AI Agent (orquestador)

El AI Agent es el cerebro operativo del agente modular. Corre dentro del flujo como cualquier nodo, pero además tiene cuatro puertos de rol en su borde inferior a los que se conectan las piezas que le dan sus capacidades.

Qué hace cuando se ejecuta: descubre las piezas conectadas → arma el system prompt (sumando skills relevantes y contexto de RAG) → llama al LLM → si el modelo pide una tool, la ejecuta y le devuelve el resultado → repite hasta que el modelo responde. Es el clásico bucle de function calling (pedir tool → ejecutarla → devolver resultado → repetir).

Consejo

Para el panorama completo (arquitectura, tipos de conexión) mirá la visión general y cómo combinar los nodos.

Puertos

Puerto	Cardinalidad	Se conecta
Entrada de flujo (izq.)	1	El nodo anterior del workflow.
Salida de flujo (der.)	1	El nodo siguiente.
brain (morado)	exactamente 1	Un Cerebro (LLM).
tools (azul)	0..N	Una o varias Herramientas.
rag (ámbar)	0..N	Uno o varios RAG (recuperar).
skills (rosa)	0..N	Una o varias Skills.

Configuración

Campo	Tipo	Requerido	Descripción
system_prompt	textarea	No	Instrucciones base del agente (personalidad, reglas, objetivo).
input	text	No	Mensaje del usuario. Si se deja vacío, usa lo que llega del nodo anterior (data.input, data.message o el data completo). Admite plantillas.
temperature	number	No	Creatividad. 0 = determinístico, 1 = creativo. Default 0.7.
max_iterations	number	No	Máximo de vueltas del bucle de tools. Default 5.

Salida: data.response (texto final del agente) y data.iterations (cuántas rondas de tools ejecutó).

Ejemplo 1 — Asistente simple

Un agente que responde preguntas, solo con cerebro.

1. Start → AI Agent → End.
2. AI Agent — system_prompt: “Sos un asistente de soporte de Floogos. Respondé breve y en español.”
3. Conectá un Cerebro (LLM) (openai / gpt-4o) al puerto brain.

Si al agente le llega { "input": "¿Qué es un workflow?" }, responde en data.response.

Ejemplo 2 — Con una herramienta

Agregando una tool, el agente puede actuar, no solo responder.

1. Al ejemplo anterior, sumá una Herramienta (tool) que consulte el clima (tool_kind: node, node_type: http) conectada al puerto tools.
2. system_prompt: “Ayudás con el clima. Si preguntan por una ciudad, consultá la herramienta.”

Ante “¿va a llover en Madrid?”, el LLM decide llamar a la tool, el agente la ejecuta, le pasa el resultado al LLM y este arma la respuesta final. data.iterations valdrá 1 (una ronda de tool).

Un solo cerebro

El puerto brain admite una sola conexión. Si el agente no encuentra un cerebro, falla con “El agente no tiene un cerebro conectado”.

Ver también

• Cerebro (LLM) · Herramienta · RAG (recuperar) · Skill
• Ejemplos y recetas completos
• Problemas frecuentes
• Biblioteca de agentes — skills, tools, prompts y kits listos para insertar en tu agente.