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En este video vas a ver:
Qué vas a aprender en el Módulo 1 y por qué es clave antes de construir agentes
La evolución: bots → bots conversacionales → bots RAG → agentes de IA
Qué hace distinto a un agente: decide y acciona usando herramientas según instrucciones
Multimodalidad: texto, audio, imágenes, video y archivos
La estructura de un agente: cerebro (modelo), memoria y tools (herramientas)
Qué es un LLM y cómo funciona “por dentro” a alto nivel (tokens, embeddings y red neuronal)
Transformers: por qué son la base de los modelos modernos
Diferencia entre LLM y LRM (razonamiento con planificación vs respuesta rápida)
Proveedores y modelos principales: OpenAI, Anthropic, Gemini, Meta (Llama), Mistral y otros
Costos por tokens: input, output y cache (cómo te cobran los modelos)
Conceptos clave para integraciones: API, REST (GET/POST/PUT/DELETE), Webhook y JSON
Qué es N8N, cómo se usa (canva, nodos, flujo) y por qué lo elegimos (cloud vs self-hosted)
Cómo N8N arma agentes: modelo + memoria + herramientas (incluyendo llamar otros flujos)

Aplicaciones prácticas de lo que ves en el video:
Entender cuándo una automatización alcanza y cuándo necesitás un agente
Diseñar prompts/instrucciones con criterio (pensando en tokens y probabilidades)
Prepararte para conectar agentes con sistemas reales usando APIs y webhooks

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🙋‍♂️ ¿Por qué ver este vídeo?
Soy Nicolás Dubois, cofundador de Pymbú y de la comunidad Agentes de IA en Acción.
Ayudo a personas y empresas en Latinoamérica a crear automatizaciones con n8n y agentes de IA aplicados a negocios reales.

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Tiempos del video:
00:00 – Bienvenida al Módulo 1 y objetivo del bloque teórico
00:15 – Glosario del módulo (conceptos clave)
00:55 – Evolución: bots → conversacionales → RAG → agentes
02:41 – Qué diferencia a un agente: decidir y accionar con tools
04:16 – Multimodalidad y estructura: cerebro, memoria y herramientas
06:36 – Qué es un LLM (explicación a alto nivel)
09:13 – Tokens y embeddings: texto → números
12:31 – Etapa de entrenamiento y modelos preentrenados
13:12 – Transformers: base de los modelos modernos
14:26 – LLM vs LRM (planificación y razonamiento)
15:47 – Principales modelos y proveedores
17:19 – Costos por tokens (input, output y cache)
21:03 – APIs, REST, métodos y URLs
27:20 – Webhooks: eventos que “empujan” datos
28:42 – JSON: objetos, arrays y tipos de datos
35:05 – Qué es N8N: canva, nodos y flujos
35:54 – N8N Cloud vs Self-Hosted (visión general)
37:31 – Por qué N8N para agentes y automatizaciones
38:56 – Cómo se arma un agente en N8N (modelo + memoria + tools)
40:00 – Resumen del módulo y adelanto del Módulo 2