Chatbot, agente y n8n no son lo mismo. Esta nota es cómo elegir y qué pedir: un caso acotado, un perímetro, logs y quién lo opera.
Tres cosas distintas
- Chatbot / RAG. Pregunta y respuesta sobre documentos. No escribe en el CRM. No envía correo. Sirve cuando el problema es encontrar y citar.
- Agente. Un modelo que elige herramientas: consultar, clasificar, abrir un ticket, llamar a una API. Necesita perímetro y registro de cada herramienta.
- n8n o Make. Un flujo: si pasa esto, haz aquello. El modelo, si entra, es un paso. No el dueño del proceso.
Si el trabajo es «cuando llega este correo, crea ficha y avisa», n8n o Make suelen ser el núcleo. Si el trabajo es «el equipo pregunta a la wiki», el núcleo es RAG. Si el trabajo es «clasifica y, según el tipo, ejecuta un flujo», un agente o un modelo dentro de n8n. Mezclar los tres en el mismo caso suele dejar un sistema que nadie puede operar.
Qué pedir
- Un caso acotado: un buzón, un tipo de documento, un canal. No «la empresa».
- Entrada y salida: de dónde lee, dónde escribe, qué no toca.
- Registro: cada ejecución con entrada, herramientas, resultado y error.
- Fallo visible: reintento, alerta, y qué hace el humano si el flujo para.
- Dueño: quién lo despliega y quién cambia el prompt o el grafo.
- Revisión humana donde el flujo envía, cobra, borra o escribe en el CRM. Ver n8n sobre correo o CRM.
Qué tiene que quedar escrito
- Funciona con la cuenta de la empresa, no solo con la del proveedor o un portátil.
- Las respuestas llevan fuente, o el agente tiene una lista de herramientas.
- n8n vive donde el equipo puede editarlo. Los secretos están en el almacén del entorno.
- Hay logs de cada ejecución y un dueño del despliegue.
Python, FastAPI, Node, LangChain o LangGraph entran cuando el flujo no cabe en n8n. No se eligen para parecer más IA. Madrid. Si quieres que lo monte: RAG y agentes.