Agentes de IA

Construir un Agente Inteligente con Memoria y Conversación Continua

15 nodos 280 142 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Automatización que crea un agente inteligente capaz de interactuar con usuarios mediante conversación, mantener el contexto del diálogo en memoria y procesar solicitudes utilizando múltiples modelos de lenguaje (OpenAI y Ollama) para generar respuestas contextuales.

Cómo funciona

  1. 1.Capturar mensajes del usuario a través del activador de chat
  2. 2.Procesar mensajes mediante el agente inteligente usando cadenas LLM
  3. 3.Almacenar el historial de conversación en un búfer de memoria deslizante
  4. 4.Generar respuestas utilizando modelos OpenAI y Ollama en paralelo
  5. 5.Ejecutar solicitudes HTTP según las decisiones del agente
  6. 6.Devolver respuestas al usuario

Casos de uso

  • Crear un chatbot de atención al cliente que recuerde el historial de conversación
  • Construir un asistente virtual que combine múltiples modelos de IA para consultas complejas
  • Desarrollar un agente de ayuda interno que aprenda de interacciones anteriores

Requisitos

  • Clave API de OpenAI para acceso al modelo
  • Servidor Ollama alojado localmente o en la nube en funcionamiento
  • Permisos para enviar solicitudes HTTP a servicios externos
  • Comprensión de la configuración del búfer de memoria en n8n

Valor del servicio

Ideal como servicio de automatización inteligente que combina integraciones e inteligencia artificial para producir resultados listos para usar.

Aplicaciones utilizadas

Chat Trigger AI Agent OpenAI Memory LLM Chain Lm Chat Ollama

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 15
Aplicaciones 6
Vistas 280
Descargas 142

Cómo usar

  1. 1.Haz clic en "Descargar plantilla"
  2. 2.Abre tu panel de n8n
  3. 3.Ve a Workflows > Import from File
  4. 4.Selecciona el archivo descargado y configura las credenciales

Nodos utilizados (15)

/

When chat message received

Chat Trigger

#1

AI Agent

Agent

#2

DeepSeek

OpenAI

#3

Window Buffer Memory

Memory Buffer Window

#4

Basic LLM Chain2

LLM Chain

#5

Sticky Note

Sticky Note

#6

Sticky Note1

Sticky Note

#7

Ollama DeepSeek

Lm Chat Ollama

#8

Sticky Note2

Sticky Note

#9

Sticky Note3

Sticky Note

#10

DeepSeek JSON Body

HTTP Request

#11

DeepSeek Raw Body

HTTP Request

#12

Sticky Note4

Sticky Note

#13

Sticky Note5

Sticky Note

#14

Sticky Note6

Sticky Note

#15

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