Jacobo AI Agent — Production n8n Workflows

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7 real production workflows from a multi-agent AI system that handled ~90% of customer interactions for a phone repair business. Open source by default.

The System

Jacobo is an omnichannel AI agent (WhatsApp + phone) built with n8n, orchestrating specialized sub-agents via tool calling. These workflows ran in production for 2 years at Santifer iRepair.

Workflows

File	Original Name (ES)	Description	Nodes	LLM
jacobo-chatbot-v2.json	Jacobo Chatbot V2	Central router — classifies intent, selects sub-agent, maintains 20-message memory window	37	GPT-4.1
subagente-citas.json	subagenteCitas	Appointment booking — parses natural language time preferences into calendar slots via YouCanBookMe	18	MiniMax M2.5
presupuesto-modelo.json	Presupuesto Modelo	Quote agent — looks up exact model + repair in Airtable, returns real price with stock status	11	GPT-4.1 mini
hacer-pedido.json	hacerPedido	Order creation — creates repair orders in Airtable when parts are out of stock	3	No LLM
calculadora-santifer.json	CalculadoraSantifer	Discount calculator — pure business logic for combo repair pricing	3	No LLM
contactar-agente-humano.json	contactarAgenteHumano	HITL handoff — escalates to human via Slack with conversation summary and deep-link	5	No LLM
enviar-mensaje-wati.json	EnviarMensajeWati	WhatsApp sender — cross-channel bridge so the voice agent can send WhatsApp messages	3	No LLM

Key Metrics

• ~90% self-service — most interactions resolved without human intervention
• ~80h/month automated — equivalent to a part-time employee
• <30s response time — from customer message to resolution
• <€200/month — total infrastructure cost

How to Import into n8n

1. Open your n8n instance and go to Workflows
2. Click "..." → "Import from file"
3. Select any .json file from this folder
4. Update credentials (API keys, webhooks) with your own values

Note: These workflows are sanitized — all API keys, webhook URLs, and personal data have been removed. You'll need to configure your own credentials after importing.

Full Case Study

Read the complete architecture breakdown, prompt engineering techniques, and production learnings:

• Jacobo AI Agent — Case Study (EN)
• Agente IA Jacobo — Case Study (ES)

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:es: Versión en Español

7 workflows reales de producción de un sistema multi-agente IA que gestionó ~90% de las interacciones de clientes en un negocio de reparación de móviles. Open source by default.

El Sistema

Jacobo es un agente IA omnicanal (WhatsApp + teléfono) construido con n8n, que orquesta sub-agentes especializados vía tool calling. Estos workflows corrieron en producción durante 2 años en Santifer iRepair.

Workflows

Archivo	Nombre Original	Descripción	Nodos	LLM
jacobo-chatbot-v2.json	Jacobo Chatbot V2	Router central — clasifica intent, elige sub-agente, mantiene ventana de memoria de 20 mensajes	37	GPT-4.1
subagente-citas.json	subagenteCitas	Reserva de citas — parsea preferencias temporales en lenguaje natural a slots de calendario vía YouCanBookMe	18	MiniMax M2.5
presupuesto-modelo.json	Presupuesto Modelo	Agente de presupuestos — busca modelo + reparación en Airtable, devuelve precio real con estado de stock	11	GPT-4.1 mini
hacer-pedido.json	hacerPedido	Creación de pedidos — crea órdenes de reparación en Airtable cuando no hay stock	3	Sin LLM
calculadora-santifer.json	CalculadoraSantifer	Calculadora de descuentos — lógica de negocio pura para precios combo de multi-reparación	3	Sin LLM
contactar-agente-humano.json	contactarAgenteHumano	HITL handoff — escala a humano vía Slack con resumen de conversación y deep-link	5	Sin LLM
enviar-mensaje-wati.json	EnviarMensajeWati	Envío WhatsApp — puente cross-channel para que el agente de voz envíe mensajes por WhatsApp	3	Sin LLM

Métricas Clave

• ~90% autoservicio — la mayoría de interacciones resueltas sin intervención humana
• ~80h/mes automatizadas — equivalente a un empleado a media jornada
• <30s tiempo de respuesta — del mensaje del cliente a la resolución
• <200€/mes — coste total de infraestructura

Cómo Importar en n8n

1. Abre tu instancia de n8n y ve a Workflows
2. Haz click en "..." → "Import from file"
3. Selecciona cualquier archivo .json de esta carpeta
4. Actualiza las credenciales (API keys, webhooks) con tus propios valores

Nota: Estos workflows están sanitizados — todas las API keys, URLs de webhooks y datos personales han sido eliminados. Necesitarás configurar tus propias credenciales después de importar.

Case Study Completo

Lee el desglose completo de arquitectura, técnicas de prompt engineering y aprendizajes de producción:

• Agente IA Jacobo — Case Study (ES)
• Jacobo AI Agent — Case Study (EN)

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