Cómo crear un agente IA en WhatsApp con n8n (guía completa 2026)

WhatsApp tiene más de 2.000 millones de usuarios activos. Para la mayoría de negocios hispanohablantes, es el canal de atención al cliente más usado, mucho más que el email o el chat web. Esta es la guía completa para automatizarlo: desde la configuración hasta un agente real en producción. El problema de gestionarlo a mano: es agotador, escala fatal y está lleno de preguntas repetitivas.

La solución que vamos a construir en este tutorial es un agente de IA en WhatsApp: un asistente que recibe mensajes, entiende el contexto, consulta la información que le das tú, y responde de forma natural. No un bot de respuestas enlatadas. Un agente real que razona.

El stack que usamos: WhatsApp Business API + n8n + OpenAI GPT-4 (o Claude, o cualquier LLM que prefieras).

Qué vas a construir

Al final de este tutorial tendrás un agente de WhatsApp que:

• Recibe mensajes de tus clientes en tiempo real.
• Mantiene el contexto de la conversación (recuerda lo que se dijo antes).
• Responde preguntas sobre tu negocio usando información que tú proporcionas.
• Deriva al equipo humano cuando la consulta lo requiere.
• Registra todas las conversaciones en Google Sheets o Airtable.

Lo que necesitas antes de empezar

• n8n instalado y funcionando. Si no lo tienes, sigue primero la guía de instalación de n8n en un VPS.
• Una cuenta de Meta Business verificada.
• Un número de teléfono para WhatsApp Business que no esté ya en WhatsApp normal.
• Una clave API de OpenAI (o Anthropic, Google AI…).
• Conocimientos básicos de n8n: si nunca has creado un workflow, lee primero cómo crear tu primer workflow en n8n.

Paso 1: Configurar WhatsApp Business API

1.1 Crear la aplicación en Meta for Developers

1. Ve a developers.facebook.com e inicia sesión con tu cuenta de Meta Business.
2. Haz clic en “My Apps” → “Create App” → tipo “Business”.
3. En el panel, añade el producto “WhatsApp” → “Set up”.

1.2 Obtener el número de prueba y el token

Meta te proporciona un número de teléfono de prueba gratuito para desarrollar. En la sección “Getting Started” verás:

• El número de teléfono de prueba y su ID.
• Un token de acceso temporal (expira en 24h).

Para producción, crea un System User en Business Settings con permisos whatsapp_business_messaging y genera un token permanente.

1.3 Configurar el Webhook en Meta

En WhatsApp → Configuration → Webhooks necesitarás:

• Callback URL: la URL del webhook de n8n (la crearemos en el paso 2).
• Verify token: una cadena que tú eliges, por ejemplo mi-token-secreto.

Paso 2: Crear el workflow receptor en n8n

Crea un nuevo workflow llamado “Agente IA WhatsApp”.

2.1 Nodo Webhook

• HTTP Method: POST
• Path: whatsapp-agent
• Response Mode: Respond to Webhook

La URL generada (https://n8n.tudominio.com/webhook/whatsapp-agent) es la que pegas en Meta.

2.2 Manejar la verificación de Meta

Meta verifica el webhook enviando un GET con hub.challenge. Añade un nodo “IF” tras el webhook:

Condición: {{$json.query["hub.mode"]}} no está vacío
→ True: Responder con {{$json.query["hub.challenge"]}}
→ False: Continuar el flujo normal

Vuelve a Meta y haz clic en “Verify and Save”.

2.3 Extraer el mensaje

Los mensajes de WhatsApp llegan en JSON anidado. Añade un nodo “Code” para extraer lo esencial:

const entry = $json.body.entry[0];
const change = entry.changes[0];
const message = change.value.messages[0];

return [{
  json: {
    phoneNumber: message.from,
    messageText: message.text.body,
    messageId: message.id,
    timestamp: message.timestamp,
  }
}];

Paso 3: Añadir memoria de conversación

Para que el agente recuerde el contexto, guardamos el historial en Google Sheets.

3.1 Recuperar el historial

Nodo “Google Sheets” → “Get Rows”:

• Filtrar filas donde phone = {{$json.phoneNumber}}
• Ordenar por timestamp descendente
• Límite: 10 filas (últimas 10 interacciones)

3.2 Formatear para el LLM

Nodo “Code” para construir el array de mensajes:

const rows = $input.all();
const history = rows.reverse().map(row => ({
  role: row.json.role,
  content: row.json.message
}));
return [{ json: { history } }];

Paso 4: Conectar el agente IA

Añade el nodo “AI Agent” de n8n.

Configuración

• Chat Model: OpenAI → gpt-4o o gpt-4-turbo
• Memory: Window Buffer Memory
• System Prompt:

Eres el asistente virtual de [Nombre de tu empresa].

Tu misión:
- Responder preguntas sobre nuestros productos y servicios.
- Tomar datos para solicitudes de presupuesto (nombre, email, necesidad).
- Derivar al equipo humano cuando el cliente lo pida o la consulta sea crítica.

Reglas:
- Responde en el idioma del cliente.
- Sé conciso: máximo 3-4 frases (estamos en WhatsApp).
- Si no sabes algo, dilo. Nunca inventes.
- Para derivar a un humano: responde exactamente "DERIVAR_HUMANO: [motivo]"

Información de la empresa:
[Aquí va tu información: horarios, productos, precios, FAQs...]

Para usar OpenAI, crea una credencial con tu API key en el campo “Credential to connect with”.

Paso 5: Enviar la respuesta por WhatsApp

Añade un nodo “HTTP Request”:

• Method: POST
• URL: https://graph.facebook.com/v19.0/{PHONE_NUMBER_ID}/messages
• Headers:
  • Authorization: Bearer {TOKEN_PERMANENTE}
  • Content-Type: application/json
• Body:

{
  "messaging_product": "whatsapp",
  "to": "{{$json.phoneNumber}}",
  "type": "text",
  "text": {
    "body": "{{$json.agentResponse}}"
  }
}

Paso 6: Guardar la conversación

Añade dos nodos “Google Sheets” → “Append Row” para guardar el mensaje del usuario y la respuesta del agente con sus respectivos roles (user / assistant).

Paso 7: Lógica de derivación a humano

Añade un nodo “IF” que detecte DERIVAR_HUMANO en la respuesta del agente:

Condición: {{$json.agentResponse}} contiene "DERIVAR_HUMANO"
→ True: Notificar por Slack/Telegram con el número y el motivo
→ False: Continuar normalmente

En la rama de derivación, también envía un mensaje al cliente informando que un humano le contactará pronto.

Paso 8: Activar y probar

1. Activa el workflow.
2. En Meta for Developers, suscribe el webhook al evento messages.
3. Envía un mensaje al número de WhatsApp Business desde tu teléfono.
4. Revisa en n8n → “Executions” que todo el flujo se ejecutó correctamente.

Mejoras para llevar el agente al siguiente nivel

Base de conocimiento propia (RAG)

En lugar de poner toda la información en el system prompt, conecta el agente a una base de datos vectorial con tus documentos. El agente busca la información relevante antes de responder. Más info: qué es RAG en IA.

Gestión de imágenes y audios

WhatsApp permite enviar imágenes, audios y documentos. Puedes extender el agente para transcribir audios con Whisper de OpenAI o procesar imágenes.

Horarios de atención

Añade un nodo que compruebe la hora. Fuera de horario, el agente avisa de que el negocio está cerrado y registra el mensaje.

Mensajes proactivos

Usa la API de WhatsApp para enviar confirmaciones de pedido, recordatorios de citas o actualizaciones de envío desde otro workflow de n8n.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta la WhatsApp Business API? Las conversaciones iniciadas por el usuario son gratuitas durante 72h. Las iniciadas por el negocio cuestan entre 0,03€ y 0,12€ por conversación según el país.

¿Puedo usar un número que ya tengo en WhatsApp normal? No directamente. Necesitas migrar el número a Business API, lo que elimina la cuenta normal asociada. Lo más recomendable es usar un número nuevo.

¿El agente puede hacer cosas además de responder texto? Sí. Puedes darle herramientas: buscar en una base de datos, consultar el estado de un pedido, crear entradas en tu CRM, etc.

¿Funciona con otros canales además de WhatsApp? El mismo flujo se adapta a Telegram, Instagram DMs o cualquier plataforma con webhooks. El nodo de IA es idéntico; solo cambia el nodo de entrada y salida.

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