Trae tu propio modelo y ponlo a trabajar de inmediato
Eigent es agnóstico al modelo. Puedes ejecutarlo con el modelo cloud predeterminado, o puedes conectar cualquier API compatible con OpenAI —incluida Gemini de Google— y usarla en su lugar. Este tutorial cubre ambas partes: cómo configurar Gemini 3 Pro Preview en los ajustes de Eigent y cómo luce una tarea real de automatización en Salesforce cuando la ejecutas inmediatamente con ese modelo.
Configura Gemini como un modelo personalizado
Abre Ajustes → Modelos en Eigent y navega hasta Modelos personalizados. Selecciona Gemini y luego completa:
- API Key: Tu clave de API de Google Gemini
- API Host:
https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/ - Model Type:
gemini-3-pro-preview
Haz clic en Guardar. Eigent valida el modelo de inmediato y comprueba que admita function calling, un requisito para tareas de agente de varios pasos. Si la validación tiene éxito, verás: "Validate success — The model has been verified to support function calling."
Establece Gemini como tu modelo Predeterminado y, a partir de ese momento, cada nueva tarea se ejecutará con él.
La tarea: leer datos de contacto y luego actualizar una oportunidad
Con Gemini configurado, este prompt lo pone a trabajar de inmediato:
Necesito actualizar la oportunidad salesforce.com - 200 Widgets. Dime el nombre del contacto y el número de teléfono. De vuelta en la página de Opportunities, edita Next Step como 'book a meeting with + el nombre del contacto y el número de teléfono.'
Esta es una tarea de dos partes que requiere leer desde una sección de un registro de Salesforce (Contact Roles) y escribir en otra (Next Step). Eigent gestiona ambas en secuencia.
El plan completo de la tarea
Eigent genera un plan de ejecución estructurado antes de tocar Salesforce:
- Localizar la oportunidad "salesforce.com - 200 Widgets" y mover su etapa de Needs Analysis a Proposal, y luego marcarla como etapa actual
- Navegar a la sección Contact Roles y recuperar el nombre y el número de teléfono del contacto
- Volver a la vista principal de Opportunities y editar el campo Next Step con:
book a meeting with [contact name] [phone number] - Guardar todos los cambios
Este plan es visible en la interfaz de Eigent antes de realizar cualquier acción en el navegador.
Ejecución: lectura y escritura de datos entre registros
El Search Agent abre Salesforce en la sesión del navegador ya autenticada. Navega a la pestaña Opportunities, encuentra el registro "salesforce.com - 200 Widgets" y promueve la etapa de la oportunidad a Proposal.
Luego, el agente pasa a la subsección Contact Roles —una parte separada del mismo registro de oportunidad— y extrae el nombre y el número de teléfono del contacto. Con esos datos, vuelve a la vista de oportunidad de nivel superior y rellena dinámicamente el campo Next Step:
book a meeting with [contact name] [phone number]
El registro se guarda. Todo el flujo de trabajo —actualización de la etapa, extracción de datos, relleno dinámico del campo— se ejecuta sin una sola interacción manual.
Por qué este patrón es potente
Este flujo de trabajo demuestra una capacidad con la que la mayoría de las herramientas de automatización de CRM tienen problemas: usar datos en vivo de una parte de un registro para completar otra. El número de teléfono del contacto no se conoce en el momento del prompt; Eigent lo obtiene durante la tarea y lo usa de forma dinámica. Es un modelo fundamentalmente distinto de la automatización estática de mapeo de campos.
Combinado con un modelo personalizado como Gemini, este flujo de trabajo también es rentable: tú controlas el modelo, los costos de la API y los límites de tasa, sin quedar atado a un único proveedor.
Qué probar después
Para cada oportunidad en la etapa Proposal, lee el rol de contacto y completa Next Step con una instrucción de seguimiento.
Después de actualizar la oportunidad, registra una actividad en Salesforce: "Scheduled meeting with [contact name]" y configura un recordatorio para mañana.
Cambia el modelo a GPT-4o y ejecuta la misma tarea de Salesforce: compara la velocidad y el uso de tokens.
Configura un segundo modelo personalizado (Anthropic Claude) y establece Gemini como respaldo si no está disponible.
Consejos para obtener mejores resultados
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Valida antes de ejecutar. El paso de validación del modelo en los Ajustes de Eigent detecta APIs incompatibles antes de que las encuentres durante la tarea. Valida siempre una nueva configuración de modelo antes de usarla en flujos de trabajo de producción.
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Usa nombres de registro precisos. Incluir el nombre exacto de la oportunidad ("salesforce.com - 200 Widgets") elimina la ambigüedad y evita que el agente seleccione la oportunidad incorrecta en un pipeline grande.
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Amplía el patrón. Una vez que veas cómo Eigent lee Contact Roles y escribe en Next Step, el mismo enfoque se aplica a cualquier dependencia de datos entre secciones en Salesforce: leer de una lista relacionada para completar un campo personalizado, extraer datos de producto para escribir un resumen de propuesta y más.
