N8n lanza Nod, un agente personal de código abierto para Mac y Windows

n8n lanzó Nod el 10 de noviembre de 2026 como una vista previa de investigación para Mac y Windows. Este agente personal gratuito y de código abierto, creado por el nuevo equipo n8n Labs, puede realizar tareas en las aplicaciones de una persona y en sitios web desde un entorno aislado y privado que se ejecuta en su computadora.

Nod tiene su propio navegador y puede iniciar sesión en sitios web que no cuentan con una integración formal. Su código se publica bajo la licencia Apache 2.0 y no requiere una cuenta de n8n ni configurar inicialmente un servidor o servicio en la nube, aunque los usuarios deben conectar un proveedor de IA. n8n Labs es un nuevo equipo dedicado a experimentar fuera del producto principal. n8n afirmó que el desarrollo de ese producto y del agente de n8n continuaría según lo previsto.

Un agente independiente para tareas individuales

El producto amplía el enfoque de n8n en la automatización: va más allá de los procesos compartidos por equipos y abarca tareas que realiza una sola persona. Nod se conecta a las cuentas de esa persona para tareas laborales o domésticas, y no es ni un flujo de trabajo de n8n ni el Asistente de IA de n8n. Los usuarios actuales de n8n pueden conectar una instancia de forma opcional para que el agente trabaje con sus flujos de trabajo.

Entre los ejemplos se incluyen cancelar una suscripción y solicitar un reembolso, recuperar facturas de portales de proveedores, seguir precios y extraer cifras de paneles que no permiten exportar datos. La documentación también describe la investigación en la web y en archivos PDF; la creación de documentos, hojas de cálculo y código en un espacio de trabajo Linux; y la lectura y redacción de mensajes en Gmail, Calendar, Slack, Notion y Linear.

Los usuarios pueden mantener una conversación en la aplicación, Telegram o WhatsApp mientras se ejecutan varias tareas en paralelo. Las tareas recurrentes, como los informes matutinos y las comprobaciones de precios, pueden programarse, y Nod puede proponer tareas después de leer las aplicaciones conectadas.

Nod conserva meses de conversaciones y registra cómo completó las tareas; después reutiliza esas notas y las revisa cuando un sitio cambia. Puede aprender el estilo de escritura de un usuario a partir de los mensajes enviados en Gmail, y los usuarios pueden consultar, editar o eliminar la información almacenada. El repositorio de GitHub de n8n informa una puntuación de LongMemEval del 93,2%, frente al 79%, obtenida con 500 preguntas sobre conversaciones anteriores respondidas en una sesión nueva.

La metodología de LongMemEval evalúa la extracción de información, el razonamiento entre varias sesiones, las actualizaciones de conocimientos, el razonamiento temporal y la abstención cuando se desconoce la información. Por tanto, la puntuación mide la memoria a largo plazo, no la fiabilidad con la que Nod completa una reserva o un reembolso.

Controles de aprobación y límites para los datos locales

Antes de que Nod envíe, pague, publique o elimine algo que no esté contemplado en la solicitud del usuario, un control independiente basado en un modelo pide confirmación. Una página web o un correo electrónico no pueden darle autorización. n8n advierte que este control también es un modelo y puede cometer errores, por lo que el paso de aprobación es una medida de protección, no una garantía de que el juicio sea correcto.

Los datos de inicio de sesión y las tarjetas de pago guardados se cifran en el dispositivo y se introducen mediante formularios privados que el modelo no puede leer. Nod también registra los inicios de sesión, el uso de tarjetas, las acciones en las aplicaciones conectadas y los costos de los modelos, creando un registro de actividad que complementa los controles de aprobación.

La base de datos, los archivos, la memoria y los datos de inicio de sesión guardados de Nod permanecen en el dispositivo donde se ejecuta, mientras que el proveedor de IA seleccionado recibe la información necesaria para cada tarea. El sitio del producto añade que las conexiones con las aplicaciones pasan por un servicio de conexión y que, aparte de las comprobaciones de actualizaciones, la información solo se envía a n8n cuando se habilitan los datos de uso o se envían comentarios.

Costos de uso y límites de la vista previa de investigación

Nod es gratuito, pero los usuarios pagan al proveedor del modelo que elijan por el uso o conectan un modelo de código abierto que se ejecuta localmente. Entre las conexiones compatibles se encuentran OpenAI, Anthropic, OpenRouter, Amazon Bedrock, Google Vertex AI y Azure OpenAI; también son compatibles los planes ChatGPT Plus y Pro.

Las herramientas para controlar los costos incluyen un recibo por cada tarea completada, un límite de gasto mensual, una comprobación ajustable cuando una tarea supera los $5 y un costo mensual estimado para cada tarea programada. Estos controles son importantes porque la vista previa permite realizar tareas programadas y en paralelo que utilizan la cuenta propia del usuario con el proveedor del modelo.

La descarga para computadoras de escritorio requiere macOS 14 o posterior, mientras que la compatibilidad con Windows 11 se ofrece como vista previa; también es posible alojarlo en un servidor personal. Una instalación en una computadora portátil se detiene cuando esta entra en suspensión, por lo que la máquina debe permanecer encendida para ejecutar tareas programadas. Cada instalación tiene actualmente un solo propietario, y Nod no puede hacer llamadas telefónicas. n8n incluye una versión alojada y el uso compartido en equipo entre sus planes futuros.

Nod ofrece a n8n una vía de código abierto para entrar en el ámbito de los agentes personales sin exigir el uso de su plataforma de flujos de trabajo. La contrapartida de esta vista previa es clara: el control local y la posibilidad de elegir proveedor implican costos directos por el uso de modelos, una máquina encendida permanentemente para ejecutar tareas programadas sin supervisión y un mecanismo de aprobación que aún puede cometer errores.