Con las herramientas, puedes conectar las guías a sistemas externos. Estos sistemas pueden aumentar el conocimiento de las guías y permitirles ejecutar tareas complejas de manera eficiente.
Puedes usar herramientas integradas o crear herramientas personalizadas que se adapten a tus requisitos.
Prueba de herramientas
Una vez que hayas creado una herramienta, puedes usar la función de prueba de herramientas para verificar que funcione. Cuando veas una herramienta, haz clic en el botón Probar que se encuentra sobre el panel de la herramienta. Se abrirá la herramienta para ingresar datos en el simulador. Proporciona la entrada de la herramienta y, luego, haz clic en Ver resultado para verificar que el resultado de la herramienta sea correcto.
También puedes usar la función de prueba de herramientas cuando agregas una herramienta a un ejemplo.
Herramientas integradas
Google aloja las herramientas integradas. Puedes activar estas herramientas en los agentes sin necesidad de configurarlas manualmente.
Las herramientas integradas admitidas son las siguientes:
Code Interpreter: Es una herramienta propia de Google que combina la capacidad de generar y ejecutar código, y permite que el usuario realice varias tareas, como análisis de datos, visualización de datos, procesamiento de texto, resolución de ecuaciones o problemas de optimización.
Tu agente está optimizado para determinar cómo y cuándo se deben invocar estas herramientas, pero puedes proporcionar ejemplos adicionales que se adapten a tus casos de uso.
Los ejemplos deben tener un esquema como el siguiente:
{
"toolUse": {
"tool": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/agents/AGENT_ID/tools/df-code-interpreter-tool",
"action": "generate_and_execute",
"inputParameters": [
{
"name": "generate_and_execute input",
"value": "4 + 4"
}
],
"outputParameters": [
{
"name": "generate_and_execute output",
"value": {
"output_files": [
{
"name": "",
"contents": ""
}
],
"execution_result": "8",
"execution_error": "",
"generated_code": "GENERATED_CODE"
}
}
]
}
}
Herramientas OpenAPI
Un agente puede conectarse a una API externa con una herramienta de OpenAPI proporcionando el esquema de OpenAPI. De forma predeterminada, el agente llamará a la API en tu nombre.
Puedes probar que la herramienta esté configurada correctamente con la función Probar herramienta disponible en la página de la herramienta. Esta función también está disponible en la vista de ejemplo cuando agregas una invocación de herramienta al ejemplo.
Como alternativa, puedes ejecutar herramientas de OpenAPI en el lado del cliente.
Esquema de ejemplo:
openapi: 3.0.0
info:
title: Simple Pets API
version: 1.0.0
servers:
- url: 'https://api.pet-service-example.com/v1'
paths:
/pets/{petId}:
get:
summary: Return a pet by ID.
operationId: getPet
parameters:
- in: path
name: petId
required: true
description: Pet id
schema:
type: integer
responses:
200:
description: OK
/pets:
get:
summary: List all pets
operationId: listPets
parameters:
- name: petName
in: query
required: false
description: Pet name
schema:
type: string
- name: label
in: query
description: Pet label
style: form
explode: true
required: false
schema:
type: array
items:
type: string
- name: X-OWNER
in: header
description: Optional pet owner provided in the HTTP header
required: false
schema:
type: string
- name: X-SESSION
in: header
description: Dialogflow session id
required: false
schema:
$ref: "@dialogflow/sessionId"
responses:
'200':
description: An array of pets
content:
application/json:
schema:
type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/Pet'
post:
summary: Create a new pet
operationId: createPet
requestBody:
description: Pet to add to the store
required: true
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/Pet'
responses:
'201':
description: Pet created
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/Pet'
components:
schemas:
Pet:
type: object
required:
- id
- name
properties:
id:
type: integer
format: int64
name:
type: string
owner:
type: string
label:
type: array
items:
type: string
De manera opcional, puedes usar la referencia de esquema interno @dialogflow/sessionId
como tipo de esquema de parámetro. Con este tipo de esquema de parámetro, el ID de sesión de Dialogflow
para la conversación actual se proporcionará como un valor de parámetro.
Por ejemplo:
- name: X-SESSION
in: header
description: Dialogflow session id
required: false
schema:
$ref: "@dialogflow/sessionId"
Limitaciones de la herramienta de OpenAPI
Se aplica la siguiente limitación:
- Los tipos de parámetros admitidos son
path,queryyheader. No se admite el tipo de parámetrocookie. - Los parámetros definidos por el esquema de OpenAPI admiten los siguientes tipos de datos:
string,number,integer,boolean,array. No se admite el tipoobject. - No puedes especificar parámetros de consulta en el editor de ejemplos de la consola.
- El cuerpo de la solicitud y la respuesta deben estar vacíos o ser JSON.
Generación de esquemas de herramientas de OpenAPI
Cuando proporciones un esquema, puedes usar el botón Usar Gemini para usar la IA generativa y crear tu esquema.
Puedes proporcionar lo siguiente para guiar la generación:
- Una URL de solicitud
- Un método HTTP (GET, POST, etcétera)
- Entrada de ejemplo
- Resultado de ejemplo
- Una instrucción de texto que describe la herramienta
Una vez que se genere, puedes editarlo según sea necesario y agregar URLs y métodos adicionales de forma manual.
Autenticación de la API de la herramienta de OpenAPI
Se admiten las siguientes opciones de autenticación cuando se llama a una API externa.
Autenticación del agente de servicio de Dialogflow
Dialogflow puede generar un token de ID con el agente de servicio de Dialogflow. El token se agrega en el encabezado HTTP de autorización cuando Dialogflow llama a una API externa.
Se puede usar un token de ID para acceder a las funciones de Cloud Run y a los servicios de Cloud Run después de otorgar los roles roles/cloudfunctions.invoker y roles/run.invoker a service-agent-project-number@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.com. Si las funciones de Cloud Run Functions y los servicios de Cloud Run están en el mismo proyecto de recursos, no necesitas permisos adicionales de Identity and Access Management para llamarlos.
Autenticación de la cuenta de servicio
Las cuentas de servicio se pueden usar para autenticar las solicitudes de herramientas a cualquier API de Google que las admita.
Si aún no lo hiciste, crea una cuenta de servicio.
Debido a que las cuentas de servicio son principales, pueden acceder a los recursos de tu
proyecto si
les otorgas un rol,
al igual que lo harías con cualquier otra principal. El correo electrónico de la cuenta de servicio se
usará para
generar un token de acceso
que se enviará en el encabezado Authorization de la solicitud de la herramienta.
El usuario que configura la herramienta para usar cuentas de servicio debe tener los siguientes permisos:
roles/iam.serviceAccountUser
Para que Dialogflow CX genere tokens, el agente de servicio de Dialogflow debe tener los siguientes permisos:
roles/iam.serviceAccountTokenCreator
La cuenta de servicio también debe tener permisos para acceder al servicio que aloja la herramienta.
Clave de API
- Puedes configurar la autenticación de la clave de API proporcionando el nombre de la clave, la ubicación de la solicitud (encabezado o cadena de consulta) y la clave de API para que Dialogflow pase la clave de API en la solicitud.
- Te recomendamos que proporciones tu clave de API con Secret Manager. Después del 15 de agosto de 2025, los agentes exportados ya no contendrán claves de API de valor sin procesar.
OAuth
- El flujo de credenciales de cliente de OAuth se admite para la autenticación de servidor a servidor:
- Este flujo se puede usar si Generative AI App Builder es el propietario del recurso y no se necesita la autorización del usuario final.
- El ID de cliente, el secreto del cliente y el extremo de token de un proveedor de OAuth deben configurarse en Dialogflow.
- Te recomendamos que proporciones el secreto del cliente con Secret Manager. Después del 15 de agosto de 2025, los agentes exportados ya no contendrán secretos del cliente con valores sin procesar.
- Dialogflow intercambia un token de acceso de OAuth de un proveedor de OAuth y lo pasa en el encabezado de autenticación de la solicitud.
Token del portador
- Puedes configurar la autenticación de portador para pasar de forma dinámica el token de portador desde el cliente. Este token se incluye en el encabezado de autenticación de la solicitud.
- Cuando configuras la autenticación de herramientas, puedes designar un parámetro de sesión
para que actúe como el token del portador. Por ejemplo, usa
$session.params.<parameter-name-for-token>para especificar el token. En el entorno de ejecución, asigna el token del portador al parámetro de sesión:
DetectIntentRequest { ... query_params { parameters { <parameter-name-for-token>: <the-auth-token> } } ... }Si necesitas configurar un token estático en lugar de recuperarlo de un parámetro de sesión, te recomendamos que proporciones tu token con Secret Manager. Después del 15 de agosto de 2025, los agentes exportados ya no contendrán tokens del portador de valor sin procesar.
Autenticación TLS mutua
- Consulta la documentación de Autenticación TLS mutua.
- Se admiten certificados de cliente personalizados. Puedes configurar certificados de cliente a nivel del agente en la pestaña de seguridad de la configuración del agente. El certificado (formato PEM) y la clave privada (formato PEM) son campos obligatorios. Una vez configurado, este certificado de cliente se usará durante la TLS mutua para todas las herramientas y los webhooks.
Certificado de la AC personalizado
- Consulta la documentación de certificados de la AC personalizados.
Autenticación de Secret Manager
Si usas OAuth, una clave de API o un token del portador, puedes almacenar las credenciales como secretos con Secret Manager. Estos son los pasos necesarios para autenticar tu herramienta con secretos:
- Crea tu secreto si aún no tienes uno.
- Otorga al agente de servicio de Dialogflow
el rol de descriptor de acceso a secretos de Secret Manager
(
roles/secretmanager.secretAccessor) en el secreto nuevo. - Copia tu credencial en el portapapeles.
- Agrega una nueva versión del Secret
a tu Secret. Pega tu credencial como el valor del Secret.
- Omite cualquier carácter de línea nueva al final.
- Copia el nombre de la versión del secreto que acabas de agregar. El formato del nombre es
projects/{project_id}/secrets/{secret_id}/versions/{version_id}". - Abre la pantalla de edición de la herramienta y, luego, haz lo siguiente:
- Si usas OAuth, selecciona OAuth como el Tipo de autenticación, luego, haz clic en Versión del Secret en Secreto del cliente y pega el nombre de la versión del Secret en el cuadro de entrada Versión del Secret.
- Si usas una clave de API, selecciona Clave de API como el Tipo de autenticación y, luego, haz clic en Versión del Secret en Clave de API. Pega el nombre de la versión del Secret en el cuadro de entrada Versión del Secret.
- Si usas un token del portador, selecciona Token del portador como el Tipo de autenticación y, luego, haz clic en Versión del Secret en Token del portador. Pega el nombre de la versión del Secret en el cuadro de entrada Versión del Secret.
- Haz clic en Guardar.
Acceso a redes privadas de la herramienta de OpenAPI
La herramienta de OpenAPI se integra en el acceso a la red privada del Directorio de servicios, por lo que puede conectarse a los destinos de la API dentro de tu red de VPC. Esto mantiene el tráfico dentro de la red de Google Cloud y aplica la IAM y los Controles del servicio de VPC.
Para configurar una herramienta de OpenAPI orientada a una red privada, sigue estos pasos:
- Sigue las instrucciones de Configuración de la red privada del Directorio de servicios para configurar tu red de VPC y el extremo del Directorio de servicios.
- Debe existir la cuenta de servicio del Agente de servicio de Dialogflow con la siguiente dirección para tu proyecto de agente:
Otorga a la cuenta de servicio Agente de servicio de Dialogflow los siguientes roles de Identity and Access Management:service-agent-project-number@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.com
servicedirectory.viewerdel proyecto del Directorio de serviciosservicedirectory.pscAuthorizedServicedel proyecto de red
- Proporciona el servicio del Directorio de servicios junto con el esquema de OpenAPI y la información de autenticación opcional cuando crees la herramienta.
Acceso a los parámetros de sesión de la herramienta de OpenAPI
Las entradas de la herramienta de Open API se derivan de la conversación de los usuarios con el LLM usando el esquema como guía. En algunas situaciones, es posible que las entradas deban derivarse de los parámetros de sesión recopilados durante un flujo o proporcionarse como una entrada de parámetro de consulta junto con la entrada del usuario.
El parámetro de sesión que se debe pasar como entrada se puede especificar de la siguiente manera:
parameters:
- in: query
name: petId
required: true
description: Pet id
schema:
type: integer
x-agent-input-parameter: petId # Reads from the $session.params.petId
- in: header
name: X-other
schema:
type: string
x-agent-input-parameter: $request.payload.header # Reads from the header specified in the request payload input
requestBody:
required: false
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
name:
type: string
x-agent-input-parameter: petName # Reads from the $session.params.petName
description: Name of the person to greet (optional).
breed:
type: string
description: Bread of the pet.
Si no hay ningún parámetro de sesión disponible, la entrada generada por el LLM se pasará a la herramienta.
Valores predeterminados de la herramienta de OpenAPI
El esquema de API abierta se puede usar para especificar valores predeterminados. Los valores predeterminados solo se usan si no hay un valor de entrada generado por el LLM o un valor de entrada basado en el parámetro de sesión para ese parámetro o propiedad.
Los valores predeterminados se pueden especificar como parte del esquema de la siguiente manera:
parameters:
- in: query
name: zipcode
required: true
description: Zip code to search for
schema:
type: integer
default: 94043
requestBody:
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
breed:
type: string
description: Bread of the pet.
page_size:
type: integer
description: Number of pets to return.
default: 10
Si no hay un valor generado por el LLM, un valor de parámetro de sesión o un valor predeterminado, la entrada no se especificará.
Herramientas de almacenamiento de datos
Para obtener información sobre cómo usar las herramientas de almacén de datos con una guía, consulta la documentación de las herramientas de almacén de datos.
Herramientas de conector
Un agente puede usar las herramientas del conector para realizar acciones con tus conexiones configuradas en Integration Connectors. Cada herramienta de conector se configura con una sola conexión y una o más acciones. Si es necesario, se pueden crear varias herramientas para una sola conexión con el objetivo de agrupar diferentes acciones y que las use tu agente.
La herramienta de conector admite los siguientes tipos de conectores:
- AlloyDB
- Asana
- Azure AD (Entra ID)
- BigQuery
- Box
- Cloud Search
- Cloud Spanner
- Cloud SQL - MySQL
- Cloud SQL - PostgreSQL
- Cloud SQL - SQL Server
- Cloud Storage
- Cloud Translation
- Confluence
- Couchbase
- DocuSign
- Dropbox
- Dynamics 365
- Elasticsearch
- Correo electrónico
- Administrador de licencias empresariales
- Firestore
- FreshBooks
- FTP
- GitHub
- Gmail
- Google Analytics
- Calendario de Google
- Google Classroom
- Google Cloud Natural Language
- Contactos de Google
- Documentos de Google
- Formularios de Google
- Hojas de cálculo de Google
- Presentaciones de Google
- Greenplum
- Jira Cloud
- Jira Service Management
- Kintone
- Magento
- Mailchimp
- MariaDB
- Meta Ads
- Microsoft Teams
- Lunes
- MongoDB (versión 2)
- Neo4j
- OneDrive
- Base de datos de Oracle (versión 2)
- PayPal
- PostgreSQL
- Salesforce
- Marketing Cloud de Salesforce
- SAP HANA
- SAP SuccessFactors
- ServiceNow
- SharePoint
- Shopify (versión 1
- Slack
- Stripe
- Trello
- WordPress
- Workday
- Zendesk
Los ejemplos se deben usar para mejorar el uso que hace el agente de las herramientas de conector, ya que demuestran cómo el agente debe llamar a la herramienta y usar la respuesta.
Crear una conexión
Para crear una conexión y conectarla a tu agente, puedes navegar a Herramientas > Crear, seleccionar el tipo de herramienta Conector, el tipo de conector que elegiste y usar el botón Crear conexión. Esto te llevará a la creación de Integration Connectors con varios campos precompletados.
Como alternativa, puedes navegar a Integration Connectors y seguir las instrucciones para crear una conexión.
Acciones del conector
Para cada herramienta de conector, hay dos tipos de acciones que se pueden poner a disposición de tu agente (consulta Entidades, operaciones y acciones para obtener más información):
Operaciones CRUD de entidades
Cada una de tus conexiones tiene "entidades" que corresponden a los objetos de esa fuente de datos (para BigQuery, estas son tablas; para Salesforce, son objetos, como "Pedido" o "Caso").
Puedes realizar operaciones CRUD en cada entidad:- Create: Crea una entidad con los valores de campo especificados.
- List: búsqueda basada en filtros de instancias de entidades
- Update: Es un método basado en filtros para alterar los valores de los campos de entidades.
- Borrar: Borra una entidad.
- Get recupera una sola entidad con el entityId.
Obtén más información sobre los detalles de las operaciones CRUD de entidades en la documentación de Connectors.
- Create: Crea una entidad con los valores de campo especificados.
Acciones específicas del conector
Muchos conectores admiten una acción 'ExecuteCustomQuery', que permite ejecutar una consulta en SQL en la fuente de datos, en la que cada una de las entidades de la fuente de datos se puede referenciar como tablas. Consulta esta lista para conocer los conectores compatibles.
Las acciones adicionales varían según el tipo de conector. Por ejemplo, consulta las acciones del conector de BigQuery o las acciones del conector de Salesforce.
Configura campos de entrada y salida para operaciones CRUD
Si seleccionas campos de entrada o salida específicos para que los use la acción de la herramienta de conector, puedes limitar la complejidad de estas acciones para el agente.
Por ejemplo, si solo necesitas crear una entidad con un subconjunto de sus campos, configurar este conjunto de campos en tu acción simplifica la acción para el agente.
Especificar un conjunto de campos de salida reduce el tamaño de la respuesta de la herramienta (lo que resulta útil si los límites de tokens son un problema) y simplifica el manejo de la salida por parte del agente, ya que solo expone los campos relevantes.
Autenticación
Si la conexión que usas está configurada para permitir la anulación de la autenticación, la herramienta se puede configurar para pasar credenciales de los parámetros de sesión especificados.
Como creador del agente, eres responsable de cómo se propagan estas credenciales a los parámetros de la sesión, y la herramienta las pasará automáticamente a la fuente de datos para usarlas en la autenticación cuando se llamen las acciones de la herramienta.
Herramientas de funciones
Si tienes una funcionalidad a la que puede acceder tu código de cliente, pero no las herramientas de OpenAPI, puedes usar herramientas de funciones. Las herramientas de función siempre se ejecutan del lado del cliente, no del agente.
El proceso es el siguiente:
- El código de tu cliente envía una solicitud de detección de intents.
- El agente detecta que se requiere una herramienta de función, y la respuesta de detección de intent contiene el nombre de la herramienta junto con los argumentos de entrada. Esta sesión se detiene hasta que se recibe otra solicitud de intent de detección con el resultado de la herramienta.
- El código de tu cliente llama a la herramienta.
- Tu código de cliente envía otra solicitud de detección de intents que proporciona el resultado de la herramienta como argumentos de salida.
En el siguiente ejemplo, se muestra el esquema de entrada y salida de una herramienta de función:
{
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city and state, for example, San Francisco, CA"
}
},
"required": [
"location"
]
}
{
"type": "object",
"properties": {
"temperature": {
"type": "number",
"description": "The temperature"
}
}
}
En el siguiente ejemplo, se muestra la solicitud y la respuesta iniciales de detección de intents con REST:
HTTP method and URL:
POST https://REGION_ID-dialogflow.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/agents/AGENT_ID/sessions/SESSION_ID:detectIntent
{
"queryInput": {
"text": {
"text": "what is the weather in Mountain View"
},
"languageCode": "en"
}
}
{
"queryResult": {
"text": "what is the weather in Mountain View",
"languageCode": "en",
"responseMessages": [
{
"source": "VIRTUAL_AGENT",
"toolCall": {
"tool": "<tool-resource-name>",
"action": "get-weather-tool",
"inputParameters": {
"location": "Mountain View"
}
}
}
]
}
}
En el siguiente ejemplo, se muestra la segunda solicitud de detección de intents, que proporciona el resultado de la herramienta:
{
"queryInput": {
"toolCallResult": {
"tool": "<tool-resource-name>",
"action": "get-weather-tool",
"outputParameters": {
"temperature": 28.0
}
},
"languageCode": "en"
}
}
Ejecución del cliente
Al igual que las herramientas de funciones, las herramientas de OpenAPI y de almacén de datos se pueden ejecutar en el cliente aplicando una anulación de la API cuando se interactúa con la sesión.
Por ejemplo:
DetectIntentRequest {
...
query_params {
playbook_state_override {
playbook_execution_mode: ALWAYS_CLIENT_EXECUTION
}
}
...
}
El proceso es el siguiente:
- Tu código de cliente envía una solicitud de detección de intents que especifica la ejecución del cliente.
- El agente detecta que se requiere una herramienta, y la respuesta de detección de intent contiene el nombre de la herramienta junto con los argumentos de entrada. Esta sesión se pausa hasta que se recibe otra solicitud de detección de intents con el resultado de la herramienta.
- El código de tu cliente llama a la herramienta.
- Tu código de cliente envía otra solicitud de detección de intents que proporciona el resultado de la herramienta como argumentos de salida.