Asistentes IA ai_agent

Agente IA

Agente conversacional con memoria de sesión, inyección de contexto recuperado y llamadas a sub-flujos como herramientas.

¿Qué hace?

Es el cerebro conversacional de tu flujo. Un asistente con Inteligencia Artificial que chatea con tu cliente, entiende sus intenciones y responde naturalmente.

¿Cómo lo hace?

Usa modelos de lenguaje avanzados (LLMs) configurados con tu prompt (instrucciones). Lee la memoria de la conversación pasada (session memory) y es capaz de usar 'herramientas' (como consultar tu inventario o buscar en tu Base de Conocimiento) antes de responder.

¿Por qué usarlo?

Es indispensable para cualquier bot de soporte, ventas o preguntas frecuentes. Sin este nodo, tendrías que programar botones y menús rígidos para cada posible pregunta.

Entradas

nombre	tipo
`text`	string

Salidas

nombre	tipo
`content`	string
`model`	string
`turn_index`	number
`streamed`	boolean
`tool_calls`	array

Ramas

Ramas fijas

success — Éxito
error — Error

Configuración

model string opcional

vision_model string opcional

role "copilot" | "chatbot" opcional

system_prompt string opcional

input_field string requerido por defecto: "text"

memory_key string requerido por defecto: "messages"

history_turns integer requerido por defecto: 20

temperature number requerido por defecto: 0.7

max_tokens integer opcional

reasoning "off" | "low" | "medium" | "high" opcional

injectors array<object> opcional

stream boolean requerido por defecto: true

context_memory_keys array<string> requerido por defecto: []

reply_memory_key string opcional

tools array requerido por defecto: []

max_tool_iterations integer requerido por defecto: 5

recent_turns integer opcional

memory_facts_schema object opcional

memory_summary_config object opcional

auto_retrieve object opcional

Configuración por defecto

{
  "model": "deepseek/deepseek-v4-flash",
  "system_prompt": "You are a helpful assistant. Reply in the user language.",
  "input_field": "text",
  "memory_key": "messages",
  "history_turns": 20,
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 1024,
  "stream": true,
  "context_memory_keys": [],
  "tools": [],
  "max_tool_iterations": 5
}

Eventos emitidos

node.token
Tokens de la respuesta en streaming (un evento por fragmento).
agent.reply
Respuesta final con modelo, longitud y si fue en streaming.
agent.tool_call_started
Se dispara cuando el LLM solicita una herramienta, antes de ejecutarla.
agent.tool_call_completed
Se dispara después de que una llamada a herramienta termina (éxito o error).
tool_call.<name>
Evento por cada herramienta inline. El <name> es el nombre declarado por la herramienta.
agent.tool_iteration_limit
El modelo alcanzó el límite de iteraciones de herramientas con llamadas pendientes.