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Nodo Call n8n Workflow Tool n8nConfigura Call n8n Workflow Tool en n8n.

Tu agente puede llamar a un flujo tuyo en lugar de a una API externa. El nodo Call n8n Workflow Tool n8n empaqueta cualquier conjunto de nodos como herramienta y pide 3 campos: Name, Description y Source. Pensado para quien ya tiene flujos en marcha.

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Por qué automatizar

¿Para qué sirve el nodo Call n8n Workflow Tool n8n?

Convierte otro flujo de n8n en una herramienta que un agente puede llamar. Una herramienta, en contexto de IA, es un recurso extra al que el modelo recurre cuando la respuesta no sale de él solo. El nodo ejecuta ese segundo flujo, espera a que termine y devuelve sus datos de salida al agente como resultado de la llamada. Todo lo que sepas montar con nodos de n8n queda disponible así.

Empecemos por el reparto de tareas. Un agente que hace de todo acaba con quince nodos de acción colgando de él. Con este nodo, cada tarea vive en su propio flujo y entra como una herramienta más. La que decide el reparto es la Description, porque es lo único que le dice al modelo cuándo tirar de esta herramienta y no de otra. La plantilla 3025 hace justo eso, con un chatbot de memoria larga que enruta hacia varios subflujos. Montar una herramienta alrededor de Gmail o de Slack te cuesta un flujo por herramienta.

Segundo escenario, preguntar por datos. Construyes un flujo pequeño que consulta la fuente y devuelve filas, lo publicas y apuntas este nodo hacia él con Source en Database. Llega la pregunta, el subflujo se ejecuta, las filas vuelven. Ese es el montaje de la plantilla 2026, donde un nodo Code y Hacker News quedan escondidos detrás de la herramienta.

Tercer escenario, no repetir trabajo. Ya tienes un flujo que arma un informe a partir de Google Sheets y se lanza cada mañana. Ese mismo flujo pasa a ser herramienta sin duplicarse, así que un arreglo vale para los dos usos. La plantilla 3770 lleva la idea al extremo y agrupa varios flujos detrás de un único agente.

¿Cuándo elegir otra cosa? Si el agente solo necesita una llamada a un servicio que ya tiene su nodo de herramienta, usa ese nodo. Una herramienta de OpenAI o de Perplexity es un nodo, no dos flujos que mantener. Este nodo se gana el sitio cuando hay pasos encadenados, ramas o lógica que no quieres rehacer dentro del agente.

Los límites salen del propio nodo. No tiene ningún puerto de subnodo, es decir, ningún punto de conexión donde engancharle nada: es él quien se conecta a un AI Agent, y el agente lo gobierna. Con Database como origen y el agente ejecutándose fuera del panel de prueba, el subflujo tiene que estar publicado, o la llamada falla con Workflow is not active and cannot be executed. Ese texto de error vuelve al agente como resultado de la herramienta, así que se pierde dentro de una respuesta larga. La página describe la versión 2, la más alta del catálogo.

Parámetros

¿Qué campos hay que rellenar en Call n8n Workflow Tool ?

El nodo Call n8n Workflow Tool tiene 3 parámetros. Para cada uno: el nodo tal como lo configuras en n8n, qué cambia el parámetro y nuestras notas de campo.

01

Name

name

Lo que ves en n8n

Notas y casos de uso

Es el nombre de función que el agente ve en su lista de herramientas disponibles, o sea el que invoca cuando decide usarla. Solo letras, números y guiones bajos, sin espacios.

Parámetros clave

  • Name: el nombre de la función a llamar, con letras, números y guiones bajos únicamente; el campo muestra e.g. My_Color_Tool como ejemplo.
Casos de uso
nombra la herramienta por la tarea y no por el archivo del flujo, para que un modelo que lee cinco entradas acierte a la primera.
02

Description

description

Lo que ves en n8n

Notas y casos de uso

Aquí escribes la instrucción que le dice al agente cuándo recurrir a esta herramienta y con qué forma mandarle la entrada. El modelo no lee nada más sobre tu flujo. Una línea vaga da una herramienta que nunca se usa, o que se usa a destiempo.

Parámetros clave

  • Description: texto libre dirigido al agente; el ejemplo del campo marca el registro esperado, Call this tool to get a random color. The input should be a string with comma separated names of colors to exclude.
Casos de uso
con dos frases basta, una para la condición de uso y otra para el formato de la entrada.
03

Source

source

Lo que ves en n8n

Notas y casos de uso

De dónde saca n8n el flujo que ejecuta. O señalas el que está guardado, o pegas el tuyo.

Parámetros clave

  • Source: database (Database) carga el flujo desde la base de datos por su identificador, parameter (Define Below) recibe el código JSON de un flujo.
  • Workflow: obligatorio con Database, el selector que señala el subflujo.
  • Workflow Inputs: obligatorio, la correspondencia entre lo que envía la llamada y los campos del subflujo.
  • Workflow JSON: obligatorio con Define Below, el código JSON del flujo a ejecutar.
Casos de uso
deja Database para todo lo que mantengas, y publica el subflujo en cuanto el agente salga del panel de prueba.
Necesitas ayuda

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FAQ

Call n8n Workflow Tool y n8n, dudas habituales

01¿El nodo Call n8n Workflow Tool n8n está incluido en n8n?
Sí. Forma parte del paquete de IA de n8n, @n8n/n8n-nodes-langchain, que viene con n8n. No hay nada que instalar ni sobrecoste por el lado de n8n, y se comporta igual en n8n Cloud, la oferta alojada por n8n, que en una instancia autoalojada en Community Edition con licencia Sustainable Use. Un flujo montado en un sitio funciona en el otro sin retoques. El único coste real está en otra parte: el proveedor del modelo de chat que use tu agente, OpenAI, Anthropic, Google o Mistral, factura sus propias llamadas de API según sus condiciones. n8n no añade nada a esa factura, y este nodo no llama a ningún proveedor por su cuenta.
02¿Qué credenciales necesita este nodo?
Ninguna. No tiene credential, que es el juego de credenciales guardado dentro de n8n, ni selector Authentication, y por eso la página no trae pasos de conexión. Llama a un flujo que ya vive en tu instancia, así que no hay cuenta que enlazar ni clave que pegar. Las credenciales que sí hacen falta están al lado: el modelo de chat conectado al agente lleva la clave del proveedor, y el subflujo llamado lleva las de sus propios nodos. Poner esto en marcha se reduce a tres campos y a elegir un flujo, no a abrir el panel de ningún proveedor.
03¿Qué límites tiene este nodo?
Tres que conviene tener claros. No tiene puerto de subnodo, o sea que no se le conecta nada: se ejecuta como un nodo de acción sobre cada item entrante y lo gobierna el agente al que está unido. Con Database como origen y el agente en producción, fuera del panel de prueba manual, el subflujo debe estar publicado; si no, la llamada falla con Workflow is not active and cannot be executed. Ese texto de error vuelve al agente como resultado de la herramienta, así que pasa desapercibido con facilidad: si el agente dice que no pudo recuperar los datos, comprueba que el subflujo está publicado y que su lista de ejecuciones muestra una pasada. Por último, esta página describe la versión 2, la más alta del catálogo.
04¿Qué hay que conectar como mínimo para que funcione?
Un agente y un modelo de chat. Este nodo es una herramienta, un recurso al que el modelo recurre durante una petición, así que solo no hace nada: se conecta a un nodo AI Agent, que es el nodo raíz que recibe los items del flujo, mientras los subnodos como el modelo de chat o la memoria se enganchan en sus puertos, un tipo de subnodo por puerto. Empieza pequeño. Monta el subflujo, publícalo, pon Source en Database, elígelo en el selector Workflow, rellena Workflow Inputs y luego escribe la Description para que el modelo sepa cuándo llamar. Prueba desde el panel de chat antes de soltarlo.
05¿n8n o Make para llamar a un flujo como herramienta?
Depende sobre todo de dónde quieras que viva la automatización. Make, antes Integromat, es una plataforma alojada, sin opción de autoalojamiento y facturada por operación, algo razonable cuando los volúmenes son bajos y previsibles. n8n deja los dos caminos abiertos, n8n Cloud o tu propio servidor, así que los datos que un agente hace pasar por un subflujo se quedan donde tú decidas. La lógica visual también cambia. Los criterios honestos son el alojamiento, el control de los datos, el modelo de coste y qué lienzo lees más rápido. Las dos plataformas cubren los escenarios descritos aquí.
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