19.- Taller: Agentes IA (n8n) Multimodales

Este taller práctico se centra en la creación y optimización de interfaces frontend y flujos de trabajo utilizando n8n, con un enfoque específico en la gestión de mensajes multimodales. El objetivo principal es que los participantes aprendan a procesar diferentes formatos de entrada, como audio, imágenes y texto, permitiendo que agentes de Inteligencia Artificial interactúen de manera más natural y eficiente. Se destaca la importancia de preparar al agente para analizar archivos binarios y convertirlos en datos estructurados que la IA pueda interpretar para ofrecer respuestas precisas a los usuarios.

Un punto clave del taller es la implementación de sistemas de atención al cliente automatizados, como el caso de una tienda de ropa. En esta sección se explica cómo conectar un agente a un catálogo basado en hojas de cálculo para responder consultas específicas. Se detalla cómo manejar situaciones comunes donde un usuario envía, por ejemplo, la foto de un producto y pregunta por su disponibilidad, enseñando a descomponer la imagen en una descripción técnica que la IA utiliza para realizar búsquedas inteligentes dentro de la base de datos de inventario.

Durante la sesión, se aborda la resolución de problemas técnicos comunes, como el “ruido” en las respuestas de la IA cuando esta se limita a describir la imagen en lugar de actuar como un asistente. Se enfatiza que el diseño del prompt y la configuración del flujo son fundamentales para evitar que el agente dé respuestas redundantes. Se introducen conceptos de lógica avanzada en n8n, como el uso del nodo Switch para canalizar mensajes según su tipo (audio, imagen o texto), evitando errores de ejecución cuando ciertos campos de datos están ausentes en la solicitud.

El taller profundiza en la integración de diversas herramientas de IA y modelos de lenguaje a través de OpenRouter, permitiendo utilizar modelos como Gemini 2.0 Flash de Google de manera flexible. Se explica el proceso técnico de descargar archivos multimedia desde plataformas de mensajería como Telegram o WhatsApp, convertirlos a formato Base64 y enviarlos a los modelos de visión o transcripción. Este flujo permite que el sistema “escuche” audios y “vea” imágenes, unificando toda la información en una variable de mensaje coherente para el procesamiento final.

En cuanto a la conectividad con plataformas de mensajería, se aclaran las ventajas de prototipar con Telegram debido a su baja burocracia técnica, aunque se asegura que los conocimientos son totalmente transferibles a WhatsApp. Se analizan las diferencias en cómo cada plataforma entrega los metadatos de los archivos, como las múltiples versiones de tamaño de una imagen o los pies de foto (captions). Entender estas estructuras es vital para capturar siempre la versión de mayor calidad y asegurar que la IA tenga suficiente información visual para trabajar.

Finalmente, el contenido del taller ofrece una visión práctica sobre el control de costos y la eficiencia de los modelos. Se realizan demostraciones en tiempo real sobre el costo marginal de transcribir audio y cómo importar configuraciones mediante solicitudes HTTP para personalizar la interacción con la IA. Al concluir, se comprende cómo estructurar un flujo complejo que no solo recibe datos, sino que los valida, transforma y utiliza para alimentar una conversación inteligente y contextualizada en un entorno de producción real.