

Compromiso con la excelencia educativa
Curso completo de Agentes de Voz con IA que integra LiveKit, OpenAI, Twilio y n8n para crear, desplegar y gestionar flujos conversacionales inteligentes con NLP, manejo de llamadas inbound y outbound, conexión con APIs externas y agendamiento automático.
Domina agentes de voz con LiveKit, Twilio, OpenAI y n8n, integrando STT, LLM y TTS. Crea flujos para llamadas entrantes y salientes, consulta inventarios en Google Sheets y automatiza agendamientos con Google Calenda
En la plataforma de Datapath, contarás con cursos, talleres, proyectos y retos diseñados para desarrollar tus habilidades en Agentes De Voz con IA En Tiempo Real, enfocándote en el diseño, creación y optimización de agentes conversacionales que integran inteligencia artificial para mejorar la interacción y gestión en entornos empresariales.
Comprender la arquitectura fundamental de un agente de voz (STT, LLM, TTS).
Explorar el ecosistema de herramientas: LiveKit para la comunicación en tiempo real, OpenAI para la inteligencia, Twilio para la telefonía y n8n para las automatizaciones.
Configurar el entorno de desarrollo inicial.
Laboratorio - Plataforma( LiveKit Cloud): Actividad - Crear un "Agente Eco". El objetivo es establecer la tubería de audio básica. El agente transcribirá lo que el usuario dice y se lo repetirá.
Tarea 1: Configurar un proyecto en LiveKit Cloud.
Tarea 2: Desplegar un agente básico que reciba un stream de audio.
Tarea 3: Implementar la funcionalidad de Voz a Texto (STT) y Texto a Voz (TTS) para crear el efecto "eco".
Introducir el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) usando Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs).
Aprender a diseñar un "prompt de sistema" efectivo que defina la personalidad y el objetivo del agente.
Manejar el contexto básico de una conversación.
Laboratorio - Plataforma( LiveKit + OpenAI): Actividad - Convertir el "Agente Eco" en un "Agente de Bienvenida de Concesionaria". El agente podrá presentarse y responder preguntas básicas sobre la concesionaria.
Tarea 1: Integrar el modelo de OpenAI (ej. gpt-4o) en el flujo de LiveKit.
Tarea 2: Crear un prompt que defina al agente: "Eres un asistente amigable de la concesionaria 'Auto IA'. Tu objetivo es saludar a los clientes y responder preguntas generales".
Tarea 3: Implementar el flujo completo: STT (OpenAI) → LLM (OpenAI) → TTS (OpenAI).
Entender la importancia de conectar el agente a sistemas externos para que realice acciones y consulte información.
Aprender a usar n8n para crear flujos de trabajo automatizados que actúen como "herramientas" para el agente.
Integrar una base de datos externa (simulada con Google Sheets) para consultar información.
Laboratorio - Plataforma(LiveKit + OpenAI + n8n + Google Sheets): Actividad - Darle al agente la capacidad de "consultar el inventario". Los usuarios podrán preguntar por modelos de autos, colores o disponibilidad.
Tarea 1: Crear una hoja de Google Sheets con un inventario de autos (Modelo, Año, Color, Stock).
Tarea 2: Construir un flujo en n8n que reciba una consulta, busque en la hoja de cálculo y devuelva el resultado.
Tarea 3: Enseñar al agente de OpenAI a llamar a esta herramienta de n8n cuando un usuario pregunte por el inventario.
Integrar un número de teléfono para que el mundo exterior pueda llamar a nuestro agente.
Comprender el flujo de una llamada entrante: Twilio recibe la llamada y enruta el audio en tiempo real a LiveKit.
Gestionar la captura de información del cliente (leads).
Laboratorio - Plataforma(Twilio + LiveKit + n8n + OpenAI): Actividad - Configurar un número de teléfono en Twilio. Cuando un usuario llame, el agente de la concesionaria responderá, consultará el inventario y, si el cliente está interesado, le pedirá su nombre y número de teléfono para agendar una cita.
Tarea 1: Configurar una cuenta de Twilio y adquirir un número de teléfono.
Tarea 2: Crear un Trunk SIP en Twilio para reenviar el audio a nuestro agente de LiveKit.
Tarea 3: Modificar el prompt del agente para que intente capturar el nombre y teléfono del cliente.
Tarea 4 : Crear un nuevo flujo en n8n que reciba estos datos y los guarde en otra hoja de Google Sheets ("Prospectos").
Mejorar la naturalidad y la gestión de la conversación (manejo de interrupciones, latencia).
Implementar un sistema de agendamiento de citas.
Monitorear y depurar interacciones complejas.
Laboratorio - Plataforma(Twilio, LiveKit, n8n, OpenAI): Actividad - Permitir que el agente no solo capture los datos, sino que también agende una prueba de manejo. El agente consultará un calendario (simulado en Google Calendar vía n8n) para ver la disponibilidad y confirmar la cita con el usuario en tiempo real.
Tarea 1: Conectar n8n a Google Calendar.
Tarea 2: Crear funciones en n8n para "consultar horarios disponibles" y "crear un evento (cita)".
Tarea 3: Entrenar al agente de OpenAI para guiar al usuario a través del proceso de agendamiento.
Tarea 4 : Probar el flujo completo: el usuario llama, pregunta por un auto, el agente confirma stock, captura los datos, consulta el calendario y agenda la cita.
Comprender la lógica y la arquitectura para realizar llamadas salientes.
Utilizar la API de Twilio para iniciar llamadas desde un evento de negocio.
Desplegar un agente proactivo que inicie la comunicación.
Laboratorio - Plataforma(Todas las anteriores): Actividad - Construir el flujo de llamada saliente. El sistema detectará un nuevo "prospecto caliente" en nuestra hoja de Google Sheets (ej. alguien que visitó la web) y automáticamente iniciará una llamada para ofrecerle agendar una prueba de manejo.
Tarea 1: Crear un disparador (trigger) en n8n que se active cuando se añade una nueva fila a la hoja "Prospectos Calientes".
Tarea 2: Usar el nodo de Twilio en n8n para iniciar una llamada saliente al número del prospecto.
Tarea 3: Configurar la llamada para que, una vez contestada, se conecte con nuestro agente de voz de LiveKit.
Tarea 4 : Ajustar el prompt del agente para un contexto de llamada saliente: "Hola Pepito, soy el asistente de IA de 'Auto IA'. Veo que te interesaste en el Hilux, ¿te gustaría agendar una prueba de manejo?".

Crea sistemas IA avanzados con OpenAI, LangChain, GCP y automatización N8N.

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Configura Databricks y crea agentes con Python, Hugging Face y LangChain.

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