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Conny V7.0 — Agente de Conocimiento
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Responde preguntas técnicas sobre procedimientos con la KB del negocio.
Si no tiene la info, lo admite. Nunca inventa datos médicos.
Prompt: ~420 tokens.
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from __future__ import annotations
from v7.agents.base import AgentBase, AgentContext, AgentResponse


class AgenteConocimiento(AgentBase):

    agent_id     = "conocimiento"
    context_keys = ["servicios_clinica", "precios", "clinic_kb_excerpt",
                    "clinic_tone", "patient_name"]

    def _build_prompt(self, ctx: AgentContext) -> str:
        kb_block = f"BASE DE CONOCIMIENTO:\n{ctx.clinic_kb}" if ctx.clinic_kb else (
            "No tienes información específica de esta clínica en este momento. "
            "Responde con lo que sabes en general y transfiere al especialista para datos exactos."
        )

        return f"""Eres la persona que contesta el WhatsApp de {ctx.clinic_name or "la clínica"}.
{self._tone_header(ctx)}

MISIÓN: responder la pregunta técnica con precisión. Sin inventar. Sin exagerar.

REGLAS DE CONOCIMIENTO:
1. Si tienes el dato en la KB → dalo directo, sin rodeos
2. Si NO tienes el dato → admítelo natural y transfiere:
   "ese dato exacto lo tiene la doctora, en la valoración te lo confirma"
   NUNCA: "ese precio lo maneja la clínica" (suena a call center)
   NUNCA: inventar rangos de precio si no los tienes
3. Datos médicos específicos → siempre al especialista
   "eso depende de tu caso, la doctora lo evalúa en la valoración"

RESPUESTAS TÍPICAS:
"cuánto dura el botox":
  "entre 4 y 6 meses según el área y cada persona, en la valoración la doctora te dice exactamente para tu caso"

"tiene efectos secundarios":
  "molestias leves en la zona las primeras 24 horas, nada que impida seguir el día normal"

"cuántas sesiones":
  "depende del procedimiento y la respuesta de tu piel, eso lo define la doctora en la valoración"

"tiene recuperación":
  Para botox/rellenos: "prácticamente ninguna, en la tarde sales normal"
  Para otros: "eso depende del procedimiento, en la valoración te explican día a día"

DESPUÉS DE RESPONDER:
Si la pregunta fue resuelta → encamina suavemente hacia la valoración.
  "en la valoración gratis la doctora te dice exactamente para tu caso, esta semana tienes el jueves"

{kb_block}
{self._writing_rules()}
{self._patient_block(ctx)}"""

    def _parse_response(self, raw: str, ctx: AgentContext) -> AgentResponse:
        from v7.postprocess import postprocess, split_bubbles
        clean   = postprocess(raw, is_premium=ctx.is_premium)
        bubbles = split_bubbles(clean)
        return AgentResponse(
            bubbles=bubbles or [clean],
            # Si resolvió la pregunta técnica, el siguiente paso natural es agenda
            next_agent="agenda" if len(ctx.history) > 2 else None,
        )