Cómo Crear un Agente IA en n8n desde Cero: Guía Completa

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N8n agente IA crear desde cero es uno de los usos más prácticos de n8n. Los agentes IA en n8n son flujos de automatización que utilizan inteligencia artificial para tomar decisiones, usar herramientas y completar tareas complejas de forma autónoma. A diferencia de una simple llamada a OpenAI, un agente puede buscar en internet, leer bases de datos, enviar emails y encadenar varias acciones según el contexto. En esta guía aprenderás a crear uno desde cero.

¿Qué es un agente IA en n8n?

Un agente IA combina:

  • Un modelo de lenguaje (LLM) como GPT-4o o Claude, que actúa como cerebro
  • Herramientas (tools) que el agente puede ejecutar: buscar en Google, leer documentos, llamar APIs
  • Memoria para recordar el contexto de conversaciones anteriores
  • Un loop de razonamiento donde el agente decide qué herramienta usar en cada paso

El resultado es un sistema que puede recibir una tarea en lenguaje natural y resolverla de forma autónoma usando las herramientas disponibles.

Requisitos

  • n8n versión 1.0 o superior (el nodo AI Agent está disponible desde esta versión)
  • Credenciales de OpenAI o Anthropic
  • Acceso a la interfaz de n8n

Paso 1: Crear un nuevo workflow con el nodo AI Agent

  1. Crea un workflow nuevo en n8n
  2. Añade un nodo trigger (por ejemplo, Chat Trigger para un agente conversacional)
  3. Añade el nodo AI Agent desde la sección de nodos de IA

El nodo AI Agent tiene tres slots principales:

  • Chat Model: el LLM que usará el agente
  • Memory: opcional, para recordar conversaciones
  • Tools: las herramientas que puede usar

Paso 2: Configurar el modelo de lenguaje

Conecta al slot Chat Model el nodo OpenAI Chat Model:

  1. Añade el nodo OpenAI Chat Model
  2. Selecciona tus credenciales de OpenAI
  3. Elige el modelo: gpt-4o para mejor calidad o gpt-4o-mini para menor coste
  4. Conecta la salida del nodo al slot Chat Model del AI Agent

También puedes usar el nodo Anthropic Chat Model con Claude, o Ollama Chat Model para modelos locales gratuitos.

Paso 3: Añadir memoria al agente

Sin memoria, el agente olvida cada conversación. Para añadir contexto persistente:

  1. Añade el nodo Window Buffer Memory
  2. Configura Context Window Length: 10 (guarda los últimos 10 mensajes)
  3. Conecta al slot Memory del AI Agent

Para memoria más duradera entre sesiones, usa Postgres Chat Memory o Redis Chat Memory que almacenan el historial en base de datos.

Paso 4: Añadir herramientas al agente

Las herramientas son lo que hace poderoso a un agente. Conecta cualquier nodo de n8n al slot Tools:

Herramienta de búsqueda web

Añade el nodo SerpAPI o Tavily como herramienta de búsqueda. Configura la descripción de la herramienta para que el agente sepa cuándo usarla:

Busca información actualizada en internet. Úsala cuando necesites datos recientes, noticias o información que puede haber cambiado.

Herramienta de cálculo con código

Añade el nodo Code como herramienta:

// El agente puede ejecutar este código para cálculos
const expression = $input.first().json.expression;
return [{ result: eval(expression) }];

Con descripción: "Ejecuta cálculos matemáticos y operaciones con datos."

Herramienta de base de datos

Conecta un nodo Postgres o MySQL con una query dinámica:

SELECT * FROM clientes WHERE nombre LIKE '%{{ $input.first().json.nombre }}%'

Descripción: "Busca información de clientes en la base de datos por nombre."

Paso 5: Configurar el system prompt del agente

El system prompt define el comportamiento del agente. En el nodo AI Agent, busca la opción System Message:

Eres un asistente de soporte al cliente para [Tu Empresa].

Puedes:
- Buscar información actualizada en internet
- Consultar la base de datos de clientes
- Realizar cálculos

Responde siempre en español, de forma concisa y profesional.
Si no tienes suficiente información para responder con seguridad, dilo claramente.

Paso 6: Probar el agente

Activa el Chat Trigger y abre el chat de prueba en n8n. Escribe una pregunta que requiera usar herramientas:

"¿Cuál es el precio actual del dólar y cuánto serían 500 euros en pesos mexicanos?"

Verás en los logs de n8n cómo el agente:

  1. Decide usar la herramienta de búsqueda web
  2. Busca el tipo de cambio actual
  3. Usa la herramienta de cálculo para la conversión
  4. Devuelve la respuesta completa

Ejemplo avanzado: Agente de investigación

Un agente que recibe una empresa como input y devuelve un informe completo:

Tools del agente:

  • Búsqueda web (últimas noticias de la empresa)
  • LinkedIn scraper (información del equipo)
  • Nodo HTTP Request (consultar datos en Crunchbase)

Prompt del sistema:

Eres un analista de inteligencia de negocio. Cuando recibas el nombre de una empresa, investiga y proporciona:
1. Descripción y actividad principal
2. Últimas noticias relevantes
3. Tamaño estimado y sede
4. Información del fundador/CEO si está disponible

Formatea la respuesta en secciones claras.

Añadir el agente a una web

Para exponer tu agente en una web o app externa:

  1. Cambia el trigger de Chat a Webhook
  2. El webhook recibe { "message": "pregunta del usuario", "sessionId": "usuario123" }
  3. Configura la memoria usando sessionId para separar conversaciones
// En el nodo Set, antes del AI Agent:
// sessionId para memoria separada por usuario
{ "sessionId": $json.sessionId }

Conclusión

Crear un agente IA en n8n es más sencillo de lo que parece gracias al nodo AI Agent nativo. La combinación de un LLM potente, memoria contextual y herramientas conectadas a tus sistemas reales convierte n8n en una plataforma completa para agentes de IA. Empieza con un agente simple con una o dos herramientas y añade complejidad gradualmente.

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