Responder comentarios a tiempo mejora alcance y confianza, pero escalarlo en varias redes es costoso. SCM incluye Comentarios y respuestas (/home/comment-replies/): un panel de actividad donde la IA redacta respuestas según la voz del agente, con tres modos —manual, automático e híbrido—. Esta guía detalla configuración en el perfil, redes soportadas, la cola de aprobación y buenas prácticas para no sonar robótico ni infringir políticas de cada plataforma.
1. Dónde se configura
En el formulario del agente, sección Contenido (avanzado), bloque Auto-respuesta a comentarios:
- Modo de engagement (
engagement_mode): Manual, Automático o Híbrido. - Base de conocimiento — contexto que la IA usa para responder con datos de tu producto o servicio.
- Tono de respuesta, máximo de palabras y directrices — límites editoriales explícitos.
En modo híbrido, los borradores aparecen en /home/comment-replies/ para que apruebes, edites, retengas o descartes antes de publicar en la red.
2. Redes soportadas (y limitaciones)
La UI del agente muestra el estado por red:
- Facebook — recepción vía webhook Meta cuando está correctamente configurado.
- YouTube — sondeo automático periódico (aprox. cada 20 minutos).
- LinkedIn — sondeo automático periódico (aprox. cada 30 minutos).
- TikTok y Pinterest — las APIs públicas no permiten leer/responder comentarios de terceros; la auto-respuesta no aplica ahí.
Si tu agente tiene TikTok o Pinterest activos, verás un aviso recordando que la funcionalidad de respuesta se limita a las redes con check verde.
3. Modos de funcionamiento
Manual
No se encolan respuestas automáticas. Útil en fase de prueba o marcas muy reguladas que prefieren responder solo desde la red nativa.
Automático
Al detectarse un comentario elegible, el sistema genera texto con el LLM y lo envía por API sin paso humano. Exige confianza alta en directrices y base de conocimiento.
Híbrido (recomendado para la mayoría)
Se genera borrador; tú revisas en la cola «pendientes de aprobación». Acciones:
- Publicar — envía la respuesta (editable antes).
- Retener — deja el job en espera.
- Descartar — no se publica.
También hay historial de respuestas ya enviadas y reintentos si falló la API.
4. Panel de actividad: KPI y colas
La cabecera usa la etiqueta Actividad (misma familia visual que analytics). Incluye:
- Rejilla de KPI — resumen de jobs pendientes, enviados, errores.
- Cola de aprobación — comentario original, autor, red, borrador editable.
- Historial — trazabilidad para auditoría o mejorar directrices.
Sin agentes creados, el panel invita a Nuevo perfil antes de usar auto-respuesta.
5. Calidad de las respuestas
La IA usa generate_comment_reply_text con el tono del agente. Para mejorar resultados:
- Rellena base de conocimiento con FAQ reales (precios, horarios, enlaces oficiales).
- En directrices, prohibe promesas legales o médicas si no aplican.
- Mantén máximo de palabras bajo (2–4 frases suelen bastar en redes).
- Empieza en híbrido dos semanas; pasa a automático solo si la tasa de edición es baja.
6. Procesamiento en segundo plano
Los jobs se procesan con Celery en producción (o en el mismo proceso en desarrollo Windows con CELERY_TASK_ALWAYS_EAGER). El comando process_comment_jobs existe para operación manual o diagnóstico.
7. Riesgos y compliance
- No publiques datos personales de usuarios en respuestas automáticas.
- En crisis de reputación, cambia temporalmente a manual.
- Revisa periódicamente respuestas enviadas; las políticas de las redes cambian.
Resumen
Configura modo y tono en el agente → recibe comentarios en redes soportadas → en híbrido, aprueba en Comentarios y respuestas → mide volumen en KPI. Es la pieza de engagement post-publicación que cierra el ciclo con analytics y publicaciones.
