🚀 Feature: Enhanced elite agent chat intelligence

backend/app/routers/analysis.py

@@ -44,12 +44,18 @@ async def agent_chat(request: ChatRequest):
     history_str = "\n".join([f"{m.role.upper()}: {m.content}" for m in request.history])
     
     prompt = (
-        f"Eres {request.agent} en AndesOps AI.\n"
+        f"Eres {request.agent} en AndesOps AI, un consultor experto de élite.\n"
         f"CONTEXTO DE LA LICITACIÓN:\n{request.tender.model_dump_json()}\n\n"
         f"DATOS DE MI EMPRESA:\n{request.company_profile.model_dump_json()}\n\n"
         f"HISTORIAL DE CHAT:\n{history_str}\n\n"
         f"PREGUNTA DEL USUARIO: {request.message}\n\n"
-        f"INSTRUCCIONES: Responde como el experto {request.agent}. Sé directo, profesional y usa los datos de la empresa para dar respuestas personalizadas. Si te preguntan sobre requisitos, búscalos en la licitación."
+        f"INSTRUCCIONES CRÍTICAS:\n"
+        f"1. Responde con la personalidad de {request.agent}. Sé agudo, profesional y estratégico.\n"
+        f"2. ANALIZA LAS BASES: Revisa minuciosamente el campo 'description' (que contiene las bases técnicas) para responder.\n"
+        f"3. CITA EL DOCUMENTO: Si encuentras un dato clave (montos, multas, plazos), menciónalo explícitamente.\n"
+        f"4. CONSEJO ESTRATÉGICO: Basándote en la experiencia de la empresa ({request.company_profile.experience}), sugiere un punto a favor o una debilidad a cubrir.\n"
+        f"5. Si la información no está, indica qué documento específico debería pedir el usuario para aclarar la duda.\n"
+        f"RESPONDE EN ESPAÑOL."
     )
     
     response = await call_gemini_with_model(prompt, request.model)