DialogLab

DialogLab guía a los creadores por tres etapas: crear, probar y verificar. Montas la escena, la ejecutas como simulación y luego revisas el resultado en un panel. Cada etapa alimenta a la siguiente, así que un cambio en la creación se puede volver a probar sin rehacer toda la conversación.

El marco trata la configuración social de la conversación como una capa propia. Un grupo es el contenedor de nivel superior, las partes son subgrupos con roles distintos y los elementos son los participantes individuales o el contenido compartido, como una diapositiva. Así defines una sala realista en lugar de una lista plana de hablantes.

Las líneas temporales se dividen en fragmentos, y cada uno representa una fase del diálogo con sus propios participantes, secuencia de turnos y estilo de interacción. Puedes crear una estructura como apertura, debate y consenso, y fijar reglas para las interrupciones y las réplicas breves de forma que el flujo no se sienta mecánico.

La interfaz usa un lienzo donde colocas avatares y contenido tomados de bibliotecas. Los paneles de inspector gestionan la configuración más fina, desde la persona de un avatar hasta los patrones de interacción dentro de un solo fragmento. Es un modelo de edición visual, no un flujo de trabajo con archivos de configuración.

Un panel de vista previa en directo muestra la transcripción en curso, y el modo de control humano sugiere respuestas de IA en un panel de auditoría. Puedes editar, aceptar o descartar cada sugerencia, lo que mantiene las aportaciones de la IA bajo tu control durante las pruebas en lugar de dejarlas correr sin revisión.

Para reducir la escritura manual, DialogLab genera prompts de conversación que puedes ajustar hacia un objetivo narrativo concreto, algo pensado para acelerar la primera pasada de creación y no para sustituir tu propia escritura.

Puedes probar un debate grupal bajo tres condiciones: control humano, donde tú diriges mediante cambios de tema y preguntas de sondeo; autónomo, donde los agentes participan en un orden definido; y reactivo, donde un agente solo responde cuando se le menciona directamente. Así comparas cuánta automatización necesita realmente una escena. La idea es encontrar el equilibrio adecuado para la simulación de diálogos con IA.

El panel de verificación funciona como herramienta de diagnóstico. El panel visualiza la distribución de turnos de palabra y el flujo de sentimiento, de modo que detectas el desequilibrio en una conversación sin leer la transcripción línea por línea, lo que ahorra tiempo real en sesiones largas. Eso ahorra tiempo de verdad. Las transcripciones largas son difíciles de revisar a mano.