AI Agent (orquestador)
El cerebro operativo. Descubre las piezas conectadas, arma el prompt, llama al LLM y ejecuta el bucle de function calling (pedir tool → ejecutarla → devolver resultado → repetir).
Agentes IA modulares — Visión general
Los agentes IA modulares son la forma recomendada de construir agentes en Floogos. En lugar de configurar todo dentro de un único nodo, se arma un agente conectando piezas: un nodo orquestador al centro y, a su alrededor, los nodos que le dan sus capacidades (el cerebro que razona, las herramientas que puede ejecutar, la base de conocimiento que consulta y las skills que activa según el pedido).
Es el mismo modelo mental de n8n: puertos tipados donde arrastrás cada pieza en su lugar.
La idea en una imagen
Sección titulada «La idea en una imagen»
El orquestador entra y sale del flujo normal (izquierda → derecha). En su borde inferior tiene cuatro puertos tipados a los que se conectan los sub-nodos. Esas conexiones no son flujo de datos: son declaraciones de “esta pieza forma parte de este agente”.
Las piezas
Sección titulada «Las piezas»Cada pieza tiene su página de detalle con ejemplos:
Cerebro (LLM)
El modelo que razona. Elegís proveedor (OpenAI, Claude, Gemini, Mistral, Kimi, Groq, LLM local…) y modelo. Un solo cerebro por agente.
Herramienta (tool)
Una capacidad que el agente puede invocar: cualquiera de los 600+ nodos de Floogos, un workflow entero o una tool registrada. Podés conectar varias.
RAG (recuperar / indexar)
Base de conocimiento vectorial. RAG (indexar) carga documentos; RAG (recuperar) conectado al agente inyecta el contexto relevante antes de responder.
Skill
Un paquete de instrucciones + tools que el agente activa solo cuando el pedido es relevante a su descripción. Estilo “skills” de Claude.
Cómo funciona por dentro
Sección titulada «Cómo funciona por dentro»-
Descubrimiento. Al ejecutarse, el orquestador mira el grafo y encuentra los sub-nodos que le apuntan (cada uno lleva internamente
attach_to = alias del agentey unrole). Los agrupa en: cerebro (1), tools (N), rag (N), skills (N). -
Armado del prompt. Parte del system prompt configurado. Si hay skills relevantes al pedido, inyecta sus instrucciones. Si hay RAG, recupera los fragmentos más parecidos a la consulta y los agrega como contexto.
-
Primera llamada al LLM. Manda el prompt + el mensaje del usuario + el schema de las tools disponibles.
-
Bucle de herramientas. Si el LLM decide usar una tool, el agente la ejecuta (corre el nodo/workflow real), le devuelve el resultado y vuelve a llamar al LLM. Repite hasta que el modelo responde sin pedir más tools o se alcanza
max_iterations. -
Respuesta. Devuelve el texto final del agente y sigue el flujo normal.
El contrato de conexión (lo importante)
Sección titulada «El contrato de conexión (lo importante)»Cada sub-nodo pertenece a un agente mediante dos datos en su configuración:
attach_to— el alias del nodoAI Agental que pertenece (por ejemploaiAgent_1).role— su función:brain,tool,ragoskill.
En el editor no hace falta escribirlos a mano: al arrastrar la salida de un sub-nodo hacia el puerto correspondiente del agente, Floogos setea attach_to y role automáticamente. El campo de texto attach_to queda como alternativa manual (o para import/export).
Seguí leyendo
Sección titulada «Seguí leyendo»- Referencia de nodos — cada nodo con sus campos.
- Cómo combinar los nodos — la lógica de cableado paso a paso.
- Ejemplos y recetas — casos completos listos para copiar.
- Problemas frecuentes y soluciones — qué falla y cómo configurarlo bien.
- Biblioteca de agentes — skills, tools, prompts y kits listos para insertar en tu agente.