V3.234.0615

Optimización del componente de servicio humano

• Cuando se selecciona LiveDesk en el componente de servicio humano de FlowAgent, si todos los agentes del grupo de servicio de LiveDesk están desconectados, la conversación ya no se transfiere al grupo de servicio de LiveDesk; en su lugar, el AI agent continúa respondiendo.
• El componente de servicio humano ahora admite la configuración de texto de aviso multilingüe para los fallos de transferencia; este texto es visible para el cliente.

Optimización de la API

• Se añadió la API de comprobación de estado del servicio de webhook; los desarrolladores pueden llamar a esta API para sondear el estado del servicio.
• El cuerpo de la respuesta de la API de envío de mensajes ahora también devuelve los campos user_id y anonymous_id, y añade un campo Error.
• La API de creación de ID de conversación añade un parámetro de entrada anonymous_id.

V3.232.0611 (2026-06-11)

Compatibilidad con variables en MCP

El header y la query de las llamadas a MCP realizadas por los Workflows ahora admiten la referencia a los siguientes parámetros. Estas referencias de parámetros también son efectivas cuando un Agent llama a un Workflow:
sys_agent_id, sys_anonymous_id, sys_user_id, sys_dev_id, sys_sso_access_token, sys_user_email, sys_conversation_id

Agent - Salida

• Se añadió la opción «Respuesta cuando esté vacía». Una vez configurado el texto personalizado, cuando la salida final del Agent esté vacía, se forzará la salida del texto personalizado para evitar respuestas vacías.

Optimización de la eliminación de nodos

• Al eliminar un nodo en FlowAgent y Workflow ahora se muestra un aviso de confirmación. Al mismo tiempo, el sistema detecta automáticamente si el nodo está referenciado por otros nodos y si existen conexiones. Si es así, se muestran los nombres de los nodos que lo referencian y de los nodos posteriores para ayudar al usuario a confirmar la eliminación, evitando borrar accidentalmente nodos importantes que podrían alterar el flujo.

Fallback global de LLM

• Se añadió la función de fallback global de LLM, que permite habilitar el fallback global a nivel de Agent/FlowAgent. Cuando el servicio de LLM devuelve un error, el mecanismo de fallback global se activa automáticamente y utiliza un LLM de fallback preconfigurado para completar la solicitud, garantizando la continuidad y la estabilidad de la experiencia del usuario.
• Se recomienda seleccionar un LLM de una marca diferente como modelo de fallback para mejorar la diversidad y la precisión de las respuestas tras el fallback. El modelo de fallback no admite la configuración de parámetros del modelo y utiliza de forma predeterminada la versión base del modelo.

Publicación del Agent

• Tras cancelar la publicación de un Agent, ahora se desactivan de forma forzada todos los interruptores de los canales de integración, para evitar los errores causados por que el Agent siga prestando servicio a través de los canales de integración.

Agent Skills

• Agent y Workflow ahora incluyen la función Skills, que permite instalar GPTBots Skills en herramientas de productividad de IA como Claude y CodeX. Una vez instaladas, los usuarios pueden crear o actualizar directamente archivos de Agent, FlowAgent y Workflow dentro de estas herramientas de productividad de IA, e importar los archivos a la plataforma GPTBots para crear Agents y Workflows, mejorando enormemente la eficiencia de creación.
• Skills también permite organizar bases de conocimiento y validar el formato de los documentos de las bases de conocimiento, así como realizar operaciones como la evaluación automatizada de pruebas de Agents, consultas de datos y tareas programadas a través de la API, mejorando la eficiencia de mantenimiento y la calidad de los Agents.

V3.226.0603 (2026-06-03)

FlowAgent - Clasificador

• El Clasificador de FlowAgent ahora admite el modo Passthrough. El Clasificador ofrece actualmente dos modos: Passthrough y Extracción. En el modo Passthrough, el Clasificador pasa el texto original introducido por el usuario directamente a las ramas activadas (que pueden ser una o varias). En el modo Extracción, el Clasificador divide y extrae el contenido introducido por el usuario según las reglas de clasificación predefinidas y pasa los resultados extraídos a las ramas activadas, de modo que cada rama recibe contenido diferente.
• Escenario de ejemplo:

                      
                      Entrada del usuario: ¿A dónde vamos de viaje mañana? ¿Estuvo rico el almuerzo de hoy?
Reglas de las ramas: Rama A: preguntas relacionadas con viajes | Rama B: preguntas relacionadas con comida
Mecanismo de clasificación: activación de varias ramas; se pueden activar una o varias ramas según la coincidencia semántica.
Tras la ejecución: se activan ambas ramas: Rama A + Rama B
Modo Extracción:
- Mensaje recibido por la Rama A = ¿A dónde vamos de viaje mañana?
- Mensaje recibido por la Rama B = ¿Estuvo rico el almuerzo de hoy?
Modo Passthrough:
- Mensaje recibido por la Rama A = ¿A dónde vamos de viaje mañana? ¿Estuvo rico el almuerzo de hoy?
- Mensaje recibido por la Rama B = ¿A dónde vamos de viaje mañana? ¿Estuvo rico el almuerzo de hoy?

                    

Atributos de usuario - Tipo List

• Los campos de tipo List en los Atributos de usuario ahora permiten añadir y eliminar cada elemento de forma individual en las conversaciones de Debug, lo que mejora la flexibilidad en los escenarios de depuración.

V3.222.0529 (2026-05-29)

ChatGather

El componente ChatGather de FlowAgent ahora admite capacidades de memoria global para los Agentes, incluyendo memoria a largo plazo, memoria a corto plazo y eventos clave. Los atributos de usuario están desactivados de forma predeterminada para evitar que interfieran con la calidad de las tareas de recopilación de datos.

Tareas del Agente

• Se añadió una nueva funcionalidad TASK tanto en Agent como en FlowAgent, que permite crear y gestionar tareas para su ejecución y seguimiento automatizados.
• Los métodos de activación de tareas incluyen tres tipos: Activo - Programado, Activo - Evento y Pasivo - Activado por el usuario, lo que permite ejecutar tareas en distintos escenarios.
• Activo – Activación programada: admite la activación de tareas basada en el tiempo, con cinco opciones de programación: Una vez, Diariamente, Semanalmente, Mensualmente e Intervalo, para adaptarse a diferentes frecuencias de ejecución.
• Activo – Activación por evento: admite la activación de tareas basada en eventos. Las tareas pueden activarse mediante eventos recibidos a través de Webhook, lo que permite la ejecución en función de diversos eventos externos.
• Pasivo – Activación por el usuario: admite la activación de tareas basada en el comportamiento del usuario, incluyendo el número total de conversaciones del usuario y la hora de su última conversación, lo que permite ejecutar tareas según diferentes condiciones de actividad del usuario.

Herramientas OAuth

• Se añadió compatibilidad con herramientas OAuth. Las herramientas actualmente integradas incluyen Google Calendar, Google Mail, Google Docs y Google Sheets.
• Los desarrolladores también pueden configurar ajustes personalizados de autenticación de Google OAuth, incluyendo el Client ID, el Client Secret y el correo electrónico, para cumplir con los requisitos de autenticación al integrar herramientas de Google OAuth.

API de base de datos

• API de creación de tablas: permite crear tablas de base de datos y definir la estructura de la tabla y los atributos de los campos. Tras una creación exitosa, se devuelve un ID de tabla.
• API de consulta de datos de tabla: permite consultar las estadísticas de la tabla mediante el ID de tabla, incluyendo el número de campos, el volumen de datos, el nombre de la tabla y la descripción de la tabla.

V3.218.0521 (2026-05-21)

Captura de formularios

• La ventana del componente Captura de formularios de FlowAgent ahora se puede mostrar sincronizadamente en el Widget de LiveDesk. Los usuarios pueden completar y enviar el formulario al Agente de IA directamente desde el Widget de LiveDesk, mejorando la eficiencia y la experiencia del servicio de atención al cliente.

Base de conocimiento

• Se añadió el control de permisos ACL en la Base de conocimiento, que permite gestionar permisos según usuario, departamento, rol y otras dimensiones, satisfaciendo las necesidades empresariales de seguridad y gestión de permisos sobre la base de conocimiento.
• Se añadió la funcionalidad de metadatos: se pueden añadir etiquetas de metadatos personalizadas a los documentos de la Base de conocimiento. En Agent, FlowAgent y Workflow se admite un mecanismo de filtrado de metadatos personalizado para una recuperación precisa de los documentos.
• Se añadió la funcionalidad de Grafo de conocimiento: permite extraer los documentos de conocimiento subidos como triples de entidades para construir un grafo de conocimiento por base de conocimiento.
• La función de recuperación de conocimiento se actualizó a una recuperación dual mediante búsqueda vectorial y búsqueda por grafo, mejorando la precisión y la riqueza de los resultados.

V3.209.0511 (2026-05-11)

Integración

• WhatsApp by EngageLab y WhatsApp by Meta admiten salida segmentada, y los usuarios de WhatsApp pueden enviar mensajes multimedia al Agente de GPTBots.

V3.197.0424 (2026-04-24)

FlowAgent

• Se optimizó la funcionalidad del componente Message Passthrough: una vez activado el componente, los usuarios siguen recibiendo el mensaje con normalidad aunque la respuesta del Agente se interrumpa.

Configuración del Agente - Guía de bienvenida

• La Guía de bienvenida ahora admite configuración multilingüe. Una vez configurada, se muestra en el idioma correspondiente al entorno del usuario.
• Si el entorno del usuario no tiene una Guía de bienvenida configurada, se muestra la versión en English de forma predeterminada.

Agente - Usuarios y eventos clave

• Se añadieron las funciones de Lista de usuarios y Eventos clave, que permiten consultar los usuarios que han generado eventos clave junto con la información de dichos eventos.
• Permite personalizar los tipos de eventos clave y sus condiciones de activación. Cuando se cumplen las condiciones, los eventos clave se extraen y generan automáticamente a partir de las conversaciones.
• Los eventos clave pueden habilitarse en los componentes impulsados por LLM, lo que permite que el LLM comprenda rápidamente el perfil actual del usuario y la información de eventos clave del historial de conversaciones.
• Los eventos clave pueden referenciarse como variables globales y usarse como condición en ramas if/else.

V3.196.0420 (2026-04-20)

Workspace 3.0

Capacidades centrales

• Motor de bucle del Agente: razonamiento autónomo de múltiples turnos, con soporte para circuit breakers, salida en streaming, instantáneas y restauración de sesiones.
• Sistema de memoria de tres niveles: memoria a nivel de cuenta / empresa / sesión, con navegación multinivel sobre el grafo de conocimiento Neo4j, y extracción e inyección automáticas.
• Compresión de contexto de 5 capas: truncado de herramientas → compactación → poda → resumen del LLM → notificación de degradación.
• Colaboración multinodo: enrutamiento inteligente del Gateway (LLM → BM25 → fallback), con soporte para «el dispositivo A conversa, el dispositivo B ejecuta».
• Protocolo A2A: respuestas estructuradas (text / file / data / a2ui), con soporte para la integración de agentes de terceros.

Workspace (orientado al usuario)

• Conversación Claw: mensajes en streaming, gestión de sesiones, previsualización de 9 tipos de archivos y entrada multimodal (imagen/vídeo/documento/audio).
• Subagentes: creación automática + preregistro, hasta 3 niveles de anidamiento y despacho entre nodos.
• AI Search: la búsqueda inteligente está disponible; en la próxima versión se ampliará a búsqueda de conocimiento de nivel empresarial, con consultas autónomas y búsquedas en bases de conocimientos a escala de TB.
• Página del Agente: gestión y conversación de agentes A2A.
• Workflow: orquestación y ejecución de flujos de trabajo.

Configuración de la APP (exclusivo de la APP)

• Configuración de modelos (API Keys de múltiples proveedores + etiquetas de capacidad).
• 21 habilidades preconfiguradas + personalizadas + habilidades empresariales.
• 19 herramientas integradas + MCP (stdio / SSE / HTTP) + herramientas API.
• Los subagentes pueden crearse previamente, y el Agente principal también puede crearlos automáticamente según las necesidades de la tarea.
• Integración con más de 14 canales: WeChat, Slack, WhatsApp, DingTalk, Teams, Telegram y otros canales de mensajería para ejecutar tareas.
• Memoria a nivel de cuenta + visualización del grafo de conocimiento.
• Seguridad en tiempo de ejecución: contactos, nodos, modo de seguridad sandbox y niveles de permisos de herramientas.

Administración del espacio (orientado a administradores)

• Estadísticas de uso (Claw / Search en todas sus dimensiones).
• Monitorización y filtrado en tiempo real de los nodos Claw.
• Gestión unificada de recursos empresariales (Habilidades / Herramientas / A2A / Agente / Workflow).
• Auditoría de registros (Claw / Search / A2A).
• Barreras de seguridad (permisos de herramientas / moderación de contenido / palabras clave).
• Autorización de permisos de miembros con granularidad fina, con control de acceso tanto a nivel de funciones como de datos.
• Configuración avanzada (marca / integración / memoria empresarial / temas).

V3.194.0408 (2026-04-08)

Optimización de la ventana de conversación

• Se optimizó la interacción y visualización del selector de fecha y hora de los formularios de recopilación.
• Los formularios de recopilación admiten ahora el envío con la tecla Enter.
• Cuando la IA genera textos largos, la página ya no se desplaza automáticamente al final; en su lugar, se muestra un botón para que el usuario pueda desplazarse manualmente.
• En dispositivos iOS, los campos de entrada ya no se amplían automáticamente al rellenar formularios; el campo se centra automáticamente en el área visible.

Soporte del protocolo A2UI

• La página de conversación ahora renderiza el protocolo A2UI.
• Mediante instrucciones en el prompt se puede pedir al LLM que genere JSON con el protocolo A2UI; el frontend lo renderizará como tarjetas, opciones, campos de entrada, carruseles, vídeo, audio y otros componentes A2UI. Los usuarios pueden interactuar con dichos componentes, y los resultados de la interacción se reenvían al Agente como datos estructurados.
• Ejemplos de casos de uso:
  • Generar páginas de detalles y tarjetas de producto.
  • Generar dinámicamente cuestionarios para que el usuario los complete; los resultados pueden reenviarse al Agente como datos estructurados.
  • Generar dinámicamente formularios para que el usuario seleccione o complete; los resultados pueden reenviarse al Agente como datos estructurados, y se pueden activar ramas específicas de FlowAgent mediante palabras clave.
• Ejemplo de prompt para que el LLM genere el JSON del protocolo A2UI:

                      
                      {"version": "v0.9", "updateComponents": {"surfaceId": "main", "components": [
  {"id": "header", "component": "Text", "text": "# Book Your Table", "variant": "h2"},
  {"id": "date-picker", "component": "DateTimeInput", "label": "Select Date", "value": {"path": "/reservation/date"}, "enableDate": true},
  {"id": "submit-text", "component": "Text", "text": "Confirm Reservation"},
  {"id": "submit-btn", "component": "Button", "child": "submit-text", "variant": "primary", "action": {"event": {"name": "confirm_booking"}}}
]}}

                    

3.187.0402 (2026-04-02)

API

• Se añadió la API «Actualizar documento de conocimiento Q&A».
• Se añadió la API «Añadir fragmentos Q&A».
• Se añadió la API «Añadir documento de conocimiento Q&A».

V3.184.0331 (2026-03-31)

Integración

• Se añadió la salida segmentada para Line.

FlowAgent

• Se optimizó el componente Message Passthrough: cuando se activa el servicio de atención humana, los mensajes del componente pueden enviarse al usuario final a través de la API o canales de terceros.

API

• Se añadió una API de estadísticas para el consumo de créditos en las conversaciones del Agente.

V3.181.0324 (2026-03-24)

Registros - Control de calidad por IA

• Se añadió la función de Control de calidad por IA a los registros de Agent/FlowAgent, que permite evaluar las conversaciones de producción tomando como referencia los datos Q&A existentes en la base de conocimientos.
• El Control de calidad por IA genera una puntuación global y sugerencias de mejora a nivel de Conversation ID, así como puntuaciones con su justificación en 5 dimensiones a nivel de Message ID.
• Las 5 dimensiones de evaluación son: factual_correctness_score, faithfulness_score, relevance_score, fluency_score y safety_score.

Integración - LiveDesk

• Se añadió un interruptor de sincronización de mensajes en Agente - Integración - LiveDesk. Cuando se activa, GPTBots sincroniza automáticamente los mensajes enviados desde LiveDesk.
• Los mensajes de agente y de usuario enviados por LiveDesk pueden usarse como contexto para el AI Agent, mejorando la precisión y calidad de sus respuestas.

V3.175.0316 (2026-03-16)

MCP

• Los parámetros de Headers y Query de MCP admiten ahora variables en su configuración.

SSO

• Se añadió compatibilidad con el protocolo OIDC.
• Se añadió el SSO access token a las variables globales.

3.171.0311 (2026-03-11)

Fuentes de conocimiento

• Los mensajes adjuntos cargados durante la conversación pueden utilizarse ahora como fuentes de conocimiento para que los usuarios los consulten dentro de la conversación. Cuando el modo de visualización de las fuentes de conocimiento es Etiqueta, las fuentes se muestran como etiquetas en la conversación.
• Se optimizó la ventana de previsualización de fuentes de conocimiento: en modo Etiqueta, al hacer clic en el número de cita de una fuente de conocimiento, se carga una vista previa del archivo PDF y se navega a la página específica resaltando el área referenciada. Esto ayuda a los usuarios a localizar rápidamente la fuente y a verificar la credibilidad de la información.
• La Message API también añade soporte para esta mejora de citación de fuentes de conocimiento. Consulta la documentación de la Message API para más detalles.

3.157.0203 (2026-02-03)

FlowAgent

• Se añadió el nodo Tools, que permite insertar nodos Tool en FlowAgent para que pueda invocar herramientas directamente. Los parámetros de entrada del nodo Tool deben proporcionarse manualmente o haciendo referencia a variables, y los resultados de su ejecución pueden referenciarse como variables en los nodos siguientes.
• Se añadió el nodo Workflow, que permite insertar nodos Workflow en FlowAgent para que pueda invocar Workflows directamente. Los parámetros de entrada deben proporcionarse manualmente o por referencia a variables, y los resultados de su ejecución pueden referenciarse como variables en los nodos siguientes.
• Se añadió el nodo Asignación de variables, que admite la asignación de valores a atributos de usuario y atributos personalizados. Las operaciones de asignación admiten sobrescribir, añadir y vaciar. Las asignaciones surten efecto de inmediato y los nodos siguientes pueden referenciar el valor actualizado.

Adjuntos

• Se optimizó el reconocimiento de adjuntos en FlowAgents con varios nodos LLM. Los parámetros del LLM permiten ahora controlar la estrategia de reconocimiento para distintos tipos de adjuntos (imágenes, vídeos, audios, archivos), reduciendo el consumo de tokens de manera efectiva.

Logtree

• Los Agentes y los Workflows estrenan la nueva función de registros Logtree. Logtree muestra el proceso de ejecución de los nodos de forma cronológica y jerárquica, ofreciendo información detallada para mejorar la observabilidad y la transparencia, y ayudando a los usuarios a localizar problemas rápidamente.

ASR

• ASR admite prompts personalizados e incorpora por defecto el turno de conversación anterior para mejorar la precisión del reconocimiento y la estabilidad del idioma de salida.
• Se optimizó la lista de preferencias de voz, ampliando la cobertura de idiomas.

3.152.0127 (2026-01-27)

Integración del Agente - LiveDesk

• El canal LiveDesk admite ahora la salida segmentada, lo que permite enviar las respuestas del Agente a LiveDesk en segmentos. Actualmente se admiten segmentos de texto, imagen, vídeo, archivo y audio.
• La función de variables de la página de configuración del Agente admite ahora referenciar variables del canal LiveDesk: ld_user_id, ld_contact_id, ld_phone y ld_email.

Integración del Agente - Telegram

• Al recibir mensajes de chat de grupo del canal de Telegram, ahora se admite añadir el User Name al mensaje para facilitar la identificación del usuario en el chat grupal.

3.148.0121 (2026-01-21)

Integración del Agente

• Se añadió compatibilidad con las nuevas variables globales de LiveDesk: ld_identifier, ld_contact_id, ld_phone y ld_email. Los identificadores de usuario establecidos en LiveDesk (por ejemplo, mediante formularios de prechat o a través de la API) se sincronizan automáticamente con GPTBots como identificador del usuario. Además, los atributos de conversación introducidos por los usuarios se asignan automáticamente a los atributos personalizados de GPTBots.

3.146.0119 (2026-01-19)

Herramientas

• Se añadió compatibilidad con herramientas OAuth. Actualmente, las herramientas integradas incluyen: Gmail, Google Docs, Google Sheets y Google Calendar.

V3.145.0114 (2025-01-14)

Integración del Agente

• Se añadió compatibilidad con la plataforma Teams, lo que permite a los usuarios de Teams chatear con Agentes en chats individuales, grupos y canales.