Crie Agente IA com base de conhecimentos (RAG) em minutos com Langflow e N8N

E aí automor tudo beleza seja bem-vindo a mais um vídeo aqui do canal da Auto o canal onde você aprende absolutamente tudo sobre automações inteligência artificial para você poder criar soluções incríveis aí para os seus clientes e faturar muito Ok bom no vídeo de hoje eu quero falar de uma plataforma muito procurada também aí na web né pra criação de agente tá não é oy até porque a gente já fez tutorial sobre Defy Tá mas é bem parecido com o Defy inclusive é considerado aí um concorrente né Eh do mesmo nível né ou então até

um pouco superior comparado o Defy que é o alguém Imagina é o leng flow exatamente deixa eu mudar aqui a câmera pronto esse aqui fica melhor isso aí o l Flow né é uma das plataformas aí eh utilizadas né paraa criação de AG de a de forma mais simples né até mesmo comparada ao ntn o ntn também dá para criar e agentes também incríveis mas em termos de praticidade né agilidade eu considerei o l Flow mais fácil tá e o objetivo desse tutorial é te mostrar como você pode usar esse agente diretamente ali de uma

automação do ntn tá então você pode por exemplo criar toda a regra de negócio ali do seu agente no Flow né e simplesmente usá-lo dentro de uma automação do seu ntn né Ou seja a parte ali do workflow que for ser necessário consultar né o agente ou passar um property ali pro agente ao invés de usar o o o node root né agente do do ntn ele vai fazer uma chamada api seria basicamente isso tá então esse é o propósito desse vídeo aqui tá bom bom quando você for acessar o l Flow né você vai

já cair aqui nessa página principal e você vai poder eh criar uma conta né usando ali eh seu e-mail ou senha né ou então uma conta já existente do Git rub ou do Google tá como eu já estou eh Como Eu Já criei a minha conta né Estou logado Então a gente vai dar partida aqui pelo meu dashboard tá E aí olha só que interessante né aqui eh a gente tem o workspace né que seria ali a área de trabalho tá você vê que assim eh é um pouco mais dividido né com relação ao intens

o intensivão não perdão com relação ao ntn onde você tem ali por exemplo uma uma um formato ali de área de trabalho projetos né aqui do lado e dentro de cada projeto né que poderia ser por exemplo clientes ou então o nicho segmento ali da sua automação Você tem os workflows né que a gente dá o nome de flows Tá no ntn se eu não me engano acho que você também teria essa estrutura mas eu acho que é só por meio ali da do plano enterprise né ou aliás do ntn Cloud e eu acho que

o ntn self host você não teria essa estrutura né Você só tem a estrutura ali de lista de workflows tá bom enfim E aí o que acontece a gente já tem aqui Um Agente criado tá Inclusive a gente criou esse aqui do absoluto zero pelo nosso intensivão ntn tá que é o curso mais completo para quem quer se especializar em automações de ntn então lá dentro você vai ver essa aula onde a gente montou esse agente aqui do zero né mas nesse vídeo aqui a gente vai te mostrar como está a estrutura e como ela

funciona né a gente vai fazer um teste aqui para você ver como é fácil né criar aqui um um agente e conectá-lo lá no nosso ntn Tá bom então eu já criei aqui esse agente basicamente ele foi criado por meio de um template então igual lá no NN você também tem aqui os templates né Por exemplo se você dar um New Project aqui ele vai te dar alguns templates né você pode começar do zero né aqui em branco você pode criar aqui um um workflow com um prompt básico né para testar ali um um prompt

você pode pode ter um template de ag gente que usa memória né Eh ag gente que usa base de conhecimento né que é esse document keyway que inclusive foi esse template que a gente se baseou tá eh um a gente que vai escrever artigos pro blog outro agente que vai usar ali um uma base de conhecimento e um banco vetorial um agente simples um agente voltado aqui para planejamentos de viagem enfim vários vários tipos de Agente né que é como se fosse funcionários aí para sua empresa né ou seja eles são treinados para eh coisas

específicas né digamos assim tá mas aí eu basicamente usei esse document qway né que seria question and answer né Ou seja é o mesmo conceito lá do node L chain no ntn né que você consegue atribuir ali um documento né no no Loader né você carrega um documento ali que que você subiu no sup base e aí qualquer pergunta que a pessoa fizer ali esse agente vai usar o o documento né que tá lá no supabase para poder responder mas aqui no no L Flow Isso fica muito mais prático e é o que eu vou

te mostrar aqui agora então por exemplo Vou acessar aqui o meu agente tá que é desse template de document keyway tá E olha só que interessante isso aqui tá eh ele tem um Loader de documento interno então você não precisa por exemplo criar uma conta lá no supabase ou criar um banco de dados no post agree Reds ou qualquer outro banco de dados para você poder carregar o seu arquivo e importar aqui para o workflow ou seja o próprio o l Flow ele te dá aqui um node né que você consegue carregar um arquivo diretamente

do seu computador isso aqui é um outro diferencial né lá gente tinha que jogar um documento lá no google drive fazer o download né para ele gerar o binário eí esse binário a gente passava ali para o supabase Né que destrincha ali o documento né dividia em várias partes e salvava numa tabela E aí o nosso Agente tinha que ir lá consultar essa tabela do supabase para poder ter o conhecimento né E aqui é muito mais prático por quê Porque eu posso simplesmente subir um documento aqui do meu computador pode ser um PDF um DOC

um csv um TXT tá E ele já vai carregar esse documento aqui para o meu agente tá então muito mais prático comparado ali ao ntn tá E aí eu vou usar aqui um documento e chamado sobre sobre intensivão ntn tá que é onde reunimos ali todas as informações né do curso intensivão NN o documento ele tá um pouco desatualizado mas para fins de testes aqui ele serve tá bom Tá bom então olha só que prático aqui Eu Já carreguei o meu documento aqui ó no node de file tá E aí explicando rapidamente aqui como é

que é a estrutura do do L Flow né basicamente tudo que ó se você for reparar tudo isso aqui é um node tá igual do ntn lembra que a gente tem que ficar conectando ali os nodes em trade A diferença é que no L Flow você já tem e você já consegue visualizar né a nível de fluxo aqui as opções do node né então você consegue ver o nome e quais são os parâmetros que você pode inserir nele né o input output você consegue ver também aqui as opções dele de customização tá E então assim

fica até mais fácil né você já operar em vez de você ficar abrindo nodes por nodes para ver o que que tem dentro né E aqui no L Flow você já vê a nível de fluxo tá então n estrutura básica aqui dos nodes do leng Flow tudo que vem pela esquerda né ó esses pontos aqui eh São input ou seja são Dados que vem do node anterior tá os que tiverem no lado direito já seriam os output que é todos os dados que são processados Ou seja todos os inputs né que foram processados e o

node ali gerou como resposta então eles acabam saindo pelo lado eh direito tá eh quanto a cor né significa o tipo de conteúdo então por exemplo aqui geralmente esses é roxo né seriam mais textos né valores ali de string né quando a gente pega aqui já o vermelho né ele já é classificado como data ou seja um binário então aqui quando a gente carrega um arquivo ele passa para esse meu parse data como binário tá E aí o que que esse parse data faz ele basicamente extrai né as informações desse binário gerando ali a string

né que seria o conteúdo ali daquele documento e aí essa string né ele passa pela variável text tá então essas informações né que é o text é passada para o nosso prompt na variável documento então você vê que existe dois inputs aqui no no node prompt tá esse node aqui é pra gente montar o o prompt como se fosse montar o template mesmo tá aí você pode ver aqui que ele tem duas variáveis né que seria documents e question tá então onde está documents vem o a string lá do meu arquivo carregado né que seria

o conteúdo então eu jogo ele aqui para dentro de documents e o que vem do chat né porque esse aqui é um node de chat do L Flow igual lá do ntn que a gente tem o chat Trigger né para poder testar ali o agente ficar mandando mensagem então aqui também ele tem um Trigger de chat então tudo que a pessoa mandar aqui tá ele vai carregar no parâmetro question aqui do meu node prompt tá E aí aqui ó na parte de template é passado uma instrução é claro que como eu usei um template né

ele já colocou aqui uma instrução em inglês tá mas você pode botar em português ou qualquer outra linguagem que a inteligência artificial é capaz de interpretar isso aqui tá então basicamente ele está falando aqui em inglês né ó Responda as dúvidas do usuário baseada no documento abaixo né então ele coloca a variável aqui de documento tá lembrando que variável no L Flow é representada por Chaves simples tá Ou seja é uma chave só ok no ntn a gente usa Chaves duplas né quando a gente quer referenciar ali uma variável né no editor de expressão então

aqui no L Flow é Chaves simples né só uma chave só um par de Chaves tá eh e aí em seguida ele coloca aqui question que seria a mensagem da pessoa e coloca a variável question tá então aqui em cima ele coloca document e aqui embaixo question que é a variável onde vem a mensagem da pessoa embaixo ele coloca nware né que seria a resposta ali que o agente vai gerar tá E aí você pode também manter esse template não precisa mexer tá E aí outra coisa que você vai fazer aqui né além de carregar

o documento É só colocar aqui a chave api do Open né porque nesse modelo ele já usa Open é claro que você pode trocar esse no aqui para uma outra llm né Pode ser lá do G grock né E aliás G grock não grock né que usa ali o lama que usa ali que mais o Mistral né usa o o acho que é o gema né que é do Google né Inteligência Artificial gratuita né do Google e Mas também você pode usar outras llms aqui pagas também né o LF ele ele aceita tá mas aqui

no open basicamente você só vai informar sua P essa P você consegue aqui no playground né do seu Open você se loga lá no Playground do openi vai aqui em settings clicou aqui em apq né você vai poder criar uma ap aqui voltada para o l Flow então por exemplo eu tenho uma aqui que eu uso no ntn e agora que estou usando no L L Flow tá é importante você copiar suas APS aqui porque depois que você gera aqui no no open você não consegue mais ver qual é a apq né então você tem

que copiar e salvar aí em algum lugar seguro do seu computador tá e mas aí como eu já apliquei aqui né então eu não preciso salvar tá bom e aí você pode manter o modelo de inteligência que já tá aqui que é o GPT 4 oh né é a temperatura você pode manter também 0.1 ou 0,1 do jeito que está aqui tá E para finalizar a gente tem eh ah tá lembrando que aqui no chat GPT ó ele recebe o prompt tá vendo ó aqui no input ó ele recebe o prompt tá E aqui em

Open apq não tem nenhuma conexão porque eu já estou informando o texto aqui como valor fixo né A minha P Key com valor fixo se fosse uma uma p vinda de algum banco de dados né aí ela entraria como uma variável onde eu teria que apontar aqui né a fonte que vem a p para ela ficar como uma variável da mesma forma que o prompt tá sendo como uma variável aqui tá vendo ó Ele vem lá do meu node prompt tá E a chave da da Open ey poderia ser também um uma variável sem problema

tá bom bom aqui ele depois que ele gera né a a resposta com base aqui no promet a inteligência artificial ela devolve né numa variável chamado Text e a gente consegue conectar numa saída chamado text também Desse nosso node chat output que na verdade é o edit Field né ou o set lá do ntn onde a gente tem que criar ali uma constante chamada output para que o agente retorne ali a resposta formatada né ao invés de vir um um Jon ali né todo confuso vai vir só a mensagem do agente formatada direitinha ali para

ser exibida pro usuário tá então esse chat output ele basicamente faz isso tá ele devolve a resposta do agente formatada tá bom e Ok E aí a gente já pode testar isso aqui tá então você vê como é simples né eu criei o template só carreguei meu documento e coloquei a chave da do Open Eye pronto o agente já está pronto para testar né então se eu clicar aqui em playground né vai abrir uma espécie de chat né É claro que eu já estava testando isso aqui durante a gravação da aula lá no no intensivão

NN mas aí a gente pode dar continuidade aqui sem problema né então se eu chegar aqui por exemplo falar ó Boa noite né ó ó o meu agente já vai responder ó Boa noite como posso ajudar você eh com informações sobre o curso intensivo ntn né ou seja como ele tá usando a base de conhecimento lá do do intensivo ntn do intensivo ntn ele já se apresenta ali falando que está pronto para poder ajudar qualquer dúvida que a pessoa tiver sobre o curso tá então eu achei legal isso né porque o agente ele já já

entende que a pessoa entrou em contato para tratar talvez ali daquele produto Ou aquele serviço disso que ele está que ele que ele tem a base de conhecimento tá bom E aí eu posso chegar e perguntar né Vamos testar agora se realmente funciona aqui né a base de conhecimento se eu perguntar assim por exemplo Eh quantas aulas quantas aulas tem né ó repara que eu não falei intensiv ntn mas o agente já vai deduzir que é sobre o intensiv an Chan até porque ele já se prontificou em falar sobre aquilo né e também se baseando

no histórico da conversa então como ele já citou aqui o curso então entra a questão do contexto né ele acredita que as próximas perguntas que eu vou fazendo É sobre aquele assunto Ou seja que eu estou dentro do contexto então ele foi lá respondeu ó o curso possui 262 aulas tá aí se eu perguntar e quantos quantos módulos ó o curso possui 68 módulos tá então assim funcionando perfeitamente aqui o nosso agente em poucos minutos aqui de configuração Viu como é bem simples né É claro que se a gente fosse fazer isso no n talvez

levaria mais alguns minutos né Por mais que também facilita muito as coisas mas eu percebi né Se for considerar né Fazer uma comparação assim de praticidade na criação eu achei mais fácil do que o ntn né e até mesmo mais fácil que o Defy né embora o Defy também seja bem prático né também tem uma interface assim até um pouquinho parecida com o l Flow eu achei o l Flow muito mais fácil em criar um agente tá muito mais prático né Principalmente com os templates que ele disponibiliza Tá e agora pra gente finalizar né E

como é que a gente consegue aprove esse agente dentro de um workflow do ntn é outra coisa também muito fácil pelo L Flow tá E realmente eu estou impressionado aqui com a a praticidade né da ferramenta tá realmente se você for construir um Agente né E você não tem tempo né você não você não quer fazer ali pelo ntn o l Flow é uma ótima alternativa tá E aí como é que funciona e eu estou aqui com esse work Flow aqui né Que Eu Já criei isso aqui também está sendo eh integrado com o nosso

agente aqui do L Flow Tá mas eu vou te explicar o conceito como foi feito tá é claro que se você quiser saber detalhadamente vendo ali do absoluto zero essa aula completa está disponível no intensivão ntn tá bom o link tá aí na descrição e nos comentários do vídeo tá lembrando que matrícula anual você tem 50% de desconto tá bom Ok vou clicar aqui em API olha só que prático tá ó cliquei aqui em API tá E aqui ele vai te dar e a seu URL né Ou seja a URL de comando para você importar

em um http request do seu ntn para poder Chamar esse fluxo que basicamente seria o próprio agente ou seja pelo meu ntn eu conseguiria Chamar esse agente passando para ele ali uma mensagem vinda de algum chat Esse chat poderia ser o próprio chat ali interno do ntn pode ser um um WhatsApp né se você tiver usando um web Hook do WhatsApp pode ser um telegram se você tiver usando um web Hook do telegram ou qualquer outro canal de comunicação da sua preferência tá até mesmo um chat interno de um site seu né se o teu

seu site tiver opção ali de web Hook conseguir passar né as mensagens pra pessoa lá pro ntn o ntn Segue com o restante tá E aí como é que funciona aqui eu só vou copiar essa estrutura aqui tá ó basicamente eu adiciono o node htp requ aqui tá eu vou fazer embora já tenha um node ali pronto eu vou fazer aqui do zero só para você entender tá eu vou dar um Import aqui ó vou colar Tá e aí eu posso tirar só esse trechinho aqui ó é do twicks né ou t não sei como

pronuncia porque eles não são úteis nesse sentido aqui tá então você não precisa ficar com essa parte aqui tá você pode deixar assim ó tá vendo somente essa parte aqui tá quando você der ort o PR já vai montar requisição ali para chamar o agente no L Flow olha só que legal ISO aqui tá E aí eu vou Ah tá deixa eu fechar aqui fica mais fácil na verdade deixa eu abrir aqui que aí fica melhor para explicar tá é a única coisa que você só vai alterar aqui tá é o token do seu do

seu agente tá Porque da mesma forma que no Defy cada gente ou cada fluxo tem o seu próprio token aqui no L Flow mesma coisa também cada gente cada fluxo ali que você criar vai ter o próprio Token para quando você for fazer uma chamada api você vai passar o token daquele fluxo tá é basicamente isso tá hug Onde eu pego o token aqui mesmo Ó nessa mesma tela você vem aqui em generate token tá você vai clicar aqui eu não vou clicar porque como eu já criei né então eu não preciso clicar aqui de

novo tá e Mas você vai clicar aqui vai gerar um token tá E aí com esse Tok você copia e cola aqui ó tá você mantém aqui o o prefixo be né e cola o token aqui tá e por último você vai só substituir o value aqui message né no parâmetro input value né no corpo da requisição você só vai substituir esse message pela variável que vem o texto do da conversa da pessoa né então por exemplo se é no WhatsApp ou se é no chat aqui do ntn ou no telegram ou qualquer outro canal

pessoa mandou um oi você vai pegar a variável que que tem esse oi né essa mensagem dela e vai referenciar aqui por quê Porque quando for fazer uma chamada API de um agente do L Flow o ntn vai passar essa mensagem da pessoa né que é o prompt lá para o agente lá do L Flow que vai processar e vai gerar a resposta e vai retornar pra gente tá essa resposta vai ser retornada aqui no próprio http request tá e a gente vai formatar no Edit Field aqui lembra que eu falei que tem que criar

uma constante chamado output Então a gente vai armazenar a resposta dele aqui que consequentemente vai devolver aqui para o nosso chat Trigger tá a gente vai fazer o teste aqui com o chat Trigger do ntn tá então deixa eu apagar esse node aqui tá então mostrando aqui por dentro ó ó eu coloquei basicamente o meu token aqui tá vendo ó onde Tá em autorisation no no cabeçalho e onde tá lá input Val né no corpo eu coloquei aqui ó o chat input né que é a variável que vem a mensagem do do contato Quando é

utilizado ali o chat interno do ntn tá basicamente só isso aqui beleza e aí repare que quando a gente retorna uma resposta eh ele vai retornar assim ó em Jon né uma estrutura aqui Jon porém eu posso criar um campo chamado output aqui no Edit Field né no set depois do meu htp request passando apenas o campo né que tem a resposta do do do agente tá vendo ó então ele vai retornar isso aqui ó output com a resposta dele e vai devolver automaticamente aqui no chat do ntn Tá então vamos testar aqui para ver

como isso aqui fica na prática Tá eu vou copiar aqui ó vou fechar aqui a tela do Open Eye Vou acessar aqui meu chat interno tá E olha o agente já fica ativo lá no L Flow tá pelo que eu percebi lá você não precisa ativar a chavinha pro fluxo funcionar não você criou o fluxo lá ele vai salvando automaticamente tá é uma coisa também que eu percebi de diferente do ntn parece que o ntn não tem o auto save né Você tem que sempre tá clicando ali em salvar né o l Flow ele já

vai salvando automaticamente e Basicamente já fica ativo lá tá então a partir do momento que eu fizer uma chamada api vai funcionar Tá então se eu vi aqui agora e der um boa noite ó boa noite tá olha que legal o agente me respondeu da mesma forma que me respondeu lá no Playground do leng Flow ou seja aqui ó ele conseguiu pegar a mensagem da pessoa né na conversa encaminhou como prompt né pro agente lá do leng Flow E aí formatou a mensagem do do Agente né armazenou ali no output e devolveu aqui pro chat

por isso que aconteceu isso aqui ó mandei um boa noite ele devolveu a resposta do agente diretamente do leng Flow tá que já está conectado com a base de conhecimento e aí eu posso fazer outras perguntas aqui né por exemplo ó eh quero saber e o valor do curso Ó você vê que é bem rápido né a resposta também mesmo o ntn indo lá no L Flow para acionar o agente ou a gente devolver a resposta você vê que assim não demorou muito tá eh olha só o curso custa r$ 97 por mês no plano

mensal ou r$ 79 por por ano no plano anual que oferece um desconto de 50% né E aí eu posso ainda pedir opinião do Agente né ó se eu chegar e falar assim ó eh na sua opinião Qual o melhor plano ó Na minha opinião o melhor plano Depende das suas necessidades do tempo que você pretende utilizar o curso né ou seja ele também né não assumiu toda a responsabilidade ali né falou assim ó depende do seu perfil né se você planeja usar um curso por um período prolongado o plano anual oferece um desconto significativo

de 50% né como eu informei resultando um custo mensal efetivo mais baixo né ou seja 579 por ano equivale a 48,25 por mês no entanto se você prefere flexibilidade e não tem certeza de quanto tempo precisará do curso o plano mensal a R 97 por mês pode ser mais adequado então assim O Agente né por meio da Inteligência Artificial lá e por meio da base de conhecimento ele conseguiu juntar tudo isso e passar uma resposta sensata aqui pra pessoa né Falando o seguinte olha depende do seu perfil os dois são bons né Cada um tem

seu pró e contra e vai depender muito aí do seu perfil tá E aí pra gente finalizar aqui agora tá mas mas antes né de gente finalizar aqui deixa um like aí no vídeo tá se você tá gostando aqui desse conteúdo né Realmente leng Flow é uma ferramenta que assim me surpreendeu bastante né e a gente nunca tinha falado sobre ela aqui então você tá vendo em primeira mão aqui no canal da Auto então se você tá gostando desse conteúdo tem te ajudado aí de certa forma dá um like aí no vídeo para poder apoiar

o nosso trabalho e se inscreva também no canal é muito importante a gente tá crescendo cada dia que passa né as pessoas estão consumindo aí os nossos conteúdos estão se inscrevendo e se você ainda não se não é inscrito não deixa de fazer parte se inscreva aí também junte-se conosco pra gente poder continuar criando cada vez mais conteúdos incríveis igual a esse aqui tá bom bom pra gente finalizar aqui agora eh o que que eu queria passar aqui como proposta futura tá inclusive isso aqui pode ser até algo que a gente venha fazer uma aula

no intensivão nhn que é você poder eh replicar né replicar Ah não como posso dizer você poder reaproveitar né Essa estrutura no canal de comunicação da sua preferência né Um deles é o WhatsApp né então muita gente hoje está criando agentes para poder atender ali no WhatsApp tá E aí como é que você faria aqui tá eu só vou passar mais ou menos aqui a lógica pra gente finalizar tá então se eu fosse colocar isso aqui no WhatsApp né Eu só adicionaria aqui um node web ru tá vou até colocar aqui ó web Hook WhatsApp

tá aí não importa se vai ser uma p oficial se vai ser uma ap não oficial como o caso da o Zap Tá você também pode usar o zap para fazer com que integre né o seu agente com WhatsApp tá bom e E aí ó vou pausar aqui ó vou posso até tirar né Esse chat Trigger E aí eu coloco aqui o meu web Hook do tá posso colocar aqui no modo post né E aí esse webhook aqui vai estar monitorando todas as respostas dos meus contatos é claro que eh antes de você encaminhar aqui

pro Agente né você tem que colocar aqui uns nodes ali para poder fazer a filtragem né armazenar ali as informações necessárias que que vão ser usadas como o nome da pessoa o WhatsApp dela né o tipo de evento se é uma mensagem enviada se é recebida se ela é de um grupo ou não né para não ter risco do seu agente também ficar respondendo pessoas no grupo né responder só no privado e tal então você pode colocar aqui todas as filtragens né que a gente já mostrou em vários vídeos nossos aí do canal até mesmo

nos cursos gratuitos de chatbot tá E aí eh uma vez que você tem a resposta aqui da pessoa do WhatsApp né você consegue encaminhar também o chamada api ao agente do leng Flow tá então ao invés de vir aqui do chat Trigger né do ntn ele vai vir do Web Hook do WhatsApp da mesma forma que poderia ser o Web Hook do telegram né você poderia também chegar aqui ó algo Eu quero criar um agente para o telegram Né você pode colocar aqui ó eh seria Trigger né ó on message né que acho que é

toda vez que recebe uma mensagem no no tgra né então você também poderia fazer isso aqui ó tá E aí ele mandaria o agente responderia à pessoas que entram em contato ali pelo telegram Tá bom mas no WhatsApp basicamente Eu uso esse web Hook passo a mensagem da pessoa a dúvida da pessoa do WhatsApp para o agente como prompt né que vai responder aquela dúvida aquela pergunta com base lá na no documento né que eu carreguei que é a base de conhecimento né vai gerar resposta tá sendo que como eu tirei aqui o chat né

essa resposta ela não voltaria pro chat para aparecer aqui no chat do NN E aí o que você teria que fazer aqui né seria basicamente colocar só mais um http requ né e passando aqui né parâmetros de um API de WhatsApp né ou seja e Responde no WhatsApp tá então é como ele pegar a resposta aqui do agente e respondesse lá no WhatsApp fazendo uma chamada pi de WhatsApp ou seja um send text né pra resposta do bot aliás do Agente né chegar no WhatsApp então de uma ponta ele recebendo as dúvidas da das pessoas

né do WhatsApp pelo web Hook né e na outra ponta ele respondendo elas enviando mensagem por uma API de WhatsApp tá então seria dessa forma que você integraria né o seu agente com o WhatsApp seja ofici da com api oficial ou não oficial ou também usando aqui qualquer outro canal de comunicação né até telegram também você poderia fazer um Send message né um send text também usando o htp request tá essa lógica aqui ela se aplica a qualquer canal de comunicação que tenha api tá bom isso aí então espero que você tenha gostado tá E

lembrando que se você ainda não assistiu o nosso vídeo anterior né a gente tem um vídeo e que a gente fala né sobre automação de alto nível né usando rpa né Eh tá lá no nosso canal tá E tá fazendo também um grande sucesso se você quer aprender também sobre esse tipo de automação né Você pode conferir depois esse vídeo tá bom IP automação com rpa Tá bom muito obrigado pela atenção um grande abraço e te vejo no próximo vídeo