Introducción: En los últimos meses he construido un repositorio de agentes de IA modular donde cada agente automatiza una tarea concreta usando n8n, LangChain y microservicios en Python. El objetivo es crear un marco compartido que permita a desarrolladores sumar nuevos agentes IA que resuelvan problemas reales de automatización, desde preparación de llamadas de ventas hasta pipelines RAG para documentos.

Problema: La mayoría de proyectos de automatización comienzan desde cero con lógica nueva, scripts e integraciones distintas. Eso funciona para prototipos pero no escala cuando se gestionan múltiples workflows de IA para varios clientes. Buscábamos poder reutilizar lógica modular de IA, mantener consistencia y calidad entre agentes y facilitar iteración rápida y colaboración entre equipos.

Arquitectura general: Cada agente se orquesta desde n8n y delega la lógica de LLM a un microservicio Python con FastAPI. Ese microservicio utiliza LangChain y una base de vectores compartida para recuperación de contexto y razonamiento. Componentes clave: n8n como orquestador, microservicio Python con LangChain y FastAPI, almacenamiento semántico en PGVector o Pinecone, y una capa de modelos OpenAI o Claude. Esta separación de responsabilidades simplifica despliegues, pruebas y versionado.

Ejemplo práctico Agente Preparación Llamadas de Ventas: El agente Sales Calls Prep recopila automáticamente información del prospecto, analiza la empresa, detecta posibles puntos de dolor y genera un briefing conciso para la llamada. Entradas: nombre del prospecto, dominio de la empresa y perfil de LinkedIn. Salidas: resumen corto de persona y compañía, puntos de dolor inferidos de datos públicos y un guion sugerido con propuestas de valor. El agente puede ejecutarse diariamente por lead activo y exporta JSON estructurado y Markdown para revisión humana, facilitando la integración con CRM y pipelines de seguimiento.

Stack y herramientas: n8n para orquestación visual, LangChain para pipelines de LLM y tool calling, FastAPI como backend de microservicios, PostgreSQL con PGVector para memoria semántica, Docker Compose para desarrollo local y APIs de OpenAI / Claude como capa de modelos. En Q2BSTUDIO combinamos esta arquitectura con servicios de aplicaciones a medida y software a medida para entregar soluciones escalables y seguras que integran inteligencia artificial y agentes IA en procesos de negocio.

Si su empresa necesita soluciones de inteligencia artificial aplicadas a procesos reales puede conocer nuestras propuestas en Inteligencia Artificial en Q2BSTUDIO y para optimizar flujos de trabajo le recomendamos revisar nuestras opciones de automatización de procesos. Además ofrecemos servicios cloud aws y azure, ciberseguridad y pentesting, y servicios inteligencia de negocio con integración de power bi para mejorar la toma de decisiones.

Lecciones aprendidas: La modularidad del workflow es crítica: separar orquestación de lógica facilita debugging y control de versiones. Validación de esquemas ahorra tiempo: salidas JSON estrictas hacen que la automatización posterior sea fiable. Las bases vectoriales importan: la búsqueda semántica evita coincidencias frágiles por palabras clave. También comprobamos que reutilizar embeddings y librerías de prompt acelera el desarrollo y mantiene coherencia entre agentes IA.

Próximos pasos: estamos ampliando el sistema para soportar control de acceso por roles en entornos multitenant, librerías de prompts compartidas, reutilización de embeddings y un panel web para monitorizar el rendimiento de los agentes. Estos avances facilitarán despliegues en empresas que necesitan ia para empresas con requisitos de seguridad y escalado.

Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure y servicios inteligencia de negocio. Contamos con experiencia entregando soluciones que combinan agentes IA, pipelines RAG, automatización y dashboards con power bi para clientes de distintos sectores. Como lead técnico en estos proyectos participo personalmente en arquitectura y desarrollo, aportando experiencia en Python, FastAPI, LangChain, Docker y despliegues seguros. Si quieres colaborar o conocer casos de uso ponte en contacto para explorar cómo adaptar agentes IA y soluciones personalizadas a tus procesos.