La mayoría de los chatbots solo pueden hablar. Pídele a uno un precio en tu moneda, el estado de un pedido o el tipo de cambio de hoy, y adivina o te dice que lo consultes en otro lugar. Un agente de IA que ejecuta acciones hace lo contrario: llama a una API real en medio de la conversación, lee el resultado y responde con él.
Esta guía crea uno desde una cuenta vacía, sin código. Al final tendrás un agente que responde preguntas desde el conocimiento que le des y llama a una API REST en vivo durante el chat, y habrás visto cómo sucede en el Inbox. La acción que creas aquí es la receta maestra: una solicitud HTTP descrita. Apúntala a una URL distinta y la misma receta registra un lead en una hoja de cálculo, escribe en un CRM o modera un servidor de chat. Cada tutorial de integración al final de esta publicación es un ejemplo desarrollado de ella.
Todo lo siguiente se creó y probó en un agente real. Cada conversación y llamada a la API en las capturas fue producida por el agente ejecutándose de verdad; puedes reproducir cada una.
Qué vas a crear
Un único agente de soporte para una herramienta ficticia de planificación de proyectos llamada Meridian. Hace dos cosas de principio a fin, en unos diez minutos:
- Responde desde el conocimiento que le das: planes, precios y funciones de Meridian.
- Llama a una API en vivo en medio de la conversación para convertir un precio a la moneda del visitante, y luego usa el resultado en su respuesta.
La acción llama a Frankfurter, una API gratuita de tipos de cambio sin clave, por lo que puedes terminar todo solo con una cuenta de Quickchat y sin registrarte en nada más. El punto es el patrón, no las divisas: una vez que hayas creado esta acción, habrás creado la forma de cualquier integración.
Qué necesitas:
- Una cuenta gratuita de Quickchat AI (regístrate aquí).
- Sin código, sin servidor, sin clave de API.
Qué es un agente de IA y en qué se diferencia de un chatbot
Un chatbot responde. Un agente responde y actúa. En Quickchat, creas un agente a partir de tres partes.
Las dos primeras partes crean un chatbot. La tercera, Actions, lo convierte en un agente.
- Identity es quién es el agente: su nombre, rol e instrucciones. Este es el AI Main Prompt.
- Knowledge es desde qué responde: tus documentos, páginas y datos.
- Actions & MCPs es qué puede hacer: llamar a una API durante la conversación.
Las dos primeras crean un buen chatbot. La tercera lo convierte en un agente. Esta publicación dedica la mayor parte del tiempo a la tercera.
Qué es realmente una AI Action
Una AI Action es una solicitud HTTP descrita. Completa la solicitud una vez (el método, la URL y los valores que se enviarán) y escribe una descripción de cuándo usarla. Durante una conversación, el modelo decide si debe llamarla y completa las partes que dejaste abiertas, Quickchat envía la solicitud, y el modelo lee la respuesta.
La forma más clara de entender por qué esto es fiable es dividir cada valor de la solicitud en dos tipos.
Tú fijas los valores deterministas; el modelo completa los de criterio desde el chat. Los parámetros son los únicos valores que debe acertar.
- Valores deterministas son los que tú fijas: el método, la URL, una moneda base. El modelo no puede equivocarse porque nunca los toca.
- Valores de criterio son los que el modelo completa desde la conversación: qué moneda pidió el visitante, qué precio convertir. Estos son los únicos valores que requieren interpretación, y los únicos que ajustas.
Insertas valores de criterio con el menú Add AI Data, que coloca un chip {{...}} en cualquier campo. Ese menú ofrece exactamente las tres cosas que una acción puede necesitar incorporar:
- Parameters que defines (los valores de criterio que completa el modelo, como
{{currency}}). - Conversation metadata que define el canal (como
{{conversation_channel}}o{{metadata_visitor_email}}). - System Tokens: secretos que Quickchat almacena e inyecta, mostrados como una insignia, nunca entregados al modelo.
El menú Add AI Data inserta un valor como chip: un parámetro que definiste, un valor del visitante o de la conversación, o una variable integrada.
Los valores de metadatos de conversación están listos para usar sin pedirlos. Algunos que conviene conocer:
| Variable | Qué contiene |
|---|---|
{{conversation_channel}} | El canal donde está el chat (widget, telegram, whatsapp, etc.) |
{{conversation_url}} | Un enlace a esta conversación exacta en tu Inbox |
{{language}}, {{country}} | El idioma y el país del visitante, como códigos de dos letras |
{{metadata_visitor_email}} | El email del visitante, una vez que lo haya compartido |
{{scenario_id}}, {{conversation_id}} | Ids de este agente y esta conversación |
Para esta acción solo necesitas el primer tipo (los parámetros). Los demás importan cuando conectas un servicio real; las guías de HubSpot y Discord al final se apoyan en los tres.
Paso 1: Crea el agente y dale conocimiento
Regístrate y abre un agente nuevo. En la página Identity, configura AI Agent Name como Meridian y pega esto en AI Main Prompt. Este es el campo de prompt siempre disponible que tiene cada plan; no necesitas la lista separada AI Guidelines.
Las instrucciones del agente van en el AI Main Prompt siempre disponible, no en la lista separada AI Guidelines.
Eres el asistente de soporte de Meridian, una herramienta de planificación de proyectos para equipos de producto. Respondes preguntas de visitantes en el sitio web de Meridian sobre planes, precios, funciones y primeros pasos.
Responde usando tu conocimiento. Todos los precios en tu conocimiento están en dólares estadounidenses (USD).
Cuando un visitante pregunte cuánto cuesta un plan o precio en otra moneda, o mencione su propio país o moneda local, llama a la acción "Convert price to currency" con el importe en dólares estadounidenses y el código de 3 letras de la moneda de destino, y luego dale tanto el precio en USD como el importe convertido al tipo de cambio de hoy.
Si no sabes la respuesta, dilo honestamente y ofrece pasar la consulta al equipo. Nunca adivines.Dos líneas justifican su lugar. La que habla de dólares estadounidenses le dice al modelo qué significan los precios del conocimiento, para que sepa qué pasarle a la acción. La última línea, di que no cuando no sepas, es lo que produce una negativa honesta en lugar de una suposición. Probamos ambas más adelante.
Ahora dale algo desde lo cual responder. En la página Knowledge Base, añade algunos artículos cortos con los datos de Meridian. El que usa la demostración es el de precios:
Meridian tiene tres planes, facturados por usuario al mes en dólares estadounidenses (USD):
- Starter: $19 por usuario al mes. Proyectos ilimitados, vistas de cronograma y tablero, hasta 3 integraciones.
- Pro: $49 por usuario al mes. Añade planificación de sprints, dependencias de tareas, campos personalizados e integraciones ilimitadas.
- Business: $99 por usuario al mes. Añade roadmaps de portafolio, permisos avanzados, SSO y soporte prioritario.
La facturación anual cuesta un 17% menos que la mensual. Todos los planes empiezan con una prueba gratuita de 14 días, sin tarjeta de crédito requerida.
Los datos de la demostración, añadidos como artículos cortos y marcados Ready. El agente responde preguntas de precios desde estos artículos.
Eso basta para que el agente responda preguntas de precios. Deja algo fuera deliberadamente, una certificación de seguridad, para tener una pregunta real que el agente no debería poder responder.
Paso 2: La receta maestra de AI Action: llamar a cualquier API REST
Esta es la parte reutilizable. Abre Actions & MCPs, y bajo Custom Actions haz clic en Add Action, luego API Action.
Bajo Custom Actions, Add Action lista API Action primero: una solicitud HTTP descrita a cualquier API REST.
Cada API Action usa el mismo formulario, en el mismo orden. Apréndelo una vez aquí y cada receta posterior tendrá los mismos cuadros con valores distintos. Tiene dos mitades: qué recopilar del visitante y la solicitud que se enviará. (También hay una ruta generada: describe la API en lenguaje natural y deja que Quickchat cree la acción por ti, incluidas citas de documentación. Esta guía es la versión manual de la misma acción, y el mejor lugar para aprender qué hace cada campo.)
Los valores que se deben recopilar
La parte superior del formulario: el API Action Name, y los dos parámetros obligatorios que completa el modelo, currency y amount.
API Action Name. Un nombre corto que el modelo usa para referirse a la acción.
Convert price to currencyWhat to ask the user first. Los valores de criterio, una fila para cada uno. Da a cada uno un Format, un Name y una Description que le indique al modelo cómo completarlo, y márcalo como Required para que el modelo nunca llame a la acción sin él.
| Format | Name | Description | Required |
|---|---|---|---|
| Text | currency | El código ISO de 3 letras de la moneda a la que se debe convertir, por ejemplo EUR, GBP o JPY. Dedúcelo a partir de la moneda o el país que mencione el visitante. | sí |
| Decimal Number | amount | El importe en dólares estadounidenses que se debe convertir, tomado del plan o precio sobre el que preguntó el visitante. | sí |
“What to ask the user first” es la etiqueta del producto, pero el agente rara vez se detiene a preguntar. Cuando el visitante escribe “cuánto cuesta Business en euros”, el modelo ya tiene ambos valores (amount desde tu conocimiento, currency desde “euros”) y los completa directamente.
La solicitud que se enviará
La solicitud: un GET a Frankfurter, con base fija en USD y los chips currency y amount añadidos bajo Query Params.
API request method and endpoint URL. Un GET al endpoint de tipos más recientes de Frankfurter:
GET
https://api.frankfurter.dev/v1/latestQuery Params. Aquí se encuentran los valores deterministas y de criterio. Añade tres filas bajo la pestaña Query Params. Escribe USD para la base, y para las otras dos haz clic en Add AI Data y elige los parámetros que definiste, lo que inserta los chips {{currency}} y {{amount}}.
| Key | Value |
|---|---|
base | USD |
symbols | {{currency}} |
amount | {{amount}} |
Headers y Body: ninguno. Este es un GET con todo en la cadena de consulta.
API Action Description. El campo más importante. Es lo que lee el modelo para decidir si debe llamar a la acción, así que vincúlalo a una señal clara en lugar de describir el mecanismo.
Convierte un importe en dólares estadounidenses a otra moneda con el tipo de cambio de hoy. Llama a esto siempre que el visitante pregunte cuánto cuesta un precio o plan en una moneda distinta de dólares estadounidenses, o indique su país o moneda local. Pasa el importe en dólares estadounidenses y el código ISO de 3 letras de la moneda a la que se debe convertir.Guárdala y activa la acción (on). Esa es toda la receta: un nombre, los valores que se deben recopilar, una solicitud y una descripción.
La acción terminada, activada (on). La tarjeta muestra su recuento de llamadas y tasa de éxito de un vistazo.
Nada de esto es específico de las divisas. Cambia la URL y la consulta por las de tu propia API y tendrás una acción distinta.
Apúntala a tu propia API
La acción de Frankfurter es una lectura: un GET con datos públicos. Tu propia API suele usar el mismo formulario con algunos campos más completados.
- Para escribir, no solo leer, configura el método como
POST,PATCHoDELETE, y coloca los datos en la pestaña Body como JSON. Los mismos chips{{...}}funcionan dentro del cuerpo, por lo que{ "email": "{{email}}" }envía lo que haya recopilado el modelo. - Para una API que necesita una clave, añade una fila bajo la pestaña Headers (por ejemplo
Authorization) e inserta la clave con Add AI Data, eligiendo un System Token. Quickchat almacena el secreto y lo inyecta en el momento de la llamada, por lo que se muestra como una insignia y nunca se entrega al modelo ni se escribe en el prompt. - Todo lo demás es idéntico: el nombre, los parámetros que se deben recopilar y la descripción que decide cuándo se dispara.
La guía de HubSpot crea cuatro acciones POST de esta forma con un token OAuth inyectado, y la guía de Discord crea siete contra la API de Discord con un token de bot en el encabezado. Ambas son el mismo formulario que acabas de completar, con una URL y un cuerpo distintos.
Paso 3: Pruébalo y observa cómo sucede la llamada
Aquí está el recorrido completo en una imagen: el visitante pregunta, el modelo completa los valores de criterio, Quickchat añade los valores fijos y hace la solicitud, y la respuesta devuelve el resultado.
Una llamada, de principio a fin: el modelo completa los valores de criterio, y Quickchat añade los fijos y hace la solicitud.
Chatea con tu agente en AI Preview (en la parte superior del menú izquierdo), o en tu widget en vivo, y luego abre la conversación en tu Inbox. Haz primero una pregunta simple sobre precios, luego pide el precio en otra moneda:
Visitante: ¿Cuánto cuesta el plan Business? Meridian: El plan Business cuesta $99 por usuario al mes.
Visitante: ¿Cuánto es eso en euros? Meridian: El plan Business cuesta $99 por usuario al mes, lo que equivale aproximadamente a €86.81 por usuario al mes con el tipo de cambio de hoy.
La primera respuesta viene del conocimiento. La segunda es la acción ejecutándose. No tienes que confiar solo en la respuesta: la conversación muestra un marcador 1 action called, y al expandirlo muestra la llamada misma.
El agente responde $99 desde el conocimiento y luego convierte a euros. La tarjeta 1 action called demuestra que la llamada se ejecutó y devolvió 200.
La tarjeta es el punto intermedio verificable entre el mensaje y la respuesta. Muestra que la acción devolvió 200, los valores exactos que envió el modelo (amount: 99, currency: EUR) y la respuesta que devolvió Frankfurter. Cuando creas tu propia acción, esta tarjeta y el registro de llamadas por acción (llamadas totales, tasa de éxito, cada solicitud y respuesta) son donde confirmas que el agente llamó a la acción correcta con los valores correctos, no solo que la respuesta sonó bien.
La misma acción maneja cualquier moneda. Pregunta por el plan Starter en yenes japoneses y el agente llama a Frankfurter con amount: 19 y currency: JPY, luego responde que $19 equivale aproximadamente a ¥3,087 al tipo de cambio de hoy. Misma receta, un valor distinto completado por el modelo.
La misma acción, una moneda distinta: $19 se convierte en ¥3,087. Solo cambió el valor que completó el modelo.
Ese registro por acción está a un clic. Abre View logs en la acción para ver cada llamada que ha hecho: el total, la tasa de éxito y, para cada llamada, la solicitud exacta y la respuesta que recibió.
Cada llamada que ha hecho la acción, con la solicitud, la respuesta y el estado exactos. Ambas conversiones devolvieron 200.
Paso 4: Hazlo fiable
La acción anterior funciona al primer intento por cuatro decisiones, cada una una palanca que reutilizarás en cada integración.
Marca los parámetros como obligatorios. Tanto currency como amount son obligatorios, por lo que el modelo no puede llamar a la acción con media solicitud. Los parámetros opcionales son para valores realmente opcionales.
Deja que la descripción decida cuándo se dispara. El modelo lee la descripción, no el nombre, para elegir la acción. Una descripción vaga (“convierte divisas”) se dispara de forma impredecible. Una descripción vinculada a la señal (“llama a esto siempre que el visitante pregunte cuánto cuesta un precio en una moneda distinta de dólares estadounidenses”) se dispara cuando debe. Cuando una acción se llama en el momento incorrecto o no se llama, la descripción casi siempre es la solución.
Deja que la API haga el cálculo, no el modelo. Un primer intento de acción de divisas suele obtener el tipo de cambio y dejar la multiplicación al modelo. Los modelos de lenguaje no son calculadoras fiables, y un total incorrecto en una pregunta de precios es peor que no dar total. Frankfurter acepta un parámetro amount y devuelve la cifra ya convertida, por lo que el modelo solo tiene que leer 86.81, nunca calcularla. Siempre que tu API pueda devolver el valor final, prefiere eso antes que pedirle al modelo que lo calcule.
Confirma que dice que no. La fiabilidad no solo trata de disparar la acción; también trata de no inventar. Pregúntale al agente algo que su conocimiento no cubre, la certificación de seguridad que dejaste fuera:
El “no” honesto: sin nada sobre SOC 2 en su conocimiento, el agente rechaza responder en lugar de adivinar.
Visitante: ¿Meridian tiene certificación SOC 2 Type II? Meridian: No tengo información en mi documentación sobre si Meridian tiene certificación SOC 2 Type II, así que no puedo confirmarlo. Si necesitas una respuesta definitiva para una revisión de seguridad o compras, recomiendo contactar directamente al equipo en support@meridian.example.
Esa negativa es la última línea del prompt haciendo su trabajo. Un agente que llama a APIs reales debe ser confiable al reconocer los límites de lo que sabe, así que prueba el “no” con la misma intención que el “sí”.
Esas cuatro palancas hacen fiable una acción de lectura. Las acciones que escriben, una devolución, un reembolso, un registro, necesitan más: solo deberían dispararse cuando haya ocurrido lo correcto, y entregar un valor limpiamente a la siguiente acción. Eso tiene su propia guía: haz fiables las acciones de tu agente cubre cómo condicionar una acción con reglas del lado del servidor que el chat no puede eludir, y cómo llevar un valor capturado de una acción a otra.
Puesta en producción
La acción pertenece al agente, no a un canal específico, así que se ejecuta en todos los lugares donde esté desplegado el agente. Activa el web widget y la misma conversión de divisas funcionará para un visitante en tu sitio. Conecta Telegram, WhatsApp, Messenger, Slack o Discord y también funcionará allí, sin cambios. No hay nada que rehacer por canal; un agente desplegado lleva sus acciones consigo.
Qué hacer después: las integraciones reales
Has creado la receta maestra. Cada guía siguiente es la misma forma de acción apuntada a un servicio real, por lo que cada una parte de algo que ahora entiendes y añade solo lo específico de ese servicio.
- Registra leads e informes en Google Sheets: el agente añade una fila cuando una conversación produce un lead o un comentario.
- Crea contactos, negocios y tickets en HubSpot: un diseño de CRM de solo escritura que completa un registro turno a turno y nunca vuelve a leer los datos de nadie.
- Modera un servidor de Discord: timeout, kick y ban como AI Actions, con las destructivas restringidas a administradores mediante una compuerta del lado del servidor.
- Ejecuta un bot de tickets de soporte en Discord: tres acciones encadenadas que abren un hilo privado, añaden al miembro y avisan a tu rol de soporte.
- Gestiona un grupo de Telegram: anuncia, fija y modera desde lenguaje natural sobre la Telegram Bot API.
- Convierte tu agente en un servidor MCP: exponlo como una herramienta que ChatGPT, Claude y Cursor pueden llamar.
- Ejecuta y gestiona tu agente desde ChatGPT: controla el agente que creaste desde dentro de un cliente de IA mediante MCP.
La referencia completa de campos está en la documentación de AI Actions.
Preguntas frecuentes
¿Cómo creo un agente de IA gratis?
Crea una cuenta gratuita de Quickchat AI, dale al agente un prompt principal breve y algo de conocimiento desde el cual responder, luego añade una AI Action, una solicitud HTTP descrita, para que pueda llamar a una API durante la conversación. Crear el agente, cargar conocimiento, y crear y activar acciones es gratis, y toda la guía funciona con el plan gratuito.
¿Necesito programar para crear un agente de IA?
No. Describes el agente en lenguaje natural y completas un formulario de acción: un nombre, los valores que debe recopilar del visitante, el método y la URL de la solicitud, y una descripción de cuándo llamarla. Quickchat envía la solicitud y devuelve la respuesta al agente. Nunca escribes ni alojas código.
¿Cuánto se tarda en crear un agente de IA?
Unos diez minutos para el agente de esta guía: unos minutos para escribir su prompt y añadir tus datos como conocimiento, y unos minutos más para completar un formulario de AI Action. No hay nada que instalar ni código que escribir.
¿Cuál es la diferencia entre un agente de IA y un chatbot?
Un chatbot responde preguntas. Un agente de IA también ejecuta acciones: puede llamar a una API durante la conversación para consultar algo o hacer un cambio, y luego usar el resultado en su respuesta. En Quickchat creas un agente a partir de tres partes: su Identity (quién es), su Knowledge (desde qué responde) y sus Actions (qué puede hacer).
¿Puede un agente de IA usar datos en vivo y en tiempo real?
Sí. Cada vez que el agente llama a una AI Action hace una solicitud nueva, por lo que siempre usa datos en vivo. El agente de esta guía obtiene el tipo de cambio de hoy en cada conversión; apunta la acción a tu propia API y leerá tus datos actuales del mismo modo.
¿Puede el agente de IA llamar a mi propia API?
Sí. La AI Action de esta guía es una solicitud HTTP general. Apúntala a tu propia API REST en lugar de la pública usada aquí, configura el método, la URL, los encabezados y el cuerpo, y describe cuándo debe llamarla el agente. La misma receta funciona para cualquier API REST, incluidas las privadas detrás de un token de autenticación.
¿Puede un agente de IA tener más de una acción?
Sí. Un agente puede tener muchas AI Actions, y elige la correcta para cada mensaje según las descripciones que escribas. Esta guía crea una sola acción para mantener el foco; las guías de integración añaden varias al mismo agente.
¿Pueden ChatGPT, Claude o Gemini crear un agente que ejecuta acciones?
Puedes crear el agente con Quickchat y elegir qué modelo lo impulsa. Durante una conversación, el modelo decide cuándo llamar a tu acción y completa los valores desde el chat, así el agente consulta algo o hace un cambio por su cuenta. También puedes exponer tu agente terminado a ChatGPT, Claude y Cursor como un servidor MCP.
¿Qué puede hacer realmente el agente una vez creado?
Cualquier cosa que pueda hacer una API REST. Esta guía usa una consulta de divisas en vivo, pero la misma forma de acción registra un lead en Google Sheets, crea un contacto en HubSpot, modera un servidor de Discord o gestiona un grupo de Telegram. Cada uno de esos casos es un ejemplo desarrollado de la receta maestra de esta publicación.
¿Cómo sabe el agente cuándo llamar a la acción?
La descripción de la acción es lo que lee el modelo para decidir. Vincúlala a una señal clara, por ejemplo “llama a esto cuando el visitante pida un precio en una moneda distinta de dólares estadounidenses”, y marca como obligatorios los valores que necesita. Los parámetros son los únicos valores que el modelo debe completar; todo lo demás en la solicitud es fijo.
¿Es seguro dejar que un agente de IA llame a una API?
Tú mantienes el control de la solicitud. Fijas el método, la URL y cualquier secreto (inyectado del lado de Quickchat, nunca mostrado al modelo), y el modelo solo completa los parámetros que defines. Para acciones que escriben datos puedes condicionar la llamada con reglas del lado del servidor que el chat no puede eludir. Las guías de HubSpot y Discord explican los patrones de seguridad completos.
¿Es gratis crearlo y probarlo?
Sí. Crear el agente, añadir conocimiento, y crear y activar AI Actions es gratis, y toda la guía funciona con el plan gratuito. Cuando estés listo para poner tu agente en vivo para más visitantes, los planes pagos añaden límites más altos y modelos más avanzados.