### Answer --- Sí, puedes convertir un agente de Single Prompt a Multi-Prompt. Para hacerlo, necesitas agregar states (estados) a la configuración del LLM de tu agente. [(1) ]() [(2) ]() Un agente Multi-Prompt utiliza estados para dividir conversaciones complejas en etapas distintas, cada una con su propio prompt y herramientas permitidas. Para actualizar tu agente existente, usa la API de Update Retell LLM y agrega el campo `states`:

javascript
import Retell from 'retell-sdk';
const client = new Retell({
  apiKey: 'YOUR_RETELL_API_KEY',
}) ;
const llmResponse = await client.llm.update('16b980523634a6dc504898cda492e939', {
  begin_message: 'Hey I am a virtual assistant calling from Retell Hospital.',
}) ;
console.log(llmResponse.llm_id) ;

[(1) ]() Los estados se configuran así:

json
"states": [
  {
    "name": "information_collection",
    "state_prompt": "You will follow the steps below to collect information...",
    "edges": [
      {
        "destination_state_name": "appointment_booking",
        "description": "Transition to book an appointment."
      }
    ],
    "tools": [...]
  },
  {
    "name": "appointment_booking",
    "state_prompt": "You will follow the steps below to book an appointment...",
    "tools": [...]
  }
]

[(1) ]() [(2) ]() También necesitas especificar el

starting_state

con el nombre del estado inicial. Los beneficios de usar Multi-Prompt incluyen: prompts más cortos, menos opciones de herramientas por estado, y el LLM puede enfocarse mejor en las reglas, minimizando alucinaciones.

​ To learn more, see the sources I considered: [[1] Update Retell LLM](https://docs.retellai.com/api-references/update-retell-llm) [[2] Create Retell LLM](https://docs.retellai.com/api-references/create-retell-llm) ​

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### Answer No tengo información específica en las fuentes disponibles que confirme si puedes convertir un agente de Single Prompt a Multi-Prompt directamente desde la interfaz web del dashboard. Lo que sí está documentado es que puedes elegir entre Single Prompt y Multi-Prompt al crear tu agente. [(1) ]() Para modificaciones más avanzadas como agregar estados (states) a un agente existente, la documentación que revisé anteriormente menciona el uso de la API. Te recomiendo revisar estos recursos que podrían ser útiles: - [Single/Multi Prompt Agent Overview]() - [Platform Changelogs | Retell AI]() ¿Te gustaría que intente darte una respuesta general basada en mi conocimiento, o prefieres contactar al equipo de soporte para confirmar esta funcionalidad específica del dashboard?

​ To learn more, see the sources I considered: [[1] Single/Multi Prompt Agent Overview](https://docs.retellai.com/build/single-multi-prompt/prompt-overview) ​

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### Answer Puedes editar la temperatura de voz de un agente mediante la API usando el parámetro

voice_temperature

. [(1) ]() [(2) ]() Este parámetro controla qué tan estable es la voz. El valor va de [0,2]: un valor más bajo significa una voz más estable, mientras que un valor más alto genera más variación en la síntesis de voz. Actualmente esta configuración solo aplica para voces de

11labs

. Si no se establece, se aplica el valor predeterminado de 1. Ejemplo usando la API de Update Voice Agent:

javascript
import Retell from 'retell-sdk';
const client = new Retell({
  apiKey: 'YOUR_RETELL_API_KEY',
}) ;

[(2) ]() Luego puedes actualizar el agente incluyendo el campo:

json
"voice_temperature": 1

[(1) ]() Para editar desde el dashboard web, la documentación indica que puedes encontrar la lista de voces disponibles y su configuración en el Dashboard. [(1) ]() [(2) ]()

​ To learn more, see the sources I considered: [[1] Update Voice Agent](https://docs.retellai.com/api-references/update-agent) [[2] Create Voice Agent](https://docs.retellai.com/api-references/create-agent) ​

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Thanks for the follow-up, @Sergiomaru. I'll get back to you soon.

### Answer Ambas opciones son válidas y puedes usar múltiples bases de conocimiento para superar los límites individuales. Un agente puede tener más de una base de conocimiento vinculada. [(1) ]() ## Límites por base de conocimiento Cada base de conocimiento tiene estos límites: - **URLs**: máximo 500 URLs - **Texto**: máximo 50 fragmentos de texto - **Archivos**: máximo 25 archivos, cada uno de máximo 50MB ## Recomendación La documentación sugiere crear múltiples bases de conocimiento para superar estos límites cuando tengas mucho contenido. Además, para Conversation Flow Agents, puedes configurar bases de conocimiento a nivel de nodo de conversación. La base de conocimiento a nivel de nodo se combinará con la base de conocimiento global del agente para proporcionar contexto más preciso para un tema específico. ## Mejores prácticas - Prefiere archivos

.md

(Markdown) sobre

.txt

— el Markdown bien estructurado se fragmenta y recupera con mayor precisión. - Agrupa información relacionada dentro de la misma sección para que los fragmentos permanezcan coherentes y relevantes. - Usa la base de conocimiento para proporcionar información de soporte, no instrucciones del agente. Las instrucciones deben ir en el prompt del agente. Puedes vincular una sola base de conocimiento a múltiples agentes, permitiendo que todos accedan al mismo contenido. [(2) ]()

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### Answer Los archivos

.md

(Markdown) son los más recomendados según la documentación. [(1) ]() ## Recomendación de formatos La documentación indica que es preferible usar archivos

.md

sobre

.txt

porque el Markdown bien estructurado se fragmenta y recupera con mayor precisión. ## Sobre archivos .xlsx y .docx Ambos formatos están soportados, pero tienen consideraciones específicas: - **Para CSV, TSV, XLS y XLSX**: existe un límite de 1000 filas y 50 columnas. - **Para contenido tabular**: la recuperación puede ser menos confiable; se recomienda agregar texto explicativo para que la información relacionada permanezca en el mismo fragmento. ## Mejores prácticas - Usa encabezados claros y descriptivos, manteniendo cada sección enfocada y razonablemente corta. - Escribe párrafos cortos y listas para separar conceptos; evita bloques grandes de texto. - Agrupa información relacionada dentro de la misma sección para que los fragmentos permanezcan coherentes. En resumen:

.md

>

.txt

> `.docx`/`.xlsx` para contenido general. Los archivos Excel son útiles para datos tabulares, pero considera sus limitaciones de filas/columnas.

​ To learn more, see the sources I considered: [[1] Knowledge Base](https://docs.retellai.com/build/knowledge-base) ​

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### Answer Es más práctico convertir los archivos PDF a

.md

(Markdown) para obtener mejores resultados. [(1) ]() ## Por qué preferir Markdown sobre PDF La documentación recomienda preferir archivos

.md

sobre otros formatos porque el Markdown bien estructurado se fragmenta y recupera con mayor precisión. ## Consideraciones para PDFs Los archivos PDF están soportados, pero para contenido con imágenes o tablas, la recuperación puede ser menos confiable. Se recomienda agregar texto explicativo para que la información relacionada permanezca en el mismo fragmento. ## Mejores prácticas al convertir a Markdown - Usa encabezados claros y descriptivos, manteniendo cada sección

##

enfocada y razonablemente corta. - Si una sección se vuelve muy larga, divídela en múltiples secciones `##`/`###`. - Escribe párrafos cortos y listas para separar conceptos; evita bloques grandes de texto. - Agrupa información relacionada dentro de la misma sección para que los fragmentos permanezcan coherentes y relevantes. - Evita ambigüedad y usa especificidad en referencias. Incluye nombres, fechas, unidades, y evita pronombres ambiguos como "eso" o "esto", porque fragmentos anteriores pueden no estar presentes. En resumen: si tienes un PDF con información general de producto, convertirlo a Markdown bien estructurado mejorará significativamente la precisión de recuperación del agente.

​ To learn more, see the sources I considered: [[1] Knowledge Base](https://docs.retellai.com/build/knowledge-base) ​

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​ To learn more, see the sources I considered: [[1] Wrong agent picks up when doing an agent transfer from multi prompt agent. the agent also doesn't send call end or call analyzed events to the webhook](https://community.retellai.com/t/wrong-agent-picks-up-when-doing-an-agent-transfer-from-multi-prompt-agent-the-agent-also-doesnt-send-call-end-or-call-analyzed-events-to-the-webhook/584) ​

### Answer Cuando se realiza una transferencia de agente (Agent Transfer) , el agente transferido no hereda las instrucciones del agente original. Las instrucciones deben configurarse en cada agente por separado. [(1) ]() ## Qué se hereda y qué no Durante una transferencia de agente, todas las configuraciones excepto las siguientes reflejarán el agente activo (al que se transfiere) : - optInSignedUrl - optOutSensitiveDataStorage - webHookUrl Esto significa que: - **Voz, modelo de voz, temperatura, velocidad**: vienen del agente transferido - **Webhook URL**: se mantiene del primer agente durante toda la llamada - **Prompt/instrucciones**: cada agente usa su propia configuración ## Recomendación Debes configurar las instrucciones de comportamiento en cada agente (o subagente) individualmente. Si quieres que el subagente tenga comportamientos similares, necesitas incluir esas instrucciones en su propio prompt. Para más detalles sobre transferencia de agentes, consulta: - [Single/Multi Prompt Agent Overview]()

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