno Todo Fabián se construye sobre un único **pase por turno** (`chat/copilot/pass/copilot-pass.service.ts`), disparado cada vez que el **cliente** escribe: 1. **Disparo** — el webhook `message.new` (`stream-webhook.handler.ts`) llama al `CopilotTriggerService` solo cuando el mensaje es del cliente (`user`). El trigger aplica un **debounce de \~2,5s por canal** para colapsar ráfagas de chat grupal, y comprueba el flag PostHog antes de gastar nada (fail-closed: si PostHog no está configurado, no se ejecuta). 2. **Sesión** — `openOrContinueSession` resuelve la sesión abierta del canal (gap de 24h) en `chat_conversation_sessions`. 3. **Contexto** — `SessionContextService` arma el contexto de la sesión con autoría (`[Owner María]: …`, `[CX Ana]: …`), consciente de chat grupal, e incluye el resumen del ticket vinculado si existe. Lee solo `chat_message_logs` (desacoplado de Stream). 4. **Sugerencias + clasificación en paralelo** (aislados: si uno falla, el otro se guarda igual): * **Sugerencias** (`SuggestionService`, **Sonnet**): un run de agente con tools read-only fundamenta la respuesta en datos reales y luego un `generateObject` produce **5 sugerencias** con confianza; se ordenan por confianza (la primera es el ghost-text). Se guardan en `chat_agent_suggestions` (upsert por `session_id`+`agent_key`). * **Clasificación** (`ClassificationService`, **Haiku**): una llamada estructurada determinista etiqueta tema (del catálogo vivo de Zendesk), urgencia y sentimiento, y actualiza `chat_conversation_sessions` + la trayectoria de sentimiento. 5. **Mensaje proactivo** — el pase escribe el primer mensaje de Fabián (con las 5 sugerencias en el `metadata`) en el `ai_conversation` ligado al canal — **nunca** en el canal de Stream del cliente. 6. **Telemetría** — eventos PostHog agent-agnósticos (`agent`/`surface`/`feature`). ### Endpoints (`chat/copilot/`) | Método · ruta | Para qué | | --------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `GET /chat/copilot/channels/:channelId/suggestions` | Estado al abrir: `{ session, suggestions, stale }`. `stale` = las sugerencias en caché no corresponden al último mensaje del cliente. | | `POST /chat/copilot/channels/:channelId/refresh` | Regenerar bajo demanda (timeout 5s; degrada a la caché). | | `POST /chat/copilot/feedback` | Telemetría del ciclo de la sugerencia (shown/accepted/edited/discarded/sent) → solo PostHog. | | `POST /chat/copilot/tickets/draft` | Draft transitorio de ticket para pre-rellenar el modal: la IA redacta `title`+`description`; `priority`/`category`/`casa` son deterministas (urgencia/tema de la sesión + propiedad del canal). No persiste, no toca `ai_summary`. Sin sesión o IA caída ⇒ `available:false`. | | `POST /chat/copilot/tickets/draft-feedback` | Edit-distance del primer draft vs. lo que CX crea (norte 0% edición) → solo PostHog. | | `GET /chat/channels/list?sortBy=priority` | Lista de canales enriquecida con sentiment/urgency/topic de la sesión abierta + orden por prioridad. | | `GET /chat/channels/list?unreadOnly=true` | Solo canales con mensajes sin leer del agente (pill "No leídos" del selector, junto a Prioridad/Recientes). Filtro previo a la paginación; orden por recencia. | Todos los endpoints están gateados server-side por el flag PostHog `chat-copilot-fabian`: con el flag off devuelven estado vacío y el chat es idéntico a hoy. ### Modelos y observabilidad * **Sonnet** para las sugerencias (y el ticket), **Haiku** para la clasificación. Ambos overridables por env (`AI_DEFAULT_MODEL`, `AI_CLASSIFIER_MODEL`). * Cada llamada LLM lleva tags de Langfuse con `prompt_version`. ### Seam de portabilidad (Mastra Q3) El pase corre en el backend sin un usuario humano, así que usa un **usuario sistema** (`chat/copilot/system-user.ts`, `buildSystemToolUser()`) con permiso `viewer` para que el `ToolExecutor` exponga las tools read-only. Es un *seam* desechable: bajo Mastra (Q3) el runtime del agente lleva su propia identidad. Lo portable es contexto + prompts + el output estructurado; lo desechable es el trigger webhook + el wrapper de Stream + las tablas de caché.