Descarga el WorkFlow de la lección:
Después de hacer el trabajo de preparar y formatear la entrada del usuario, finalmente es hora de que nuestro agente piense y genere una respuesta. En esta lección, nos sumergiremos en la configuración del nodo AI Agent, donde definiremos su personalidad, sus conocimientos y su capacidad para recordar conversaciones.
Objetivos de esta lección:
- Conectar el flujo de datos al nodo AI Agent.
- Configurar el mensaje del usuario y añadir contexto adicional.
- Definir el «System Prompt» para darle al agente sus instrucciones y personalidad.
- Establecer un sistema de memoria a largo plazo usando Postgres para conversaciones coherentes.
Paso 1: Añadir y Conectar el Nodo AI Agent
Este es el nodo central que orquesta la interacción con el modelo de lenguaje.
- Añade un nodo AI Agent después de concatenar_mensajes.
- Renómbralo a agente_IA_principal.
Paso 2: Configurar la Entrada del Usuario (User Message)
Debemos decirle al agente qué es lo que el usuario ha dicho.
- Dentro del nodo AI Agent, en la sección Source for Prompt (User Message) por defecto, puede estar en modo Connected Chat Trigger Node cámbialo a Define below.
- En la sección Prompt (User Message) que es el mensaje que recibe el modelo, cambia a Expression e introduce:
Mensaje del usuario: {{ $json.input_final }}
fecha actual: {{ $now }}
Paso 3: Definir la Personalidad
System Message dentro de Options: Este es el conjunto de instrucciones más importante. Define la personalidad, el rol, las capacidades y las limitaciones del agente.
Un ejemplo genérico sería:
Eres un asistente virtual amable y servicial llamado Pedro. Tu objetivo es ayudar a los usuarios a resolver sus dudas de manera clara y concisa. No debes inventar información. Si no sabes algo, admítelo.
Paso 4: Definir el Cerebro (Modelo de Inteligencia Artificial)
- En la sección Chat Model, haz clic en el signo más para agregar un modelo de inteligencia artificial.
- Elige el proveedor (por ejemplo, OpenAI) y el modelo que deseas usar. Para este ejemplo voy a seleccionar OpenAI con su modelo GPT-5.
Paso 5: Dotar al Agente de Memoria a Largo Plazo
Para que un agente pueda mantener una conversación coherente, necesita recordar lo que se ha dicho antes. No podemos depender de Redis para esto, ya que lo borraremos después de cada respuesta. Necesitamos una memoria persistente.
Requisito: Necesitarás tener una base de datos Postgres (como la que viene con Supabase) instalada y tus credenciales añadidas en N8n.
- En la sección Memory, haz clic en el signo más.
- Elige Postgres.
- Configura la memoria:
- Credential: Selecciona tu credencial de Postgres, en mi ejemplo es Postgres que viene con Supabase.
- Session ID: Este es el identificador único para cada historial de chat. Al igual que con Redis, debemos usar algo único para cada usuario: el número de teléfono.
- Cámbialo a Define Below y en Key arrastra la variable numero_remitente desde organizar_datos.
- Table Name: Dale un nombre a la tabla donde se guardarán los historiales. Por ejemplo, memoria_agente_whatsapp.
Pro-Tip: N8n creará esta tabla automáticamente si no existe, ¡no necesitas crearla manualmente en tu base de datos! - Context Window Length: Define cuántos mensajes (entre los del usuario y los del agente) recordará el agente. Un valor de 20 es un buen punto de partida (recordará los últimos 10 mensajes tuyos y los últimos 10 suyos).
Recomiendo entre 20 y 100.
- Guarda el flujo.
¡Listo! Al ejecutar este nodo, N8n tomará el mensaje del usuario, lo combinará con el historial de chat de la base de datos, lo enviará todo al modelo de OpenAI junto con el System Prompt, y en el Output obtendremos la respuesta de texto generada por la IA.
Resumen de la Lección:
Hemos configurado con éxito el corazón y el cerebro de nuestro sistema. Este es el punto donde la magia de la IA generativa entra en acción.
Hemos aprendido a:
- Configurar el nodo AI Agent para procesar la entrada del usuario.
- Enriquecer la entrada con contexto adicional como la fecha.
- Establecer la personalidad y las directrices del agente a través del System Prompt.
- Implementar una memoria persistente con Postgres para permitir conversaciones a largo plazo.
Próximos Pasos:
La IA nos ha dado una respuesta, pero a menudo es un bloque de texto largo y denso. En la siguiente lección, aprenderemos a tomar esta respuesta y, usando otra llamada a la IA, la dividiremos en múltiples mensajes cortos y fáciles de leer, preparando el terreno para enviarlos de vuelta al usuario a través de WhatsApp.