Alguna vez ¿sentiste que tu agente IA "se confunde" entre las instrucciones que le das y el texto que debe procesar?, seguramente a todos nos haya pasado.
Para solucionar esto, usamos **Delimitadores**
Los delimitadores son signos de puntuación especiales que ayudan a la IA a distinguir entre **tu instrucción** (lo que debe hacer) y **el contenido** (sobre qué debe actuar).
**Símbolos:** `"""` o `'''`
Se utilizan para "encapsular" bloques de texto. Son ideales para decirle al agente: *"Todo lo que está aquí adentro es el texto que debes leer, resumir o analizar, no son instrucciones nuevas".*
### 💡 Ejemplo práctico: Resumir un texto
Si quieres que tu agente resuma un correo de un cliente, usa comillas triples para separar el correo de la orden.
**Prompt:**
```text
Por favor, resume el siguiente texto delimitado por triples comillas.
"""
Hola equipo de Laburen,
Estoy escribiendo porque tuve un problema con la carga de mi perfil.
He intentado subir mi CV tres veces y da error 404.
Espero una solución.
"""
```
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## 2. Separadores de Sección (`---` y `===`)
**Símbolos:** `---` o `===`
Estos actúan como muros o líneas divisorias. Son perfectos para separar visualmente y lógicamente diferentes partes de tu prompt, como el **Contexto**, los **Ejemplos** y la **Tarea**.
### 💡 Ejemplo práctico: Definir la personalidad y la tarea
Usa `===` para separar la identidad del agente de la tarea actual.
**Prompt:**
```text
Tu rol es ser un asistente de soporte técnico amable y paciente.
===
Tarea:
Responde al usuario explicándole cómo reiniciar su contraseña.
Usa un tono empático.
---
Entrada del usuario: "No recuerdo mi clave".
```
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## 3. Corchetes Angulares (`< >`)
**Símbolos:** `< >`
Se usan generalmente para indicar **variables** o **marcadores de posición**. Le dicen a la IA: *"Aquí va a ir una información específica que cambiará en cada caso, no leas la palabra literal dentro del corchete"*.
### 💡 Ejemplo práctico: Plantillas de respuesta
Cuando configuras una respuesta automática en Laburen.com pero quieres que sea personalizada.
**Prompt:**
```text
Redacta un mensaje de bienvenida para un nuevo candidato.
Debes saludarlo por su <nombre> y mencionar el puesto de <puesto_trabajo> al que aplicó.
Formato:
"Hola <nombre>, gracias por aplicar a <puesto_trabajo>..."
```
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## 4. Etiquetas XML (`<etiqueta></etiqueta>`)
**Símbolos:** `<instrucciones>...</instrucciones>`, `<contexto>...</contexto>`, etc.
Esta es la forma **más avanzada y efectiva** de estructurar prompts complejos. Al igual que el HTML en las páginas web, las etiquetas XML le dicen a la IA exactamente dónde empieza y termina una sección específica.
Puedes inventar el nombre de la etiqueta que mejor describa el contenido (ej: `<reglas>`, `<ejemplos>`, `<email_cliente>`).
### 💡 Ejemplo práctico: Entrenamiento complejo con reglas estrictas
Si tu agente debe seguir pasos muy concretos, envolverlos en etiquetas XML reduce drásticamente las "alucinaciones" (errores) de la IA.
**Prompt:**
```text
Analiza la siguiente consulta siguiendo estrictamente las reglas definidas.
<reglas>
1. Si el usuario pide precios, deriva a ventas.
2. Si el usuario pide soporte, pide su número de ticket.
3. Sé conciso, máximo 20 palabras.
</reglas>
<historial_chat>
Usuario: Hola, necesito ayuda, mi cuenta no entra.
Agente: Entendido.
Usuario: ¿Cuánto cuesta el plan premium?
</historial_chat>
<instrucción>
Genera la respuesta para el último mensaje del usuario basándote en las <reglas>.
</instrucción>
A continuación, verás un ejemplo de un Agente Reclutador que utiliza:
=== para los títulos.
""" para aislar el mensaje del candidato.
< > para las variables de nombre.
XML para definir cómo debe entregar la respuesta.
Ejemplo:
===ROL DEL AGENTE===
Eres un asistente de selección de personal para Laburen.com. Tu objetivo es analizar mensajes de postulantes y extraer datos clave.
===DATOS DE ENTRADA===
A continuación encontrarás el mensaje del candidato delimitado por triples comillas. No debes responder al mensaje, solo analizarlo.
"""
Hola, mi nombre es Laura Gomez.
Vi la vacante de Project Manager y me interesa.
Tengo 5 años de experiencia liderando equipos ágiles y hablo inglés fluido.
Adjunto mi CV. Saludos.
"""
===REGLAS DE EXTRACCIÓN===
Extrae la información siguiendo estas reglas estrictas:
1. Identifica el nombre y reemplaza la variable <nombre_candidato>.
2. Identifica los años de experiencia.
3. Si menciona inglés, marca "Bilingüe" como TRUE.
===INSTRUCCIÓN===
Analiza el texto de los "DATOS DE ENTRADA" y genera un reporte breve.
Por favor, entrega tu respuesta envuelta en etiquetas XML de <reporte>.
===FORMATO DE SALIDA DESEADO===
<reporte>
Candidato: <nombre_candidato>
Experiencia: [Años detectados]
Idiomas: [Resumen de idiomas]
Estado: [APTO / NO APTO]
</reporte>
Utiliza esta combinación de delimitadores en Laburen.com para crear agentes más inteligentes, seguros y ordenados.
Si te queda alguna duda sobre cómo utilizar los delimitadores escribinos a nuestro chat de soporte