Crear un agente de IA con n8n: tu primer agente sin programar

Para crear un agente de IA con n8n sin programar necesitas cuatro piezas que se conectan arrastrando cajas: un disparador (por ejemplo, llega un mensaje), el nodo AI Agent, un modelo de chat con su clave de API y las herramientas que el agente puede usar, más una memoria para que recuerde la conversación. En esta guía montamos un asistente que te responde por Telegram y consulta y apunta citas en tu Google Calendar.

Los pasos siguen la documentación oficial de n8n a 8 de octubre de 2026, con la versión estable 2.42. Si es la primera vez que oyes hablar de agentes, la idea general está en qué es un agente de IA.

Qué vas a construir

El flujo final tiene esta forma:

Telegram Trigger ──> If (¿eres tú?) ──> AI Agent ──> Telegram (enviar mensaje)
                                           │
                     ┌─────────────────────┼──────────────────────┐
               Modelo de chat        Simple Memory      Google Calendar (consultar)
                                                        Google Calendar (crear)

Le escribes al bot «¿qué tengo mañana?» y el agente decide usar la herramienta de consulta del calendario, lee tus eventos y te contesta. Le escribes «apúntame el dentista el jueves a las 10» y decide usar la de crear. Nadie ha programado esos caminos: el modelo elige qué herramienta usar y con qué datos. Esa es la diferencia con una automatización clásica, en la que cada paso está fijado de antemano.

Antes de empezar: n8n Cloud o instalado en tu equipo

n8n existe en dos versiones. Precios de su web a 8 de octubre de 2026:

La nube te lo da casi todo hecho: una dirección con HTTPS lista, que Telegram exige, e inicio de sesión con Google en un clic. A cambio, es de pago tras la prueba; el plan Pro solo compensa si necesitas más margen y funciones. La versión autoalojada deja tus datos en tu máquina, pero la instalas y la mantienes tú, y Telegram y Google piden pasos extra.

La nube tiene una prueba de 14 días con 1.000 ejecuciones y sin tarjeta. Cada mensaje que recibe el bot cuenta como una ejecución. En los planes Starter y Pro, además, puedes usar modelos de OpenAI, Anthropic o Gemini sin tener cuenta con ellos, pagando con los créditos de n8n.

Sobre la licencia: n8n no es código abierto en sentido estricto y ellos mismos no lo llaman así. Usa la Sustainable Use License, que permite usarlo y modificarlo gratis para fines internos de tu empresa o para uso personal y no comercial, pero no ofrecerlo como servicio a terceros.

Si lo instalas en tu equipo

Ojo con los tutoriales que te dicen npx n8n: según la documentación, ese método deja de funcionar con n8n 3.0, anunciada para octubre de 2026, y a partir de ahí n8n solo se distribuye con Docker. La instalación oficial en una línea necesita Docker instalado y en marcha:

curl -fsSL https://get.n8n.io | sh

El script crea una carpeta n8n con la configuración, descarga n8n y lo arranca en http://localhost:5678. Para actualizarlo, la misma línea termina en sh -s -- --upgrade.

El problema para este tutorial es Telegram: para avisar a n8n de cada mensaje, exige una dirección pública con HTTPS, y localhost no lo es. En un servidor propio hay que ponerlo detrás de un dominio con certificado y configurar la variable WEBHOOK_URL. La documentación explica también un túnel de Cloudflare para desarrollo, con un aviso claro: no es seguro para producción. Si solo quieres probar el agente en tu equipo, cambia el disparador de Telegram por el Chat Trigger, que abre un chat dentro de n8n, y deja Telegram para cuando lo subas a un servidor o a la nube.

Paso 1: crea el bot de Telegram

1. En Telegram, abre una conversación con @BotFather, el bot oficial para crear bots.
2. Escribe /newbot.
3. Ponle un nombre visible (por ejemplo, «Mi agenda») y un nombre de usuario que termine en «bot», de 5 a 32 caracteres. El nombre de usuario no se puede cambiar después.
4. BotFather te dará un token. Guárdalo como una contraseña: con él, cualquiera puede controlar tu bot.

Paso 2: consigue la clave del modelo

El agente necesita un modelo de lenguaje. Si usas n8n Cloud con créditos de n8n, puedes saltarte este paso. Si no, crea una clave de API en el proveedor que prefieras. Precios oficiales por millón de tokens a 8 de octubre de 2026:

Fuentes: precios de OpenAI, de Anthropic y de Gemini. GPT-6 Luna es el más barato de OpenAI. El precio de Claude Haiku 5.5 vale para peticiones de hasta 100.000 tokens. El de Gemini 3.8 Flash vale hasta el 31 de diciembre de 2026, y este modelo tiene nivel gratuito. Claude Sonnet 5.5 y GPT-6.1 Sol son la gama media. El nivel gratuito de Gemini sirve para probar, pero sus condiciones obligan a usar el de pago cuando ofreces el servicio a usuarios del Espacio Económico Europeo.

Un criterio práctico: empieza con un modelo barato y, si elige mal las herramientas o se inventa datos, sube a uno de gama media antes de complicar el flujo. Guarda la clave como guardarías una contraseña; si se te escapa, mira qué hacer si se filtra una API key.

Paso 3: el disparador de Telegram

1. Crea un flujo nuevo y añade el nodo Telegram Trigger.
2. En la credencial, pega el token de BotFather como Access Token.
3. En los eventos que lo disparan, elige Message (mensajes nuevos).

Paso 4: el nodo AI Agent

Añade el nodo AI Agent después del disparador (de momento, sin el filtro; lo ponemos al final). Como el mensaje no viene de un Chat Trigger, en el origen del prompt elige Define below y, en el campo del mensaje del usuario, escribe esta expresión, que toma el texto que te han mandado por Telegram:

{{ $json.message.text }}

Después, en Options, añade un System Message: son las instrucciones permanentes del agente, lo que más influye en cómo se porta. Un punto de partida:

Eres mi asistente personal. Respondes en español y en pocas frases.
La fecha y hora actuales son {{ $now.toISO() }}.
Puedes consultar mi Google Calendar y crear eventos nuevos.
Antes de crear un evento, comprueba que tienes título, día y hora; si falta algo, pregúntalo.
No inventes eventos: si no encuentras algo en el calendario, dilo.

Darle la fecha es importante: sin ella, el modelo no sabe qué es «mañana». Comprueba también la zona horaria en los ajustes del flujo; en las instalaciones propias, la predeterminada es la de Nueva York. El nodo trae un máximo de 10 iteraciones (Max Iterations): es el tope de vueltas del bucle, y conviene dejarlo.

Paso 5: el modelo de chat

Bajo el nodo AI Agent verás varias conexiones. En Chat Model, añade el nodo de tu proveedor (OpenAI Chat Model, Anthropic Chat Model o Google Gemini Chat Model), crea la credencial con tu clave y elige el modelo.

Paso 6: la memoria

Sin memoria, cada mensaje es una conversación nueva y el agente no sabe a qué te refieres con «muévelo a las 11». En la conexión Memory, añade Simple Memory y rellena:

• Session Key: el identificador del chat de Telegram, para que cada conversación tenga su propia memoria:

{{ $('Telegram Trigger').item.json.message.chat.id }}

• Context Window Length: cuántas interacciones anteriores recuerda. Por defecto, 5.

Simple Memory guarda el historial en la memoria de n8n, sin bases de datos, y no sirve si ejecutas n8n en modo cola. Para algo que vaya a durar, n8n tiene memorias en Postgres y Redis.

Paso 7: las herramientas de Google Calendar

En la conexión Tool, añade Google Calendar. La primera vez te pedirá la credencial de Google. En n8n Cloud basta con pulsar Sign in with Google; en una instalación propia hay que crear antes una aplicación OAuth en Google Cloud Console, como explica la documentación de credenciales de Google.

Añade dos herramientas de Google Calendar, cada una con una sola operación:

1. Consultar: recurso Event, operación Get Many, tu calendario. En los campos de fecha (After y Before), pulsa el botón de las estrellas que hay al final de cada campo: así el modelo los rellena según lo que le pidas.
2. Crear: recurso Event, operación Create, tu calendario, y deja que el modelo rellene inicio, fin y título.

Si quieres controlar mejor lo que pone, escribe la expresión $fromAI() a mano con una descripción, que es la pista que lee el modelo:

{{ $fromAI('inicio', 'Fecha y hora de inicio del evento en formato ISO 8601', 'string') }}

No le des la operación de borrar. Un agente solo debe tener las herramientas que necesita para su trabajo, y equivocarse al crear un evento es fácil de arreglar; al borrar, no tanto.

Para ir más seguro, el nodo AI Agent permite pedir aprobación humana antes de usar una herramienta concreta: en el panel de herramientas, conecta la de crear a un paso de revisión y el flujo se parará a preguntarte antes de apuntar nada.

Paso 8: responde por Telegram

Después del AI Agent, añade un nodo Telegram con la acción Send a text message:

• Chat ID: el del mensaje original, con la misma expresión de la memoria.
• Text: la respuesta del agente, {{ $json.output }}.

En las opciones, desactiva Append n8n Attribution, que viene encendida y añade al final de cada mensaje una línea diciendo que lo ha enviado n8n. Telegram admite hasta 4.096 caracteres por mensaje.

Paso 9: prueba y publica

Pulsa para ejecutar el flujo en modo prueba y escribe a tu bot. En el historial de ejecuciones verás cada paso: qué recibió el agente, qué herramienta decidió usar, con qué datos y qué respondió. Es la mejor forma de entender cómo razona y de corregir el mensaje de sistema.

Cuando funcione, pulsa Publish (desde n8n 2.0, el antiguo interruptor de activar se llama así). Un detalle que confunde a mucha gente: Telegram solo admite una dirección de aviso por bot, así que la prueba y la versión publicada se pisan. Para probar cambios, despublica mientras pruebas o crea un segundo bot solo para pruebas.

Que solo te haga caso a ti

Tu bot es público: cualquiera que adivine su nombre de usuario puede escribirle y, sin protección, leer tu agenda. Arréglalo con un nodo If entre el disparador y el agente que solo deje pasar tus mensajes. Tu identificador de Telegram aparece en los datos de la primera ejecución, en message.from.id; la condición queda así:

{{ $json.message.from.id }}   es igual a   123456789

Cuánto cuesta al mes

Con n8n Cloud Starter, 24 € al mes (20 € con pago anual). Autoalojado, lo que te cueste el servidor. A eso se suma el modelo. Una estimación nuestra, con supuestos que conviene decir:

• Cada mensaje tuyo provoca unas dos llamadas al modelo: una para decidir la herramienta y otra para responder con el resultado.
• Cada llamada lleva unos 4.000 tokens de entrada (instrucciones, descripción de las herramientas, las últimas cinco interacciones y los eventos) y unos 300 de salida.
• Usas el bot 30 veces al día: 900 mensajes al mes, que caben de sobra en las 2.500 ejecuciones del plan Starter.

Eso son unos 7,2 millones de tokens de entrada y 540.000 de salida al mes. Con GPT-6 Luna o Claude Haiku 5.5 salen por alrededor de 1 dólar al mes; con Gemini 3.8 Flash, unos 7,4 dólares; con Claude Sonnet 5.5 o GPT-6.1 Sol, unos 19,8.

Los modelos que razonan antes de contestar facturan ese razonamiento como salida, así que el coste real puede ser mayor. Revisa el consumo en el panel de tu proveedor al cabo de una semana y pon un límite de gasto en la cuenta.

Otra idea: un resumen diario de tu correo

Con las mismas piezas sale un segundo agente muy útil:

1. Schedule Trigger todos los días a las 8:00.
2. AI Agent con el prompt «Resume en cinco puntos los correos que he recibido en las últimas 24 horas. Destaca lo que requiere respuesta hoy.» y la fecha en el mensaje de sistema.
3. Una herramienta Gmail con la operación de obtener mensajes, que el modelo filtra por fecha.
4. Un nodo Telegram que te envía el resumen a tu chat.

Fíjate en el diseño: el agente lee correo de cualquiera (contenido no fiable), pero solo puede leer y solo te escribe a ti. Aunque un correo intente darle órdenes, no tiene con qué causar daño ni a quién enviar tus datos.

Alternativas a n8n

• Agents de n8n: la propia n8n tiene en vista previa un constructor de agentes sin lienzo, con instrucciones, herramientas y canales como Telegram o Slack. Es aún más sencillo, a cambio de menos control.
• Make: tiene agentes de IA en todos sus planes, incluido uno gratuito.
• Zapier Agents: plan gratuito con 400 actividades al mes y Pro por 33,33 $ al mes en pago anual.
• Microsoft Copilot Studio: para empresas en el ecosistema Microsoft; se paga por paquetes de créditos o por uso.
• Dify: alternativa con edición comunitaria autoalojable gratis.

Un aviso: muchos tutoriales en español recomiendan Flowise. Sus creadores anunciaron su cierre en julio de 2026: el repositorio quedó archivado en agosto y el proyecto llegó al final de su vida el 31 de agosto. No empieces nada nuevo con él.

Por dónde seguir

• Si quieres que el agente consulte tus documentos (un manual, tus apuntes), n8n tiene nodos de bases vectoriales: el porqué está en qué es RAG.
• Para conectar herramientas que n8n no trae, su nodo cliente de MCP habla con cualquier servidor compatible: MCP explicado.
• Antes de montar algo parecido en tu empresa, mira qué ha funcionado y qué no en agentes de IA en empresas.