GuíaIntermedio
Chatbots y Agentes de IA con n8n
Construye chatbots y sistemas de agentes de IA que conversan, recuerdan, ejecutan acciones sobre sistemas reales y se delegan tareas entre sí, usando los nodos nativos de AI Agent de n8n 2.0 de forma visual, sin frameworks de código. La guía cubre el bucle agéntico completo: elegir modelo y escribir el system prompt, dar memoria persistente al agente, conectarlo a herramientas sobre sistemas reales (Gmail, Sheets, bases de datos, MCP), diseñar sistemas multi-agente con el patrón orquestador-trabajador, y llevarlo a canales reales como chat web, WhatsApp, Telegram y voz. Cierra con seguridad del agente (prompt injection, límites de confianza, human-in-the-loop) y un proyecto de atención al cliente multicanal, defendible en entrevista y portafolio.
- 64
- lecciones
- 8
- módulos
- Inglés · Español
- disponible en
- Sí
- certificado
- Gratis
- acceso
Resultados
Lo que vas a poder hacer
- Diferenciar agente, chatbot e IA procedural, y entender el bucle agéntico (razonar, actuar, observar) del nodo AI Agent nativo
- Elegir un modelo vigente y proveedor (Anthropic, OpenAI, Google o Ollama local), y escribir un system prompt con rol y límites claros
- Dar memoria al agente: window buffer memory, memoria persistente por session ID, y manejar el context drift en conversaciones largas
- Conectar herramientas sobre sistemas reales (tool calling): Gmail, Sheets, bases de datos y HTTP, con contratos y límites de confianza
- Diseñar sistemas multi-agente con el patrón orquestador-trabajador, delegación nativa entre agentes y control de costo y latencia
- Llevar el agente a canales reales: Chat Trigger y widget web, WhatsApp Business API, Telegram y agentes de voz
- Proteger al agente contra prompt injection (directa y vía tools), definir límites de confianza y aprobación humana antes de acciones sensibles
- Depurar agentes con replay de ejecución y trazado de tool calls
- Integrar todo en un sistema de atención al cliente multicanal y multi-agente, con memoria persistente y guardrails
Antes de empezar
Qué necesitas traer
Es para ti si...
- Personas que ya completaron los fundamentos de automatización con IA en n8n y quieren pasar de cadenas fijas a agentes autónomos
- Automatizadores que necesitan agentes que actúan sobre sistemas reales (CRM, correo, calendario), no solo responden texto
- Equipos de soporte o ventas que buscan un agente multicanal (web, WhatsApp, voz) con memoria persistente por cliente
- Quienes se preparan para roles que piden experiencia con agentes en producción, no solo pruebas de concepto
Requisitos y materiales
- Fundamentos de automatización con IA en n8n completados (qué es un LLM, prompting, conectar modelos, salidas estructuradas)
- Una instancia de n8n (self-hosted Community a $0 por defecto; Cloud es opcional)
- Acceso a al menos un modelo de IA vigente: API key de Anthropic, OpenAI o Google, o un modelo local con Ollama
- No requiere saber programar: el nodo Code se usa de forma puntual, no se enseña desde cero
Contenido
El temario, módulo por módulo
Abre cualquiera para ver sus lecciones.
- 1. Introducción: qué vas a construir en esta guía
- 2. Agente, chatbot y IA procedural: tres cosas distintas
- 3. Qué es un bucle agéntico: razonar, actuar, observar
- 4. El nodo AI Agent nativo en n8n 2.0
- 5. Las cuatro piezas: modelo, prompt, tools y memoria
- 6. Cuándo usar un agente y cuándo no
- 7. Dónde correrás tus agentes: self-hosted Community vs Cloud
- 8. Mini-proyecto: tu primer agente que responde
- 1. Introducción: el cerebro del agente
- 2. Elegir el modelo: familias vigentes en 2026 (y cuáles evitar)
- 3. Conectar proveedores de IA: credenciales de Anthropic, OpenAI y Google
- 4. Modelos locales con Ollama: un agente a $0 (Llama 3, Mistral)
- 5. El system prompt: rol, límites y formato de respuesta
- 6. Parámetros del modelo y salida estructurada
- 7. Probar y repetir ejecuciones con el motor de depuración
- 8. Mini-proyecto: un agente asesor con personalidad y límites
- 1. Introducción: el agente que recuerda
- 2. Por qué la memoria lo cambia todo
- 3. Window Buffer Memory: la ventana de contexto
- 4. Memoria persistente: session ID y almacenamiento
- 5. Conversaciones multi-turno: mantener el hilo
- 6. Cuando la memoria se degrada: context drift en conversaciones largas
- 7. Cuándo olvidar: resumir y reiniciar el contexto
- 8. Mini-proyecto: agente conversacional con memoria persistente por usuario
- 1. Introducción: el agente que actúa
- 2. Qué es una tool y cómo el agente decide usarla (tool calling)
- 3. Tools nativas de n8n: buscar, crear, enviar
- 4. Conectar sistemas reales: Gmail, Sheets, base de datos y HTTP
- 5. Contratos de herramientas y límites de confianza
- 6. Sub-workflows como tools: encapsular lógica reutilizable
- 7. MCP en n8n: consumir tools externas y el servidor MCP de instancia
- 8. Mini-proyecto: agente que ejecuta 3 acciones sobre sistemas reales
- 1. Introducción: agentes que delegan
- 2. Por qué un solo agente no alcanza: separar responsabilidades
- 3. El patrón orquestador-trabajador
- 4. Un agente como tool de otro agente: delegación nativa
- 5. Diseñar el equipo: roles, handoffs y contratos entre agentes
- 6. Bucles agénticos entre agentes: condiciones de parada
- 7. Costo y latencia de un sistema multi-agente
- 8. Mini-proyecto: sistema triage → especialista (2-3 agentes)
- 1. Introducción: llevar el agente a canales reales
- 2. Chat Trigger y widget web embebido
- 3. WhatsApp Business API: el agente donde está el cliente
- 4. Bots de Telegram
- 5. Agentes de voz: Vapi, Retell y ElevenLabs
- 6. UX conversacional por canal: asíncrono, límites y botones
- 7. Un agente, varios canales: arquitectura reutilizable
- 8. Mini-proyecto: el mismo agente en web y WhatsApp
- 1. Introducción: agentes seguros y confiables
- 2. Prompt injection: cuando la entrada del usuario secuestra al agente
- 3. Injection a través de tools: Gmail y Calendar como vector
- 4. Límites de confianza: qué puede hacer el agente sin permiso
- 5. Human-in-the-loop: aprobación antes de acciones sensibles
- 6. Alucinación y verificación de la salida
- 7. Depurar agentes: replay y trazado de tool calls
- 8. Mini-proyecto: endurecer un agente con guardrails, HITL y validación
- 1. Introducción del proyecto: qué vas a entregar y cómo se evalúa
- 2. Diseño del sistema: agentes, tools, memoria, canales y guardrails
- 3. El agente de triage y los especialistas (multi-agente)
- 4. Tools: consultar CRM y conocimiento, crear tickets y escalar
- 5. Memoria persistente por cliente + web y WhatsApp
- 6. Guardrails y traspaso a humano para acciones sensibles
- 7. Depuración, monitoreo básico y control de costos
- 8. Entrega: demo, defensa y cómo presentarlo en tu portafolio
Dudas frecuentes
Lo que suele preguntarse
Sin límite. Es una guía gratuita: entras cuando quieras, las veces que quieras.
No. Los módulos están ordenados de menos a más, pero puedes saltar al que necesites. Tu progreso se guarda por lección.
Lo que haga falta está en «Qué necesitas traer», arriba. Si no aparece nada ahí, puedes empezar desde cero.
En el grupo de WhatsApp del Club, y cada quince días hay un live con un instructor donde se resuelven dudas en vivo.
Sí. Al terminar todas las lecciones se emite automáticamente, con un código verificable que puedes compartir en LinkedIn.
Empieza cuando quieras
Lo que dicen los estudiantes
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