Eu acabei de criar um agente de A para conversar comigo aqui no Telegram sem utilizar o N8N. Bem, eu tô postando conteúdo no meu canal sobre automação de atendimento com IA. Já faz um ano e meio.
Eu explorei bastante a ferramenta do N8N. Eu tenho dezenas, se não centenas de tutoriais utilizando a ferramenta, ensinando a criar agentes de A para WhatsApp, agentes de A para Telegram, tudo utilizando a ferramenta do N8N. Só que a grande realidade para mim é que eu consegui utilizar o Cloud Code para criar esse mesmo agente de IA em três promptes.
Eu não cronometrei tudo isso, mas eu estimo que tenha me levado de 10 a 15 minutos no máximo para criar esse agente de a bem conversacional. Antes de tudo, eu preciso dar um disclaimer para vocês que isso daqui foi um projeto bem arquitetado. Então, grande parte do tempo desse projeto é investir na descoberta do projeto, na descoberta das ferramentas, estrutura tática do projeto, na estrutura estratégica do projeto, porque isso daqui se trata de um modelo de LLM conversacional, é uma IA conversacional.
Então, ela vai absorver a persona de alguém. E nesse caso aqui eu fiz pela pelo propósito demonstracional desse vídeo, eu peguei um youtuber que é o Daniel Lopes e eu criei esse projeto aqui para simular como seria uma aproximação maior com esse cara aqui, com esse influenciador, o Daniel Lopes, trocando uma ideia diretamente com ele sobre o que ele pensa desse tipo de coisa. Bem, eu não tava com 2:15 para assistir o episódio inteiro.
Então o que eu fiz foi pegar a transcrição desse desse episódio, enviar para uma base de conhecimento da minha para ela absorver tudo que foi falado naquele podcast e falar sobre esse podcast. Bem, o último episódio que foi postado, no caso, mais o mais recente, foi sobre os arquivos do caso Epstein. Para quem não sabe, a ilha do Jeffreystein tá tomando a internet inteira.
A internet virou de cabeça para baixo sobre esse caso. Não, não comentem sobre isso aqui no vídeo, mas eu fiquei trocando uma ideia aqui com essa IA e eu vou explicar para vocês como foi o meu fluxo para construir essa solução. Bem, como eu falei para vocês, eu tava acostumado a fazer essas soluções com N8N, então eu já tenho um raciocínio um pouco dirigido a integrar ferramentas, colar as ferramentas entre umas outras.
E daí nesse processo eu fui descobrindo várias ferramentas e a primeira de todas que eu precisei utilizar foi a Wapdi. Pessoal, WP de API é um marketplace de scrapers. Então, bem, scrapers são raspadores da internet.
Você consegue pegar um dado bruto de uma página. Então, por exemplo, você pode extrair informações de um perfil do Instagram, por exemplo, quantos comentários teve aquele post? Quantos likes teve aquele post?
os comentários daquele post, tudo isso de maneira automática. Se você consegue governar bem esses dados, você consegue criar uma IA bem inteligente, talvez um aplicativo bem inteligente, já recebi demanda para fazer esse tipo de projetos e já construí alguns MVPs para esses projetos. O último que eu fiz, foi bem interessante, era algo também para influencers.
Então a gente, o usuário, ele mandava o arroba dos perfis que ele queria extrair, que ele queria espionar e o nosso sistema fazia uma raspagem bruta dos posts dos últimos ve meses daquele influencer. A gente enviava tudo para um agente de que foi treinado para fazer análise de perfil e a gente entregava uma análise de perfil com DNA de comunicação daquele influencer, quais foram as principais pautas que tiveram mais resultados nos últimos ve meses daquele influencer. Foi um projeto bem interessante, mas esse projeto aqui eu fiz para ser uma LLM conversacional mesmo.
Eu utilizei o Telegram porque o Telegram é bem seguro. Então fiz o projeto aqui no Telegram para cortar caminho e ter uma escalabilidade maior. Mas bem, voltando aqui pra ferramenta do Rap de API, o que eu fiz foi pegar essas duas APIs, API do YouTube e API do YouTube Transcript.
E o que eu faço é esse canal aqui do Inteligência Limitada, ele tem todos os canais do YouTube, né? pelo menos os que postam lives, você vem aqui na aba de ao vivo e você vai ter esse link, youtube. com/inteligênciimitada/estra.
O que eu fiz foi o seguinte, eu enviei tanto a documentação API dessa desse scraper quanto a do YouTube Transcript e eu enviei aqui pro Cloud Code e eu expliquei o fluxo para ele. Eu falei: "Cara, eu quero que todo dia às 19 horas você faça uma pesquisa nesse link aqui, Inteligência Limitada/estreams, e você procure o último vídeo que tem o nome do Daniel Lopes. Você vai pegar esse vídeo e você vai pegar o RL desse vídeo e vai enviar para esse outro scraper, o YouTube Transcript.
YouTube Transcript vai pegar a transcrição desse vídeo e vai jogar para um agente de IA. O agente de IA, pessoal, ele é nada mais nada menos do que um script em Python. Então, a maneira que você organiza esses agentes de A previamente nos fluxos que eu desenhava com N8N, era tudo muito probabilístico, era tudo muito coordenado pelo agente de IA.
Então, a IA, ela tinha livre em espontânea vontade para ter os resultados que ela quisesse, para ativar as tools da maneira que ela queria, para fazer o fluxo funcionar da maneira que ela queria. E eu já tenho fluxo na minha cabeça. Então, se o fluxo é aquele e eu sei que aquele fluxo vai dar certo, eu não quero que a IA determine.
Eu tenho que determinar. E os scripts em Python são muito mais determinísticos. Eu garanto que a IA vai fazer aquilo ali todas as vezes.
Então eu criei, eu não, né? O Cloud Code junto comigo aqui criou esse script em Python pra gente transcrever aquele material e transformar em perguntas e respostas e subir no banco de dados. Eu tô utilizando o banco de dados do Pinecone, é bem fácil a integração.
O que eu precisei fazer foi copiar esse host aqui, enviar no cursor e enviar a minha chave API do Pinecone aqui no cursor também. Para quem utiliza o N8N, isso daí é um processo diário e você ainda tinha que montar a requisição HTTP. A requisição HTTP é como vai ser enviado a integração desses dois projetos.
Eu vou dar um exemplo prático aqui para vocês. Essa daqui é uma requisição HTTP do nosso scraper do YouTube. Era basicamente isso que a gente tinha que escrever lá no NN.
a gente tinha que descobrir por si só como montar isso daqui. Esses modelos de A, cara, e principalmente o Cloud Code, que é muito orientado a construir coisas com código, eu só precisei falar que eu queria usar o Pinec. Eu só precisei isso.
Eu não enviei a documentação assim como eu não enviei a documentação do Telegram. Isso porque esses modelos também tm web search, ou seja, ele ele pesquisa na internet como fazer aquela requisição HTTP. Então eu realmente fiquei fascinado.
É muito fascinante. Eu quase caí para trás da cadeira quando eu mandei a primeira mensagem aqui e ele me respondeu. Foi tipo um sorriso muito genuíno de ponta, porque era o tipo de projeto que eu costumava fazer em 1 hora meia, 2 horas.
Eu nem preciso falar como foi no início, quando eu tava ainda quebrando aquela curva de aprendizado no N8N, quando eu não conhecia muito bem a ferramenta, me levava um mês e meio, 2 meses para entregar o projeto. Sendo que hoje você conseguir fazer isso com 15 minutos é quantas vezes de alavancagem? Cara, talvez 1000 vezes de alavancagem.
Eu conseguiria fazer 1000 projetos a mais nesse tempo? Não sei. Talvez eu só esteja fazendo a matemática errada, mas pelo menos 100.
Essa daqui é a minha realidade, construindo três projetos parecidos com esse daqui só no último mês. Em um dos meus últimos vídeos, eu mostrei como que eu fiz um sistema para um escritório de advocacia, uma gestão de documentos aqui, não só gestão de documentos, mas tinha uma automação bem específica de cálculo. E a matriz, o motor por trás de tudo isso era a ferramenta do modal.
Eu vou explicar para vocês aqui como funciona a ferramenta do modal, mas primeiro eu quero fazer uma analogia com o N8N. Lembra da maneira que a gente utiliza o N8N? Basicamente uma ferramenta visual pra gente colar uma ferramenta na outra.
Então a gente colava o Telegram junto com o Pinecone. Aqui no modal ele não é um N8N porque a automação é o próprio script em Python. Isso daí acontece há muito tempo.
Antes de existir N8N já existia automação em Python. A galera aí que é old school em Python vai chegar aqui nos comentários, vai falar: "Cara, eu usava script em Python para automatizar a mensagem de bom dia paraa minha namorada". Realmente a galera já utilizava Python há muito tempo, sendo que a automação acontecendo aqui em Python, eu vou querer transitar todo esse volume de dados.
Então, eu quero transitar o a transcrição do vídeo, eu quero transitar todo o resultado da minha IA de transcrição pro Pinecone, todo esse volume de dados às vezes vão ficando grandes. Então você poderia fazer isso com o Supase. Você poderia transitar esses dados com o Supase utilizando o ED functions.
É uma maneira de você pegar a sua function em Python e transitar esses dados. sendo que se você comparar o Ed Functions do Supasal, é como se você tivesse comparando um entregador de iFood que entrega o pedido na bike com um entregador de caminhão nível Pablo Escobar que levava televisão, sofá, tudo isso num caminhão gigantesco com a logística profissional. Mas bem, então é por isso que eu utilizei o modal.
O setup também foi muito fácil. Eu só criei uma conta no modal e falei: "Cara, o nome da minha conta é esse daqui. Instala o modal".
No projeto. Fiz isso aqui no próprio terminal do Cloud Code. E como todas as credenciais do projeto já estavam aqui, porque esse modelo de LLM ele é bem inteligente, ele entendeu o fluxo.
Eu falei para ele o fluxo, eu arquitetei o fluxo, eu falei: "Olha só, a gente vai pegar essa essa transcrição, vai enviar para cá". e ele já conseguiu aquele desenho que fica no N8N do projeto, ele já conseguiu desenhar na própria cabeça dele e tá muito bem organizado nesses scripts aqui. Então, o desenho do N8N, basicamente ele tá por escrito aqui.
E não tenha medo, porque apesar de ser letrinhas coloridas muito fofinhas, muita gente se assusta com isso porque não tá entendendo nada do que tá acontecendo. Você vai pegar o jeito. Quando eu comecei a utilizar o Cloud Code, eu não entendia nada de Python, mas tendo raciocínio crítico, lendo aqui os resultados do Cloud Code, eu tô entendendo bem as coisas.
Eu fico feliz até porque é mais uma habilidade que eu tô desenvolvendo nessa carreira, né? É uma carreira de 3 anos, consegui fazer um bom dinheiro com essa carreira, mas quanto mais longe eu vou, quanto mais me fico me aperfeiçoando numa vertical só, mais raro eu me torno no mercado. É basicamente por isso que eu tô fazendo esses vídeos aqui para puxarem vocês comigo, porque existe essa demanda também, cara.
Na minha agência, eu tenho uma limitação de projetos. Eu não consigo pegar mais projetos porque não tem para quem delegar. Puxar vocês e educar vocês é uma maneira de alimentar meu ecossistema também.
Então, todas as minhas credenciais estão organizadas aqui nesses documentos. Todos esses documentos foi o Cloud Code que estruturou para mim. Eu, primeiro de tudo, antes desse projeto acontecer, a primeira coisa que eu fiz foi criar esse arquivo agents.
m. Toda vez que você criar um projeto com Cloud Code, vem aqui, ó, cria um novo arquivo. Se você tiver utilizando cursor, Antigraft, todos eles tm essa permissão para você criar um novo arquivo.
Cria esse arquivo, dá o nome de agents. m, cola o que tá escrito aqui. Essa daí é uma instrução que eu deixo aqui na minha comunidade.
Tá aqui o documento. Eu vou deixar esse documento compartilhado para vocês também aqui na descrição desse vídeo para vocês aproveitarem e fazerem o seu primeiro projeto aqui com Cloud Code. Beleza?
Então, cola aqui esse documento e você vai falar o seguinte, seja no cloud code ou com o antigraft, você vai dar a seguinte instrução: instancie meu ambiente de acordo com as instruções em agents. m. Pronto, você dá esse comando no cloud code, ele vai criar essa pasta de directives, executions e tudo que você falar sobre o projeto, fale: "Cree directives e executions".
E ele vai colocar aqui tudo organizadinho. O que é automação? Ele vai gerar em Python e vai colocar em executions.
O que é playbook para ele vai colocar em markdown porque é muito mais fácil de ler o markdown. A escaneia muito melhor, lê muito melhor e presta muito mais atenção. E vai colocar em Mark e vai trazer no directives.
Então o seu construtor, o Cloud Code, ele vai conseguir lidar bem com o projeto. Ele vai estar ali fazendo meio de campo muito bem. E para integrar o meu projeto com o Telegram well?
Bem, eu utilizei Botfather aqui. Ele é muito bom. É a maneira mais rápida de você criar um bot dentro do Telegram.
Aqui no bot father você vai procurar pelo bot father, obviamente, e você vai dar barra newbot. Assim que você der barra newbot, ele vai pedir o nome do seu bot e o ID do seu bot. O ID do seu bot é nada mais nada menos do que o nome dele, só que com underline bot no final.
Então pense bem no nome do seu bote para fazer o seu primeiro projeto e ele vai te dar um token. Você pegando esse token é o que você precisa para passar aqui pro seu agente de A no Cloud Code. Não precisa enviar a documentação API.
esses modelos já conseguem pensar bem e planejar bem o projeto. Então, essas daí foram as minhas instruções. Eu peguei aqui o Rapdi, enviei a documentação do Rapi, só por segurança, mas eu também já fiz projetos que eu só enviei a URL do scraper no Rap de API, mas você vai fazer isso.
Envia aí o scraper que você tá utilizando no RAP de API, envia sua chave API do Rapi, envia a chave API do Telegram e cria um aplicativo no modal. Vai dar certo? Confia em mim.
Se você tiver dúvidas, manda aí nos comentários. Vou ficar feliz em ajudar vocês. Ou participa lá da comunidade junto com o pessoal para engajar, falar sobre projetos de construir projetos de junto com os membros da comunidade.
A gente tem, cara, eu garanto 1 milhão% que a comunidade com as pessoas mais brilhantes no mercado de automação. Não falo isso só pelas conquistas, a gente tem dezenas de conquistas. As pessoas toda hora que tá fechando o projeto.
Então um dia, 4 dias, 5 dias, as pessoas estão fechando o projeto de 40, 50. 000 Aqui dentro da comunidade a gente tem algumas páginas de pessoas fechando o projeto aqui na comunidade e a gente também tem lives todo dias acontecendo aqui na comunidade. O apoio é 100% garantido.
Você não vai ficar na mão para construir esses projetos, beleza? Então é isso, pessoal. Muito obrigado por ter vindo até aqui nessa parte desse vídeo.
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Se você gostou, assiste esse vídeo aqui também.
