Desarrollo de agentes con n8n
Distinguir cuándo conviene un chatbot, un flujo automatizado o un agente; diseñar la arquitectura básica de un agente (modelo, instrucciones, contexto, herramientas, memoria y controles); implementar agentes que consulten información y ejecuten acciones con herramientas, APIs y servicios externos; y construir y evaluar flujos agénticos de varios pasos con seguridad, trazabilidad e intervención humana.
Este curso es la versión general del programa Desarrollo de agentes: hay otra ruta para programadores: personas que leen Python básico y usan la terminal. Comparar las rutas →
Fechas
24 al 5 de diciembre de 2026
Horario
Mar, jue y sáb · 19:30 a 21:30 (hora de Bolivia)
Modalidad
Aula virtual con sesiones en vivo por Zoom y grabaciones
Certificación
30 horas académicas
12 en vivo + 18 de trabajo autónomo
Antes de este curso
No hace falta programar. Sí conviene manejarse con el navegador y con aplicaciones de uso diario. Se trabaja con n8n Cloud en su prueba gratuita o con n8n local, una cuenta de Google para la clave de Gemini y una de Telegram. La sesión 0 de autoestudio introduce la IA y los primeros pasos en n8n.
- 1Sesión 1. De chatbots a agentes: el primer agente con herramientas
- Chatbot, flujo automatizado o agente: cuándo conviene cada uno
- El nodo AI Agent, el Chat Trigger y las instrucciones del agente
- HTTP Request Tool para consultar APIs abiertas
- Práctica: un asistente que registra y consulta tus gastos en Data Tables
- 2Sesión 2. Conocimiento, contexto y memoria
- Búsqueda web como herramienta del agente
- RAG con tus PDFs: fragmentos, embeddings y recuperación
- Memoria de conversación y gestión del contexto
- Práctica: el asistente responde con tus documentos y recuerda lo hablado
- 3Sesión 3. Interoperabilidad, automatización y MCP
- Webhooks: que otros servicios activen tu flujo
- Subflujos como herramientas del agente
- MCP Client y MCP Server en n8n, permisos mínimos e inyección indirecta de instrucciones
- Práctica: el asistente usa una herramienta externa con permisos acotados
- 4Sesión 4. Flujos agénticos y varios agentes
- Patrones: cadena, router, paralelo y escritor-revisor
- Aprobación humana antes de una acción con efectos
- Varios agentes que se reparten el trabajo
- Práctica: un flujo de varios pasos con un punto de aprobación
- 5Sesión 5. Despliegue: el asistente como bot de Telegram (trabajo final)
- Crear el bot con BotFather y conectarlo al flujo
- Activar el flujo y mantenerlo funcionando
- Revisar ejecuciones fallidas
- Trabajo final: tu asistente personal, en línea y usable desde el teléfono
- 6Sesión 6. Evaluación y seguridad
- Evaluaciones: casos de prueba para un agente y cómo puntuarlos
- Guardrails de entrada y de salida
- Trazas: leer el historial de ejecuciones para ver qué decidió el agente
- Costos: tokens, modelos y límites de gasto