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Tutorial

Cómo construir un bot de WhatsApp de producción con n8n + Scavio

Un hilo de r/n8n (23 votos a favor) sacó a la luz la brecha en el contexto en vivo. Paso a paso n8n + WhatsApp Business API + Scavio para respuestas de bot fundamentadas.

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Un hilo de automatización de WhatsApp r/n8n sacó a la luz la brecha de producción: la mayoría de los bots se basan en plantillas y responden a preguntas fuera de guión. Agregar contexto web en vivo a través de Scavio lo soluciona. Esto recorre la pila n8n.

Requisitos previos

  • nube n8n o autohospedaje
  • Cuenta API de WhatsApp Business (metaverificada)
  • Clave API de Scavio
  • Una clave API de LLM (Claude/OpenAI)

Guia paso a paso

Paso 1: Conecte el webhook de WhatsApp Business a n8n

n8n tiene un nodo de activación de WhatsApp nativo.

Text
// n8n UI: Add Trigger > WhatsApp Business Cloud > 'On message received'

Paso 2: Detectar intención: con guión o con formato libre

Cambie de nodo según el contenido del mensaje.

Text
// Switch node:
// Route 1: message matches /pricing|hours|address/ -> static FAQ response
// Route 2: anything else -> LLM-grounded answer path

Paso 3: Para formato libre: busque contexto en vivo a través de Scavio

Nodo de solicitud HTTP, Scavio /api/v1/search.

JSON
// HTTP node: POST https://api.scavio.dev/api/v1/search
// Headers: x-api-key: <key>
// Body: { "query": "{{$json.messages[0].text.body}} site:yourcompany.com" }

Paso 4: Nodo LLM: base la respuesta en los resultados de Scavio

Pase los mejores resultados al mensaje LLM.

Text
// LLM node prompt:
// Answer the user's question using ONLY these sources from our website:
// {{$json.organic_results.slice(0,3).map(r => `- ${r.title}: ${r.snippet} (${r.link})`).join('\n')}}
// Question: {{$node['WhatsApp Trigger'].json.messages[0].text.body}}

Paso 5: Enviar la respuesta de LLM a WhatsApp

Nodo de envío de WhatsApp con la salida LLM.

Text
// WhatsApp Send node:
// To: {{$node['WhatsApp Trigger'].json.contacts[0].wa_id}}
// Body: {{$json.choices[0].message.content}}

Ejemplo en Python

Python
# n8n is the deliverable. Per-conversation cost: 2 Scavio calls + 1 LLM call + WA conversation fee = ~$0.03-0.15.

Ejemplo en JavaScript

JavaScript
// n8n nodes are JS-flavored expressions; full TS not needed.

Salida esperada

JSON
Production WhatsApp bot that answers free-form user questions from your live website content, sourced and grounded. Setup time: ~3 hours including Meta Business Account verification (1-3 day external lag).

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  • Cómo crear un canal de investigación de LLM n8n con búsqueda y extracción

Preguntas frecuentes

La mayoria de los desarrolladores completan este tutorial en 15 a 30 minutos. Necesitaras una clave API de Scavio (el plan gratuito funciona) y un entorno de Python o JavaScript.

nube n8n o autohospedaje. Cuenta API de WhatsApp Business (metaverificada). Clave API de Scavio. Una clave API de LLM (Claude/OpenAI). Una clave API de Scavio te da 50 creditos gratuitos al registrarte.

Si. El plan gratuito incluye 50 creditos al registrarte, mas que suficiente para completar este tutorial y crear un prototipo funcional.

Scavio tiene un paquete nativo de LangChain (langchain-scavio), un servidor MCP y una API REST simple que funciona con cualquier cliente HTTP. Este tutorial usa the raw REST API, pero puedes adaptarlo al framework que prefieras.

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