AGENTES DE IA CON N8N + LLM
Construye agentes de IA autónomos usando n8n y LLMs como GPT-4o y Claude. Crea agentes con memoria persistente, herramientas externas y toma de decisiones. Automatización inteligente sin código.
Aprende a construir agentes de inteligencia artificial autónomos usando n8n como plataforma de orquestación combinada con LLMs como GPT-4o, Claude y modelos locales. Diseña agentes con memoria persistente y capacidad de tomar decisiones para ejecutar tareas multi-paso de forma autónoma.
Domina arquitectura de agentes, patrones ReAct y Plan-and-Execute. Equipa agentes con herramientas externas, bases de datos vectoriales e implementa supervisión humana. Despliega agentes en producción con endpoints de chat y webhook.
Herramientas que usarás
¿Para quién es este curso?
Para profesionales que buscan crear sistemas de IA avanzados sin programación. Agentes inteligentes para automatización empresarial compleja.
- Especialistas en automatización con IA
- Consultores de transformación digital
- Equipos de operaciones que buscan IA avanzada
- Profesionales de productividad con visión estratégica
- Integradores de sistemas de IA
- Analistas de procesos con foco en automatización inteligente
- Líderes de transformación digital
Temario
Lo que vas a aprender, unidad a unidad
- 01
Fundamentos de los Agentes de IA
Entiende qué es un agente de IA, cómo difiere de un chatbot simple y cuáles son los patrones arquitectónicos fundamentales. Comprende componentes: LLM, memoria, herramientas y orquestador. Identifica patrones ReAct y Plan-and-Execute.
- 02
Herramientas y Memoria del Agente
Equipa al agente con herramientas externas: búsqueda web, Google Sheets, bases de datos. Implementa memoria de conversación con ventana deslizante y memoria de largo plazo mediante bases de datos vectoriales. Construye herramientas personalizadas.
- 03
Agentes Multi-Herramienta y Despliegue
Diseña agentes capaces de ejecutar tareas multi-paso de forma autónoma. Implementa supervisión humana en puntos críticos del flujo. Despliega el agente con endpoints de chat y webhook. Monitoriza y depura comportamiento en producción.
Profesores
Profesionales en activo, no académicos
Todos nuestros profesores son profesionales en activo que trabajan día a día con las herramientas y metodologías que enseñan. En WAT creemos que la mejor formación viene de quienes aplican el conocimiento en proyectos reales, no solo de quienes lo leen en libros.
Resultados
Qué vas a conseguir
- Distinguir entre chatbot, cadena de prompts y agente autónomo
- Entender componentes de un agente: LLM, memoria, herramientas y orquestador
- Identificar patrones ReAct, Plan-and-Execute y Tool Use
- Evaluar cuándo un agente de IA aporta valor real en procesos
- Conectar búsqueda web, Wikipedia y APIs como herramientas
- Crear herramientas personalizadas con el nodo Tool
- Implementar memoria de conversación y bases de datos vectoriales
- Construir agentes multi-tarea con planificación automática
- Desplegar agentes en producción con monitorización
Por qué WAT
En otras escuelas vs En WAT
En otras escuelas
- Otras plataformas requieren programación avanzada para agentes IA
- Cursos sin enfoque en herramientas y memoria de agentes
- Formación que ignora despliegue en producción de agentes
- Empresas que no enseñan supervisión humana en sistemas IA
En WAT
- WAT enseña agentes IA complejos sin código avanzado
- Arquitectura completa desde fundamentos hasta despliegue
- Integración profunda de memoria vectorial y herramientas externas
- Casos reales de agentes autónomos en procesos empresariales
Preguntas frecuentes
FAQs
¿Cuál es la diferencia entre un agente y un chatbot?
Un agente toma decisiones independientes, usa herramientas y ejecuta tareas multi-paso sin intervención. Un chatbot solo responde preguntas. Los agentes son autónomos y orientados a objetivos.
¿Cómo agrego herramientas al agente?
Aprenderás a conectar búsqueda web, Google Sheets, bases de datos y crear herramientas personalizadas. El agente las usa automáticamente para resolver problemas.
¿Qué es la memoria del agente?
La memoria permite al agente recordar conversaciones previas y aprender del contexto. Implementamos memoria de conversación y bases de datos vectoriales para memoria a largo plazo.
¿Cómo controlo al agente en puntos críticos?
Configuramos puntos de validación humana donde el agente pausa para aprobación antes de ejecutar acciones importantes. Esto asegura control y seguridad.
¿Cuál es el costo de un agente IA en producción?
Aprenderás a gestionar costes de API, optimizar uso de tokens y monitorizar gasto. Los agentes bien diseñados suelen ser rentables comparado con trabajo manual.
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