Un agente de soporte es un problema de enrutamiento antes que un problema de lenguaje. Este banco de trabajo clasifica cada turno entrante y lo envía por una ruta distinta, que es lo que evita que un solo asistente colapse en una indicación indiferenciada.

Un banco de trabajo de atención al cliente autoalojado que combina una consola de chat para el operador con una tienda de comercio electrónico de demostración cuyo agente de soporte integrado se ejecuta en el mismo backend. Las respuestas se emiten token a token por SSE, las conversaciones persisten por usuario y un enrutador clasifica cada turno como general, adicional, grafo, imagen o archivo antes de que el agente decida qué hacer.

Los modos son reales, no decorativos. El pensamiento profundo lleva el turno por la ruta del modelo de razonamiento y muestra el bloque de pensamiento cuando el modelo lo devuelve; la búsqueda web permite al asistente decidir cuándo buscar y luego cita sus fuentes en un panel lateral; y una foto de producto subida va a un modelo de visión que responde con la voz de la tienda. Las preguntas de producto y pedido pasan por text-to-Cypher contra un grafo de producto Neo4j opcional, con calificación de alucinaciones y barandillas aplicadas antes de emitir la respuesta.

Hay cuentas JWT, almacenamiento de conversaciones en MySQL y una caché semántica en Redis, y la caché se degrada con elegancia cuando Redis está caído. La ingesta en la base de conocimiento es la única función que no está operativa en esta compilación: el interruptor se conserva para poder completarla sin rediseñar la consola, y el README lo dice con claridad.

Léelo por el enrutamiento y las barandillas: clasificación por turno, una ruta de razonamiento separada, búsqueda que el asistente decide invocar con fuentes citadas junto a la respuesta, preguntas de imagen respondidas con la voz de la tienda y consultas Cypher calificadas por alucinación antes de emitir la réplica.