Laboratorio 06: Clasificación Inteligente con Agente de IA

Validación de un flujo de decisión binaria/ternaria usando un LLM (Anthropic Claude) para clasificar mensajes entrantes y enrutarlos a la rama correcta.

Objetivo del Laboratorio

Configurar un AI Agent con Anthropic API (Claude), dado el texto de un lead de prueba, el agente debe decidir entre tres ramas: "ventas", "soporte", o "indefinido". El lab incluye verificación contra peticiones genuinas usando el panel de ejecución que muestra cuántos enrutan correctamente.

Configuración Técnica

Componente Configuración Exacta
Webhook Trigger POST, path /chat-consulta
AI Agent Modelo: Claude (Anthropic). Instrucciones en system prompt. Formato de salida: JSON obligatorio con key "intencion"
Branch 1 (ventas) Se activa si el agente devuelve "intencion": "ventas" → Nodo Telegram con catálogo
Branch 2 (soporte) Se activa si el agente devuelve "intencion": "soporte" → Nodo Gmail para notificar al equipo
Branch 3 (indefinido) Se activa si ninguna de las dos anteriores → Nodo Google Sheets para revisión manual

Prompt del agente (instrucciones)

// Este es tu system prompt. Pégalo en el campo Instructions del agente.

Eres un clasificador de mensajes de clientes para una empresa de automatización.

Reglas:
1. Si el mensaje menciona precios, planes, "comprar", "catálogo", "precio", "planes", o "cotizar" → clasifica como "ventas"
2. Si el mensaje menciona error, falla, ayuda, "no funciona", "problema", "ayuda" → clasifica como "soporte"
3. Si no está clara la intención → clasifica como "indefinido"

Responde ÚNICAMENTE con un objeto JSON. No añadas texto adicional.
Formato exacto: { "intencion": "ventas" | "soporte" | "indefinido" }

Ejecución del Flujo

  1. Copia la Test URL del nodo Webhook en n8n.
  2. Envía 3 peticiones distintas desde Postman al webhook usando los JSON de prueba:
    1. { "usuario": "Cliente1", "mensaje": "Hola, me interesa el Plan Avanzado, ¿cuánto cuesta?" } → debe activar rama ventas
    2. { "usuario": "Cliente2", "mensaje": "Mi chatbot dejó de responder, ¿pueden ayudarme?" } → debe activar rama soporte
    3. { "usuario": "Cliente3", "mensaje": "¿Quién eres?" } → debe activar rama indefinido
  3. En el panel de ejecución de n8n, comprueba que cada mensaje entra por la rama correcta (el panel muestra a qué branch fue cada ejecución).
  4. Documenta la tasa de aciertos (si algún mensaje se clasifica mal, afinina el prompt y re-ejecuta).
Hito Alcanzado

Has integrado inteligencia artificial en tiempo real en un flujo de automatización productivo. El agente de IA no es un prototipo: es un componente de producción que clasifica, decide y enruta automáticamente. Eres un Arquitecto de IA.

Verificación final del laboratorio 06

Cuando hayas ejecutado la práctica, marca cada punto para confirmar que completaste el trabajo. Solo tú decides si estás listo — sé honesto contigo.

💡 Este botón desbloquea la siguiente puerta del Máster.