TodoPlagas · Suite de Asistentes IA

WhatsApp + llamadas telefónicas, 24/7. Captación y atención al cliente automatizadas para una empresa de control de plagas, orquestadas sobre n8n.

Conversación de Sofía, el asistente de WhatsApp de TodoPlagas

Diseñé y desarrollé una suite de asistentes de IA que automatiza todo el ciclo de captación: atiende WhatsApp y llamadas 24/7, extrae los datos del lead con IA, los persiste en PostgreSQL y los inyecta automáticamente en el CRM sectorial (iGEO), dejando la conversación lista para que un técnico la retome. Un segundo agente atiende llamadas de voz en tiempo real reutilizando la misma infraestructura.

Arquitectura

Canales

WhatsApp → Chatwoot

Llamada / Call → VAPI

Email → IMAP

n8n · Orquestación

Agente IA · LangChain

Motor FAQ / FAQ engine

Extracción de datos

Datos & Salidas

PostgreSQL

RabbitMQ → iGEO (CRM)

Telegram · Google Drive

Componentes

Sofía — Asistente de WhatsApp

workflow principal · ~93 nodos

Agente conversacional (LangChain + OpenAI GPT-4.1-mini) con memoria persistida en PostgreSQL.
Transcripción de notas de voz con Whisper y base de conocimiento sobre plagas alimentada desde Google Drive (RAG ligero).
Debounce de mensajes, troceado de respuestas y handoff a humano vía Chatwoot (etiqueta que pausa la IA).

Dante — Asistente de llamadas

voz en tiempo real

Atiende llamadas entrantes con VAPI conectado a n8n por webhook.
Saludo personalizado según si el cliente ya está en BD (respuesta en <20 s) y herramientas en vivo (KB de plagas, datos del cliente).
Post-procesado con GPT-4o-mini: extrae el lead de la transcripción en JSON estructurado.

Integración con iGEO (CRM del sector)

asíncrona · RabbitMQ

Los leads válidos se transforman en el payload propietario de iGEO y se envían por cola RabbitMQ, desacoplando el bot del CRM.
Listener del resultado y watcher de timeout cierran el ciclo asíncrono; marca anti-duplicados en BD.

Workflows de soporte

6+ en producción

Motor de FAQ / máquina de estados compartida por ambos bots, alta de leads, captación por email.
Avisos de nuevos leads y alertas de error centralizadas por Telegram en cada punto crítico del pipeline.

Stack técnico

Orquestación / Orchestration n8n (self-hosted · Docker · Easypanel)

LLMs OpenAI GPT-4.1-mini · GPT-4o-mini · Whisper

Agentes / Agents LangChain (n8n nodes)

Base de datos / Database PostgreSQL

Cola / Queue RabbitMQ

WhatsApp Chatwoot (omnicanal + handoff)

Voz / Voice VAPI

CRM / ERP iGEO

KB Google Drive → PDF → PostgreSQL

Alertas / Alerts Telegram

Retos técnicos resueltos

Memoria y estado conversacional real en WhatsApp: distinguir conversaciones nuevas de continuaciones, agrupar mensajes fragmentados y trocear respuestas largas.
Doble canal, una sola lógica de negocio: WhatsApp y voz comparten base de conocimiento, motor de FAQ y salida al CRM.
Integración desacoplada con un CRM externo mediante colas, con listener de resultado y watcher de timeouts.
Handoff humano transparente: el sistema detecta cuándo apartarse y cede la conversación sin fricción.
Observabilidad: alertas centralizadas por Telegram en todos los puntos de fallo.
Cumplimiento LOPD: el consentimiento se captura y condiciona el envío al CRM.

Proyecto real desarrollado para cliente. El código vive en n8n y no es público (NDA); esta página resume la arquitectura y el funcionamiento sin exponer datos ni configuraciones reales.

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