El nodo LLM Agent

El nodo LLM Agent (llm) es donde ocurre la inteligencia: recibe la entrada de nodos anteriores, razona con un modelo de lenguaje, opcionalmente llama herramientas, y entrega su respuesta hacia adelante. Un solo tipo de nodo — todos los casos de uso de IA.

Configuración

Doble clic en el nodo abre Edit Node:

• Node ID / Agent Name — identificador usado en variables, y el nombre visible.
• LLM Provider y Model — OpenAI, Anthropic, Gemini, Vertex, Azure, Bedrock, Groq, Mistral, HuggingFace, Friendli, Perplexity y más. Con proveedores Managed by HiveFlow usas las llaves de la plataforma y pagas en créditos; también puedes traer tus propias credenciales desde tu perfil.
• Objective — quién es el agente y qué debe lograr. Es el system prompt.
• Prompt — la entrada por ejecución, normalmente una variable como {{message}} de un chat input.
• Temperature / max tokens — controles de creatividad y longitud.

Herramientas (function calling)

Conecta otros nodos hacia el nodo LLM para entregárselos como herramientas invocables: herramientas MCP (cualquier integración conectada) y herramientas de Hive Apps (tableros CRM, Kanban, Inventario, Analytics, Chat). Activa Function Calling en el nodo y el modelo decidirá cuándo llamar cada herramienta, en varias rondas si hace falta.

No todo proveedor/modelo soporta function calling — el formulario muestra la sección Built-in Tools solo cuando el par seleccionado lo soporta, y avisa cuando no. Detalles en agregar herramientas.

Memoria y contexto

Alimentado por un Chat Input, el nodo LLM recibe automáticamente el contexto reciente de la conversación (ventana de mensajes configurable). Las Skills con alcance en el flow se inyectan como contexto de sistema adicional.

Depuración

La Console del nodo muestra cada ejecución; con herramientas activas, la pestaña Function Calling Process desglosa cada ronda — decisión del modelo, herramientas ejecutadas (con ✓/✗ y tiempos) y respuesta final.