Crear Agente IA con n8n

Ahora que has obtenido tu clave API de OpenAI, es hora de conectarla a n8n para poder usarla en tus workflows. Nuevamente, no hay nada complicado.

Estos son los pasos a seguir:

1. Inicia sesión en tu panel de control de n8n.

2. En la pantalla principal, justo al lado del botón Create Workflow, verás una pequeña flecha. Haz clic en ella, luego selecciona Create Credential.

3. En la lista que aparece, elige OpenAI como la aplicación.

4. Se abrirá un formulario: simplemente pega la clave API que creaste en la sección anterior.

5. Guarda, y eso es todo.

Con estas credenciales en su lugar, podrás llamar a OpenAI desde tus workflows, probar solicitudes y, lo más importante, empezar a crear agentes IA poderosos y personalizados.

¡Ahora vamos a lo concreto! Vamos a crear nuestro primer workflow y añadir un trigger, es decir, el evento que activará el agente IA.

Así es como hacerlo:

1. Desde tu panel de control de n8n, haz clic en Crear un Workflow para empezar un nuevo workflow vacío.

2. En la barra de búsqueda a la derecha de la pantalla, simplemente escribe “Chat”.

3. De los resultados, selecciona el trigger Cuando se recibe un mensaje de chat.

4. Haz clic en él, y listo, el nodo se añade a tu workflow.

Con este trigger, tu workflow estará listo para reaccionar tan pronto como se reciba un mensaje, lo cual es perfecto para construir un agente conversacional. Ahora podemos pasar al siguiente paso y conectar el modelo OpenAI.

Ahora que has configurado tu trigger Cuando se recibe un mensaje de chat, vamos a añadir el agente IA que procesará los mensajes recibidos.

Estos son los pasos:

1. Haz clic en el pequeño “+” junto al nodo Cuando se recibe un mensaje de chat que agregaste anteriormente.

2. En la lista que aparece, selecciona AI, luego AI Agent.

3. Una vez agregado el nodo, es importante: deja la configuración por defecto.

   • Para el campo Source for Prompt, asegúrate de que Connected Chat Trigger Node esté seleccionado.

   • No modifiques nada más por ahora.

Con esta configuración, tu agente IA ya está listo para recibir los mensajes captados por el trigger y responder a ellos. Luego vamos a enriquecer esta configuración para hacerla más inteligente y permitir que recuerde los intercambios.

Ahora vamos a conectar el modelo de lenguaje que permitirá a tu agente IA entender y generar respuestas.

Así es como hacerlo:

1. Bajo el nodo AI Agent, verás una sección llamada ChatModel (es la primera a la izquierda).

2. Haz clic en el pequeño “+” que está vinculado a esta sección.

3. En la barra de búsqueda a la derecha, escribe OpenAI ChatModel y selecciónalo de la lista.

4. En la configuración del nodo, asegúrate de elegir la Credential to connect with que creaste anteriormente con tu clave API de OpenAI.

5. Para el modelo, puedes dejar el predeterminado o seleccionar otro de la lista. No es necesario entrar en detalles por ahora, ya que los modelos evolucionan rápidamente y lo importante aquí es validar el funcionamiento global.

Una vez completado este paso, tu agente IA tendrá su “cerebro” conectado y estará listo para procesar los prompts que reciba a través del trigger.

Para que tu agente IA sea realmente útil, debe ser capaz de recordar el contexto de una conversación. Aquí es donde entra en juego la memoria.

Así es como añadirla:

1. Bajo el nodo AI Agent, verás un botón llamado Memory.

2. Haz clic en él.

3. En la barra de búsqueda a la derecha, selecciona Simple Memory for Beginners. Es la memoria más simple y perfectamente adecuada para empezar.

En este punto, verás un campo llamado Context Window Length.

Este número corresponde a la cantidad de interacciones pasadas que el agente IA recordará.

En el contexto de una conversación, esto permite que el agente recuerde los intercambios previos para ofrecer respuestas más pertinentes y coherentes. Cuanto mayor sea el número, más contexto tendrá el agente, pero ten en cuenta que esto también puede consumir un poco más de recursos.

Una vez añadida esta memoria, tu agente tendrá una base conversacional sólida. Luego podremos pasar al siguiente paso de añadir una primera herramienta para enriquecer aún más sus capacidades.

Para hacer que tu agente IA sea realmente útil, es necesario darle acceso a herramientas externas, llamadas tools. En este ejemplo, vamos a conectarle una sola herramienta: Wikipédia. Esto le permitirá obtener información directamente de Wikipedia y responder de manera más completa y pertinente.

Así es como hacerlo:

1. Bajo el nodo AI Agent, haz clic en el botón Tool.

2. Haz clic en el pequeño “+” debajo.

3. En la barra de búsqueda en la parte superior derecha, escribe Wikipédia.

4. Selecciona el módulo Wikipédia de la lista.

Una vez añadido, tu agente podrá consultar los datos de Wikipedia para enriquecer sus respuestas. Es un excelente punto de partida para permitirle buscar información y respaldar sus respuestas con contenido externo.

¡Enhorabuena, tu agente IA conversacional está listo!

Acabas de crear tu primer agente IA en n8n.

Para probarlo:

• Haz clic en OpenChat en la parte inferior de la pantalla.

• Escribe tus mensajes en la zona inferior izquierda.

• Hazle preguntas, te responderá en directo.

Ejemplo de pregunta conectada a Wikipedia:

«¿En qué año nació Julio César?» → El agente buscará la respuesta en Wikipedia y te la dará.

Pero ten en cuenta que es muy fácil ir más allá:

• En lugar de un trigger sobre chat message en n8n, por ejemplo, puedes conectar un canal de Telegram.

• Así podrás chatear con tu agente IA directamente en Telegram (o cualquier otra herramienta conectada a n8n).

• Puedes conectar la herramienta que desees a este módulo IA, darle la inteligencia que quieras, y comenzar conversaciones donde quieras, como quieras.

Comienza generando una clave API de Notion. Haz clic en tu espacio de trabajo en la parte superior izquierda, ve a Configuración → Conexión → Gestionar integraciones. Crea una nueva integración, elige tu espacio, define el tipo interno, guarda y recupera tu clave API.

En n8n, agrega estas credenciales: haz clic en Crear Credenciales, selecciona Notion, y pega tu clave API.

Finalmente, crea una base de Notion con las columnas ID y FrenchResume — esto es un requisito indispensable.

En n8n, haz clic en el + en la parte superior derecha y busca RSS Feed Trigger. Selecciona el primer resultado.

En el campo Feed URL, pega este flujo de ejemplo: https://seths.blog/feed/atom

Haz clic nuevamente en el +, busca AI, y selecciona AI-Agent.

En Source for Prompt User Message, elige Define Below y agrega este prompt:

“Incoming article: – ID: {{ $json[“id”] }} – Content: {{ $json[“content”] }}

En System Message, pega este prompt:

“You are an expert autonomous assistant managing marketing blog articles. Your goal: – Process new RSS articles and manage their storage in Notion. Workflow: 1. When you receive a new article: – CALL THE GetAllPage TOOL **ONCE** to retrieve the database. – WAIT for the GetAllPage response. 2. Check if the current article ID exists. 3. If it exists → skip further actions. 4. If not: – Generate a short French summary. – CALL THE CreateNotionPage TOOL. Rules: – NEVER CALL GetAllPage MORE THAN ONCE PER ARTICLE. – WAIT FOR tool results before continuing. – Do NOT send raw JSON or tool outputs in your message. – Do NOT explain your reasoning.”

Añade un módulo OpenAI ChatModel y deja el modelo seleccionado por defecto. Servirá como motor IA para generar los resúmenes en francés.

Añade dos módulos Tools Notion: GetManyDataPage y Create a Notion Page.

Para GetManyDataPage, pon en Tool Description (establecer manualmente) :

“Tool Name: GetAllPage Description: Esta herramienta recupera todos los artículos de la base de datos de Notion. Devuelve dos campos clave para cada artículo: – ID → el identificador único del artículo. – FrenchResume → el resumen en francés del artículo. Debes usar estos datos para determinar si el artículo actual ya ha sido procesado.”

Para Create a Notion Page, pon en Tool Description (establecer manualmente) :

“Tool Name: CreateNotionPage Description: Esta herramienta crea una nueva página en la base de datos de Notion. Toma dos entradas, que deben coincidir exactamente con los parámetros del nodo: – title → el identificador único del artículo (utilizado como título de la página) – FrenchResume → el resumen en francés generado por la IA No realiza ninguna validación ni resumen.”

Realiza una prueba del módulo. El agente verificará si el artículo del flujo RSS ya existe en Notion. Si no es el caso, creará automáticamente una nueva línea con un resumen en francés del artículo.