Configurar Vps + Evolution Api + N8n + Postgresql — Sistema de automatización conversacional

Tengo un negocio de reventa de servicios de suscripción con contrato corporativo confidencial, operando hace 4 años con clientes reales y facturación mensual probada. Necesito construir la infraestructura base de un sistema de automatización conversacional. 

tarea 1 — workana
## infraestructura base + whatsapp conectado

**título para publicar:**
"configurar vps + evolution api + n8n + postgresql — sistema de automatización conversacional"

**descripción:**

tengo un negocio de reventa de servicios de suscripción con contrato corporativo confidencial, operando hace 4 años con clientes reales y facturación mensual probada. Necesito construir la infraestructura base de un sistema de automatización conversacional.

**Lo que necesito entregado y funcionando:**

Servidor Hetzner CPX42 configurado con Docker y Coolify. PostgreSQL con el schema completo que te proveo. N8n Community 2.0 self-hosted conectado a la base de datos. Evolution API self-hosted con al menos 2 números de WhatsApp conectados y recibiendo mensajes. Traefik como proxy inverso con SSL automático. Cloudflare Tunnel configurado. Tailscale para acceso remoto. Uptime Kuma monitoreando todos los servicios. Bot de Telegram recibiendo alertas básicas del sistema.

**Validación para considerar la tarea completada:**

Yo envío un mensaje de WhatsApp a uno de los números conectados y recibo una respuesta automática básica confirmando que el sistema está activo. Uptime Kuma muestra todos los servicios en verde. Recibo la alerta en Telegram.

**Stack obligatorio:**
Hetzner CPX42, Docker, Coolify, PostgreSQL, n8n 2.0, Evolution API, Traefik, Cloudflare, Tailscale, Uptime Kuma, Telegram bot.

**Entregables:**
Código en repositorio privado con acceso mío desde el día 1. Documentación de cada componente. Video de 5 minutos mostrando todo funcionando en vivo.

**Presupuestá esta tarea en horas y en dólares

Lo que necesito entregado y funcionando:
Servidor Hetzner CPX42 configurado con Docker y Coolify. PostgreSQL con el schema completo que te proveo. N8n Community 2.0 self-hosted conectado a la base de datos. Evolution API self-hosted con al menos 2 números de WhatsApp conectados y recibiendo mensajes. Traefik como proxy inverso con SSL automático. Cloudflare Tunnel configurado. Tailscale para acceso remoto. Uptime Kuma monitoreando todos los servicios. Bot de Telegram recibiendo alertas básicas del sistema.

Validación para considerar la tarea completada:
Yo envío un mensaje de WhatsApp a uno de los números conectados y recibo una respuesta automática básica confirmando que el sistema está activo. Uptime Kuma muestra todos los servicios en verde. Recibo la alerta en Telegram.

Stack obligatorio:
Hetzner CPX42, Docker, Coolify, PostgreSQL, n8n 2.0, Evolution API, Traefik, Cloudflare, Tailscale, Uptime Kuma, Telegram bot.

Entregables:
Código en repositorio privado con acceso mío desde el día 1. Documentación de cada componente. Video de 5 minutos mostrando todo funcionando en vivo.Perfecto. Arranco con las tareas en orden.

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# tarea 2 — workana
## agente conversacional con deepseek v4 + clasificación de leads

**título para publicar:**
"agente conversacional con llm + routing de modelos + clasificación automática de leads"

**descripción:**

continuación de un sistema de automatización conversacional ya en construcción. La infraestructura base ya existe. Necesito el cerebro del agente.

**Lo que necesito entregado y funcionando:**

Integración de DeepSeek V4-Flash para clasificación de mensajes entrantes y routing. Integración de DeepSeek V4-Pro para conversaciones de alto valor. Sistema de routing automático: cada mensaje se clasifica y se envía al modelo correcto según complejidad. Máquina de estados en PostgreSQL con los estados del ciclo completo: lead_nuevo, calificado, en_proceso, activo, en_riesgo, suspendido, inactivo. Memoria de conversación persistente por sesión. El agente recibe el system prompt que yo proveo y lo aplica con las variables dinámicas del cliente. Langfuse self-hosted integrado para trazabilidad de cada decisión del agente. Valkey como caché de sesiones activas.

**Validación para considerar la tarea completada:**

Envío 10 mensajes de prueba con distintas intenciones. El sistema clasifica correctamente al menos 9 de 10, enruta al modelo correcto, responde con el tono del system prompt, y guarda cada interacción en la base de datos con todos los campos del dataset. Langfuse muestra la traza completa de cada llamada.

**Stack obligatorio:**
DeepSeek V4-Flash, DeepSeek V4-Pro, Langfuse self-hosted, Valkey, PostgreSQL, n8n 2.0, Evolution API.

**Entregables:**
Código en repositorio privado. Documentación. Video de 5 minutos mostrando el routing en vivo con Langfuse abierto.

**Presupuestá esta tarea en horas y en dólares.**