Agentes de IA

Procesar Mensajes de Chat con Agente Inteligente y División de Lotes

18 nodos 303 129 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Un flujo de trabajo que captura mensajes de chat entrantes, los dirige a un agente de IA potenciado por un modelo de lenguaje avanzado, divide las respuestas en lotes gestionables y mantiene el contexto de la conversación usando búferes de memoria.

Cómo funciona

  1. 1.Recibir mensaje entrante desde el disparador de interfaz de chat
  2. 2.Enrutar el mensaje al agente IA respaldado por modelo OpenRouter
  3. 3.Dividir la respuesta del agente en lotes de procesamiento separados
  4. 4.Almacenar el contexto de la conversación en búfer de memoria
  5. 5.Aplicar lógica condicional para dirigir el flujo según el tipo de respuesta

Casos de uso

  • Construir un chatbot consciente del contexto que recuerde el historial de conversaciones
  • Gestionar consultas de clientes de alto volumen procesándolas en lotes paralelos
  • Automatizar respuestas a preguntas frecuentes con aprendizaje continuo

Requisitos

  • Clave API válida de OpenRouter configurada
  • Interfaz de chat compatible con n8n
  • Asignación de memoria suficiente para almacenar historial de conversaciones

Valor del servicio

Ideal como servicio de automatización operativa para conectar sistemas, reducir tareas manuales y acelerar la entrega de resultados a clientes o equipos internos.

Aplicaciones utilizadas

Chat Trigger AI Agent Split In Batches Memory Lm Chat Open Router

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 18
Aplicaciones 5
Vistas 303
Descargas 129

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 (18)

/

When chat message received

Chat Trigger

#1

AI Agent

Agent

#2

Loop Over Items

Split In Batches

#3

Extract mentions

Code

#4

Simple Memory

Memory Buffer Window

#5

Set last Assistant message as input

Set

#6

Set user message as input

Set

#7

First loop?

If

#8

Set lastAssistantMessage

Set

#9

Combine and format responses

Code

#10

Define Global Settings

Code

#11

Define Agent Settings

Code

#12

Sticky Note

Sticky Note

#13

Sticky Note1

Sticky Note

#14

Sticky Note2

Sticky Note

#15

Sticky Note3

Sticky Note

#16

Sticky Note4

Sticky Note

#17

OpenRouter Chat Model

Lm Chat Open Router

#18

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