Dominio de Flujos de Trabajo de Agentes Multi-AI en N8N

Desbloquea los secretos del automatización avanzada con N8N dominando flujos de trabajo de agentes multi-AI. En este tutorial integral, te guiaremos a través de la creación de un flujo de trabajo de incorporación de clientes que minimiza las alucinaciones y simplifica procesos AI complejos.

Introducción a N8N y Flujos de Trabajo de Agentes Multi-AI

Recientemente, uno de mis clientes se puso en contacto conmigo con un problema grave en su flujo de trabajo de AI en N8N. El flujo de trabajo parecía impresionante, pero estaba lejos de ser efectivo, con un solo agente de IA intentando hacer todo. Esto resultó en tiempos de respuesta más lentos, alucinaciones y salidas de baja calidad. Este es el flujo de trabajo inicial que estamos optimizando

¿Por qué Flujos de Trabajo de Agentes Multi-AI?

Antes de sumergirnos en la reparación del flujo de trabajo, hablemos de por qué no es una buena idea confiar en un solo agente. Un agente solo intentando hacer todo se sobrecarga, lo que resulta en tiempos de respuesta más lentos, alucinaciones y salidas de baja calidad. Por el contrario, un sistema multiagente distribuye las responsabilidades entre agentes especializados, cada uno diseñado para una tarea específica, mejorando tanto la precisión como el rendimiento. Agente único vs flujo de trabajo multiagente

Flujo de Trabajo de Incorporación de Clientes

Imagina una empresa que quiere simplificar su proceso de incorporación de clientes. Un empleado completa un formulario cuando un nuevo cliente se inscribe, desencadenando un flujo de trabajo en N8N. El flujo de trabajo incluye un agente maestro de IA que actúa como enrutador, delegando tareas a otros agentes de IA especializados. Flujo de trabajo de incorporación de clientes

Solucionar Problemas con Flujo de Trabajo de Agente Único

El primer problema con este flujo de trabajo complejo es el agente único sobrecargado. Para solucionar esto, crearemos cinco agentes diferentes, cada uno con un papel específico. Renombraremos el primer agente a "agente enrutador maestro" y crearemos otros cuatro agentes: agente de correo electrónico, agente de investigación, agente de gestión de tareas y agente de calendario. Flujo de trabajo multiagente

Asignar Tipos de Agentes

No todos los agentes son iguales, y elegir el adecuado para la tarea puede hacer una gran diferencia. Por ejemplo, un agente de herramientas es ideal para tareas que requieren interactuar con sistemas externos, mientras que un agente react es ideal para tareas de razonamiento y toma de decisiones. Asignaremos los tipos de agentes para cada agente según sus roles específicos. Tipos de agentes

Plantilla de Prompt Universal

Para solucionar el problema de prompts mal devueltos sin instrucciones claras, utilizaremos una plantilla de prompt universal que funcione para cualquier agente. La plantilla incluye una definición de rol, alcance, sección de comandos, sección de formato y sección de restricciones. Plantilla de prompt universal

Salidas Estructuradas

El último problema es la salida no estructurada. En lugar de usar respuestas de texto plano, utilizaremos un parser de salida estructurada para definir la salida JSON que el agente enrutador debe devolver. Esto hace que sea más fácil administrar y realizar cambios en el flujo de trabajo. Salidas estructuradas

Al seguir estos pasos, podemos crear flujos de trabajo de IA eficientes y escalables en N8N, elevando nuestras capacidades de automatización. Si deseas aprender más sobre N8N y agentes de IA, no olvides verificar los otros videos enlazados en la descripción. Si encontraste este video útil, dale un pulgar hacia arriba, suscríbete a Future Minds y hazme saber en los comentarios cómo estás utilizando N8N y IA en tus proyectos.