Curso de Agentes IA GRATUITO para Iniciantes usando n8n

Seja muito bem-vindo ao tutorial mais completo sobre a criação de agentes de A que existe até o momento. Nesse vídeo eu vou te entregar um curso completo do básico até o avançado na criação de agentes de A para você se habilitar a se tornar um especialista em A que venda esses agentes de A para outros negócios. Ou você pode implementar no seu próprio negócio se você já tem uma empresa escalando e precisa de automação. Eu Dividi esse vídeo aqui em capítulos, então se você já tem um pouco mais de conhecimento sobre N8N, você pode pular

alguns deles, mas se certifica de salvar esse vídeo aqui para você voltar sempre que for conveniente, porque é bastante conteúdo, são várias horas de vídeo e eu levei muito trabalho para compilar todo esse conteúdo e trazer aqui no meu canal do YouTube. Então eu espero que vocês tirem bom proveito disso. Eu tô louco para saber o feedback de vocês aqui nos Comentários. se teve alguma parte que conseguiu ajudar vocês, se vocês querem mais vídeos como esse, eu tô louco para saber sobre isso. Então, sem mais delongas, vamos pro curso também. Então, vamos lá, pessoal. A

melhor maneira que eu gosto de explicar agente de IA para alguém, independente da idade, é que um agente de IA é como um funcionário humano. Você cria, na verdade, um funcionário virtual para você toda vez que você cria um agente de IA. Tenho até Algumas previsões um pouco malucas, dizendo que todo funcionário no futuro vai utilizar um agente de IA para automatizar suas tarefas, porque realmente a finalidade de um agente de A é automatizar tarefas e fazer a tarefa que um humano faria manualmente, só que de maneira digital, utilizando algumas ferramentas para isso e alguns

conceitos para isso. Vocês podem ver aqui nesse diagrama alguns conceitos como ll, memória, tarefa, prompt, system, output, Input. Vamos lá, sem nenhum pan. Vamos passar uma por uma. Primeiro de tudo que tá aqui é o input e o out, um tá conectado diretamente ao outro. Ah, o input é o que a gente envia pro nosso agente de A. Por exemplo, se você conversar com o chat GPT, isso daqui é o exemplo de uma conversa. Eu falei: "Você pode, por favor, criar um e-mail para Natália perguntando sobre a nova encomenda de perfumes que chegou na quinta-feira

e ele me trouxe esse Resultado aqui. Claro, aqui está uma sugestão de e-mail profissional e direto. Assunto: confirmação da encomenda de perfumes. Todo esse jazz, ele criou aqui o corpo do e-mail. Mas bem, isso daqui foi o meu input. O input é o que eu envio pro agente de IA e o que ele retorna para mim é o resultado por escrito. Na verdade, hoje em dia a gente consegue ter o resultado tanto por escrito, por vídeo, por áudio. Tem várias ferramentas de IA que transforma O resultado como você bem entender. E você também pode enviar

o input da maneira que você bem entender. Hoje utilizando tanto a interface do chat GPT como a interface do WhatsApp. Você pode enviar áudio, texto, imagem, documento, etc. Eh, e tudo isso que a gente tá acostumado a fazer no nosso dia a dia. Bem, no caso específico que eu mostrei pro chat GPT, o chat GPT não é um agente de IA, porque ele não conseguiu assumir uma tarefa, então ele não conseguiu Enviar o e-mail para mim. Toda vez que eu conversar com o chat GPT, eu tenho que copiar esse e-mail aqui e eu tenho que

enviar automaticamente pra Natália, por exemplo. Eu não tenho um funcionário para fazer isso por mim. Na verdade, eu tô fazendo todo o trabalho. Eu tô OK. Eu só não tô, para ser justo, eu só não tô escrevendo o corpo do e-mail, então talvez ele tivesse fazendo a função de um copywritter ou então de um escritor, mas o trabalho duro de abrir o Gmail, eu teria que fazer isso. Então o chat GPT, ele não é em si agente de IA. Os agentes de A, eles abrangem todo esse conceito aqui. Ã, ele tem que fazer uma tarefa,

senão ele não é um funcionário. Por outro lado, o chat GPT, ele tem uma LLM e uma memória. O chat GPT é uma LLM, na verdade. Llagem. Existem vários modelos de linguagem no mercado, por exemplo, Chat, GPT, Cloud, Gemini. Você pode utilizar o seu favorito para criar o seu agente de IA. É, pelo menos a linguagem que ele vai falar. Imagina, você tá falando com um funcionário, ele não te responde de volta, ele é mudo. Ou então, pelo menos aqui em Recife, a gente chama de moco. Só uma piada aí. Para quem é de Recife

também, a gente fala que o cara é moco quando ele não escuta a gente, não ah fala de volta, não traz uma resposta. Mas bem, a gente faz esses agentes de a responderem a gente através de uma LLM. Então você pode utilizar o chat GPT ou a Sua favorita e uma memória também. Tudo isso aqui tá incluso dentro do cérebro do nosso agente de IA. Por sorte, quando você contratar um funcionário humano, ele vai ter um cérebro para conversar com você. E não necessariamente ele falar, ele tem um cérebro. Na verdade, sim, biologicamente ele tem

um cérebro. Às vezes a gente desliga o nosso cérebro para falar coisas que a gente não quer falar. Todo mundo já passou por essa situação, mas a gente de verdade, assim, Falando objetivamente, todo mundo para falar tem que ter um cérebro. Então, um funcionário humano para falar precisa de ter um cérebro, precisa ter memória para armazenar toda aquela conversa que a gente tá tendo. E o chat GPT tem isso daí também. E a gente pode utilizar isso dentro do nosso agente de IA para ele conversar com a gente e ele armazenar as conversas com a

gente. Mas enquanto ele não faz uma tarefa verdadeira, ele ainda não é um agente de IA. Por isso que o Chat GPT não é um agente de IA. E é por isso que tanto se fala de agentes de IA hoje, porque desde 2023, quando lançou o chat de PT e deu um boom na internet, todo mundo quis aumentar a produtividade com aquilo, todo mundo quis fazer dinheiro com aquilo, todo mundo quis potencializar os negócios com aquilo. Ah, muito se falou sobre isso, mas foi só com a chegada dos agentes de A lá para 2024 que

de verdade as pessoas começaram a fazer dinheiro com isso, Pelo menos dinheiro com algo justo, né? não vendendo só um pacote de prompt, mas com sistemas que realmente mudam o dia a dia daquele negócio. E eu acho de verdade que os negócios são os que mais se beneficiam com essa tecnologia. Você pode criar um agente de IA como um SAS para revender isso, tipo um personal trainer de IA. Tem o seu personal trainer no seu bolso e você vai lá e cria um aplicativozinho com um agente de IA. É algo que o chat GPT poderia

fazer. Você só tá conectando o chat GPT numa interface, você só tá pegando uma LLM e uma memória e colocando numa interface bonita. H, mas aqueles agentes de A que realmente cri fazem tarefas valiosas para negócios, tipo atendimento ao cliente, tipo envio de e-mail pro cliente. Essas tarefas valiosas eu vou mostrar aqui para vocês. Para criar agentes de A realmente valiosos que possam automatizar tarefas bem Repetitivas, seja para um negócio ou seja para um indivíduo só que quer aumentar a produtividade, a gente utiliza ferramentas de automação. Porque quando a gente conversou aqui com o chat

GPT, a gente pediu pr ele criar um e-mail pra Natália e a única coisa que ele trouxe pra gente foi um resultado de texto. Então ele tá numa linguagem ali, ele retornou uma linguagem de texto pra gente, a gente enviou um texto para ele, mas ele não fez nenhuma ação, ele não Praticou nenhuma tarefa, então ele não é um agente de IA. O escopo de um agente de Ace daqui, que é igual o escopo de um humano, pelo menos fazendo essa analogia. Todo humano ele tem um cérebro, ele tá num modelo de linguagem, então a

gente tá falando ou por sinais ou por oração mesmo. E oração eu não falo só a oração ah religiosa das coisas, eu falo uma oração verbal. Ã, e ele tem memória para conversar com a gente, pra gente seguir de maneira Lógica a nossa conversa. E ele segue instruções também para fazer uma tarefa. Então, por exemplo, se a gente contratou um ser humano para atender os clientes do nosso e-commerce, ele tem que ser treinado em uma tarefa, em uma tarefa não, em um papel com todas as tarefas que ele tem que fazer, seja um papel amarelo,

seja um papel preto e branco mesmo, com um script de atendimento ou então um vídeo explicando o processo de atendimento ou então um curso mesmo. Mas O problema é que essas informações se perdem. Os humanos eles demoram tempo para assimilar essas informações ou então eles esquecem depois de um mês, 2 meses, três meses e você tem que retreinar novas pessoas. Com a gente de a você treina uma vez só num prompt escrito que fica sempre persistente na memória dele. Então ele tem ã modelo de linguagem, memória, instruções para praticar tarefas. O chat GPT ele ainda

não praticou a tarefa, mas ele tem tudo Isso daqui. Ele tem uma LLM, memória, prompt, mas ele não faz tarefas. Pra gente fazer tarefas, a gente precisa utilizar uma ferramenta de automação que conecte o nosso aplicativo à aquela tarefa. Então, se eu quero que o meu agente de IA envie um e-mail no Gmail, eu consigo através do N8N conectar o meu Gmail pro meu agente de a enviar um e-mail. Simples assim, sem precisar utilizar nenhum código. Essa ferramenta aqui, ela é sem código. E eu vou mostrar Agora eu fazendo a integração com Gmail. Eu só

preciso vir aqui nesse tool que tem um maisinho. Eu coloco Gmail. E aqui eu consigo conectar o meu Gmail sem precisar codificar nada. Se você parar para analisar esse diagrama aqui, parece bastante com esse daqui também. Então, visualmente falando, esse daqui é a maneira que um humano se comporta e que um agente de IA se comporta. Eu posso conectar uma LLM aqui, ó, um modelo de chat. E aqui vai ter todas as LLMs do Mercado que eu tinha falado para vocês. Antropic é a LLM da Cloud que é bem famosa. Dipsi que ficou famosa recentemente,

Google Gemini tá ganhando bastante poder. E aqui embaixo a minha câmera tá na frente, mas aqui na última opção a gente tem o chat GPT, open chat model e a gente consegue colocar a LLM, o modelo de linguagem do chat GPT, no nosso agente de IA. Deixa eu testar aqui a conversa só pra gente ver esse agente de A conversando comigo aqui dentro do N8N. Eu mandei um oi e ele me retornou. Um oi e eu vou falar meu nome é Well Pires. Ele vai falar: "Oi, W, como posso te ajudar hoje?" E eu vou

fazer uma pergunta capiciosa agora para ele. Vou falar: "Qual é o meu nome?" Você pode ver que ele ainda não tem essa informação. Ele falou: "Oi, não tenho essa informação. Você poderia dizer meu nome". Na verdade, ele tem essa Informação porque eu falei para ele, mas ele não registrou essa informação nele. Aonde que ele iria registrar essa informação? na memória. Ele ainda não tem uma memória. A gente constrói o nosso agente de A de maneira personalizada aqui dentro do N8N para chegar num resultado final como esse daqui. E visualmente falando, é bem parecido porque aqui

do lado tem o bloquinho memory onde eu posso dar uma memória pro nosso agente de IA. Sendo Direto ao ponto, o melhor modelo de memória que você vai encontrar para criar mais rápido o seu agente de A é esse simple memory. Vai bem direto ao ponto mesmo. Ã, pode deixar assim. E o seu agente de A já vai ter uma memória. Deixa eu reiniciar aqui a conversa. Eu vou falar: "Oi, meu nome é Well Pires." Oi, W, tudo bem com você? Como posso te ajudar hoje? Eu vou falar qual é o meu nome. Ele me

retornou. O seu nome é o El Pires. Agora que esse carinha tem a habilidade de conversar comigo e armazenar na memória dele as nossas conversas, a gente tem que dar uma tarefa para ele, para que ele consiga de fato se tornar um agente de IA. Então eu vou encarregar ele, eu vou criar ele, na verdade, para ser um atendente de um e-commerce. Eu vou criar um e-commerce fictício chamado Maven Shop e eu vou dar algumas tarefas para ele, como por Exemplo, verificar o status do pedido do cliente, enviar e-mail pro cliente assim que preciso ou

então agendar uma reunião com o cliente, caso ele queira debater alguma ideia comigo, que sou o fundador da Maven Shop. Ah, eu vou dar essas tarefas para ele. Ele precisa estar conectado dentro das ferramentas para exercer isso. É algo que o Chat GPT não faz. a gente não consegue conectar o nosso e-mail no chat GPT ainda. Tecnicamente você consegue fazer isso, Mas não é a maneira mais intuitiva de utilizar a plataforma. Tem algumas maneiras de hackear isso, mas é bem mais direto ao ponto se você fizer numa ferramenta de automação. Você vai ter mais liberdade,

você vai ter um agente realmente autônomo para fazer o que quiser dentro do seu e-mail, inclusive enviar e-mails. Eu vou só aqui mostrar para vocês quantas opções vocês podem fazer no e-mail de vocês dentro do N8N. Deixa eu mostrar aqui. Eu vou colocar Mail. Vou escolher o Gmail, que é a ferramenta que eu utilizo. E aqui em operation são as operações que você pode fazer, as tarefas que você pode fazer dentro do seu e-mail. Você tem a tarefa de enviar e-mail, responder e-mail, ã remover a etiqueta de um e-mail, marcar um e-mail como não lido,

marcar o e-mail como lido, pegar todos os e-mails, pegar um e-mail específico, deletar um e-mail, adicionar uma etiqueta um e-mail. Eu vou utilizar só a ferramenta de enviar um E-mail, ã, pro caso demonstracional desse vídeo, cada operação vai ser uma tool, uma tarefa pro nosso agente de IA. E o nosso agente IA, ele pode atribuir múltiplas tarefas. Diferente de um humano, a gente consegue instruir o nosso agente de A para fazer várias tarefas sem ele se confundir muito. Se a gente for muito claro nas instruções, ele vai conseguir performar bem. Já o humano quando tá

num acúmulo de tarefas, ele começa a performar mal. Na verdade, Se você não instruir bem o seu agente de A, ele vai começar a ir mal. Então, fui um pouco hipócrita aqui nesse lado. Vou ter que defender os humanos. Realmente, se você instruir bem o humano, ele vai conseguir performar bem, vai ser mais difícil para ele, porque ele tem que gerenciar o tempo dele. Mas sendo justo, de certo modo, se você não der as instruções de maneira certa, nem o seu agente de Iá, nem o seu humano vão performar bem. Agora, se você der uma

Tarefa só pro seu agente de IA, muito provavelmente ele vai performar sem você ter que dar muitas instruções. Isso daí é algo mais fácil pra gente para ter um agente de IA. Então, é melhor que você comece criando agentes de A mais simples. Então, eu vou criar um projeto aqui um pouco mais simples para esse caso específico. Mas só para desenhar aqui para vocês, dando essa volta ao mundo, eu consigo criar um agente de aqui envie e-mail. Aqui ele tá com a Operação de enviar e-mail. É o send. senduzindo literalmente a palavra enviar, eu posso

criar um agente de IA para ã deletar e-mails. Vamos lá. Deletar e-mail. Cada tarefa no Gmail vai ser um bloquinho desse, vai ser uma bolinha dessa, como você quiser chamar. E aqui no nosso, no nosso diagrama, ele iria se repetir assim, assim. Cada tarefa seria uma bolinha pro nosso agente de IA, uma to como a gente conversa aqui no N8N, traduzindo a linguagem de intuitivo para expert, entre aspas. Você não precisa ser um expert para lei só aqui no N8N, mas seria um atu. Eu vou dar só a tool de enviar e-mail pro meu agente

de então vou conectar o meu e-mail. Para conectar o seu e-mail é bem direto ao ponto. Você vem aqui em create new credential. Ã, é mais fácil, muito mais fácil. Se você tiver utilizando a versão cloud do N8N, você vem aqui nesse site N8N.io, cria uma conta, você tem uma conta gratuita por 14 dias e você só precisa apertar dois botões para criar o seu e-mail. Como eu tô utilizando o meu N8N dentro de um servidor próprio, é um pouco mais difícil. Eu tenho que ir no painel de desenvolvedor do Google. Eu tenho que dar

mais voltas ao mundo só porque eu quero ter um controle muito granular do que eu tô fazendo. Eu já faço esses projetos há 20 meses, mas se é a primeira vez que você tá criando um Agente de A, vai direto com o N8N gratuito de 14 dias, que você vai est muito bem, você vai sair com o seu primeiro projeto, ok? Uma vez que você criou a sua conta, vai ter esses campos aqui para você preencher. Esse to na tradução literal é para quem vai ser enviado aquele e-mail. Eu vou preencher todos esses bloquinhos aqui

com essa estrelinha. Essa estrelinha é o símbolo da AI. Então, se você vê o símbolo do Gemini, ah, o Google Gemini, ele usa Essa estrelinha também. É para descrever AI. Hoje no mercado, grandes empresas estão usando essa estrelinha para descrever um AI. Então, isso daqui, esse to ao invés de eu colocar um e-mail fixo para ele enviar, é a nossa AI, é o nosso agente de IA que vai decidir para quem vai ser enviado aquele e-mail. óbvio, usando o cérebro dele, que tem o contexto da conversa e o modelo de linguagem da conversa. Então, se

eu tô conversando para ele, envie um E-mail para [email protected], ele mesmo vai preencher esse bloco aqui colocando [email protected]. Então, é assim que ele performa uma tarefa aqui dentro do N8N. Eu acho que esse aqui é o grande ponto que vai clarear o entendimento de vocês sobre N8N ou não. É utilizando esses dois atributos que ele pode utilizar uma tarefa. Se alguma peça ficar faltando, ele não é um agente de IA. E é por isso que o chat GPT ele não é um agente de IA. E se você parar para analisar, ela funciona igual um ser

humano. Se você não falar para um funcionário humano que ele deveria ter enviado um e-mail pra Natália, ele também não vai fazer aquilo ali porque ele não lê a sua mente. Você tem que est operando no modelo de linguagem com ele, sabe? as coisas têm que ser comunicadas. Então é aí que também muitas vezes as pessoas falham com funcionários. Mas partindo pra frente eu vou dar a opção desse projeto Aqui, ler enviar e-mails, perdão. E eu vou querer também que ele leia uma planilha do Google Sheets. Eu criei uma planilha aqui do Google Sheets só

pro caso desse vídeo. Essa planilha aqui, essa planilha tem os pedidos de um e-commerce. Então você pode ver pedido 23B saindo para entrega, ã, plane pedido 24C verificando o estoque. É só pra gente simular aqui que um agente de A tá verificando a planilha de pedidos, tá? Então eu vou dar a opção Também desse agente de a ler a minha planilha do Google Sheets. Então vou colocar aqui Sheets. Vamos lá. Sheets. Eu vou dar a operação dele. A operação é sempre a tarefa que ele vai fazer. O Google Sheets, ele pode fazer a tarefa de

deletar uma planilha, deletar uma linha, criar uma nova linha. Eu só quero que ele procure a linha. E pra gente criar uma conta no Google Sheets, é um processo bem parecido com o do Gmail. Se você tá utilizando esse N8N Cloud aqui, você consegue fazer isso com apenas dois cliques. Se você tá fazendo hospedado num servidor próprio igual a mim, você vai sofrer um pouco mais. Então, mais uma vez, eu indico que você use dentro do N8N Cloud. OK? A operação é essa, pegar uma linha, ele vai só encontrar a linha. Então vou falar: "Encontre

o meu pedido 23B ou qual é o status do meu pedido 23. Ele vai procurar a linha 23B e vai retornar o Resultado da linha 23B. E agora eu tenho que falar para ele qual é a planilha. Ele tem que saber porque ele tá dentro do meu Google Sheets. Ele, eu tenho várias planilhas dentro do meu Google Sheets ou eu não tenho nenhuma. Ã, se eu tivesse só uma, ainda assim ele tem que saber qual delas vai ser. Então, nesse menu aqui, ele vai abrir pra gente uma lista com todas as nossas planilhas no Google

Sheets. E a gente vai escolher também a página do Google Sheets, porque Você pode criar várias páginas aqui dentro da sua planilha do Google Sheets. A gente tem que dar o máximo de informação. Se você quer que um funcionário performe, você tem que dar o máximo de informação. você vai falar: "Olha só, dentro do meu Google Sheets na planilha atendimento ecommerce, na página um, procure" e daí a gente pega de maneira variável, conversando com o nosso agente de A, o pedido 23 e ele vai retornar esse resultado pra gente. Ah, OK. Dei essa função aqui

pro meu agente de IA. E eu quero também que ele faça agendamentos comigo. Então, vou dar, vou conectar ele com o meu Google Calendar. Mais uma vez, para conectar no Google Calendar é direto ao ponto. Se você tá usando o N8N no modo cloud, eu já tenho o meu aqui conectado. Agora vou conectar na minha agenda. Essa daqui são as agendas que eu tenho na minha conta. Você tem que dar a instrução da agenda também. Então você vai falar: "Olha só, Você vai entrar no meu Google Calendar na agenda. Demos agente de IA e você

vai criar um evento com o horário de início e o horário de fim. Isso daqui é o start e o end. O horário de início e o horário de fim, a gente pode colocar fixo, igual tá aqui. Ele vem com um modelo fixo pra gente, mas eu quero que seja variável. Eu quero que quem determine isso, o horário de início e horário de fim, seja a própria IA. Então, por isso que eu coloquei nessa estrelinha aqui, que como Eu expliquei para vocês, o mercado tá usando essa estrelinha como IA. Beleza? Uma vez que eu atribuí

todas essas tarefas, né, eu dei três tarefas pro meu agente de IA, ele precisa de uma instrução. Então, como ele precisa de uma instrução, eu criei um prompt aqui dentro do chat GPT. Deixa eu pegar esse prompt aqui. OK. Tá aqui o prompt dentro do chat GPT. Agora ele vai ter todas as instruções para performar como um funcionário. E onde que a gente dá as Informações pro nosso agente de as instruções dele? Bem, você vai clicar aqui em AI agent, ã, add option, system e você vai colar o prompt do seu agente de A. Eu

gosto de clicar nesse expression aqui dentro do N8N, porque ele abre essa janelinha que eu posso aumentar o painel do meu prompt, eu consigo ler melhor. É algo que eu faço, eu consigo colocar variáveis também, mas isso daí já é um modo mais desenvolvedor. Eu posso colocar código Aqui dentro, mas até então eu tô funcionando só com texto aqui, só com o texto que o Chat GPT gerou para mim de prompt. Óbvio, quanto mais claro, quanto mais objetivo você for no prompt, maior sua chance do funcionário ir bem, ainda mais se ele tem um acúmulo

de funções, um acúmulo de tarefas. Tudo que eu tô falando aqui reflete do mundo real pro mundo da criação de agentes de IA. Então vamos aqui trazer o caso específico. Eh, casos reais de uso de cada ferramenta. Google Sheets. Use esta ferramenta quando o cliente informar o número de pedido e perguntar qual status já foi enviado quando chega. Gmail. Solicitar o envio de uma confirmação por e-mail de compra, pagamento, envio ou reembolso. Google Calendar. Use essa ferramenta quando o cliente quiser marcar um horário para atendimento personalizado. Então ele deu aqui, ele criou também uma persona

para esse agente de ar. é a Luna, tem 28 anos, consultora de Atendimento da Maven Shop. Ah, vamos lá testar a Luna. Eu vou começar uma conversa com ela, falar: "Oi, Luna". Não, mentira, não vou entrosar tanto assim com a Luna. Eu só vou falar: "Quero ajuda com o meu pedido". Ah, ele vai falar: "Oi, Claro, estou aqui para te ajudar. Pode me informar o número do seu pedido ou qual é a sua dúvida específica? Eu não vou dar tanta pista assim para ela, vou falar: "Não Recebi o recibo de compra". Entendi. Vou te enviar

o recibo de compra por e-mail. Você pode me informar o seu endereço de e-mail para que eu possa reenviar? Eu vou falar o seguinte. Hum, wellpires @mavisolutions.com. [Música] Na verdade, eu vou falar o seguinte. Quero saber também Aonde ele está. Para te ajudar melhor, preciso do número do seu pedido. Assim consigo verificar o estatus e também enviar o recibo de compra para o seu e-mail. Você pode, por favor, me passar o número do seu pedido? Claro, Luna. H, a Luna ou Luma, sei lá, esqueci o nome dela. Sou um péssimo padrão. Ã, vamos lá, vamos

deixar de enrolação, né? Eu vou falar, eu vou pegar aqui na Planilha um dos pedidos que eu tenho. Pedido 23, eu quero esse daqui. Saindo paraa entrega. Eu vou querer que ela consulte a minha planilha. Só vou falar pedido [email protected]. OK. Você pode ver que ele rodou aqui a tarefa do Gmail. Cada bolinha dessa daqui é uma tarefa, como eu mostrei para vocês no diagrama. Ele rodou a bolinha do Gmail. E lá dentro do Gmail a gente tinha conversado para ele, ã, você vai entrar no meu Gmail e você vai enviar Uma mensagem para o

e-mail que você vai descobrir na conversa e o tema, o subject título do e-mail, você vai criar. Então ele retornou aqui, aqui na esquerda a gente consegue ver o retorno dele. O e-mail ele colocou [email protected], que foi o e-mail que eu citei na conversa. O subject, que é o título do e-mail, ele falou recibo de compra, é bem direto ao ponto. E a mensagem, ele construiu essa mensagem aqui: "Olá, aqui Está o recibo de compra referente ao pedido 23. Se precisar de mais alguma coisa é só avisar". E dentro do Google Sheets e ele encontrou

aqui a nossa planilha. Ele falou: "Ã, pedido 23B saindo para entrega, pedido 24C verificando estoque", mas ele me retornou só o status do pedido 23B porque é o que eu tive na conversa. Então ele teve autonomia para entender o contexto e conversar comigo de maneira humanizada, né? Ele não trouxe todos os Pedidos de uma vez só, por mais que ele tenha consultado. Então vamos lá checar. A gente já viu que o pedido 23B é saindo paraa entrega, tá certo isso? Agora vamos checar lá no nosso e-mail. OK, pessoal, abrindo aqui o nosso e-mail. Eu tenho

esse e-mail que tá conectado no meu N8N, é esse e-mail de demonstração. E aqui tá a resposta dele. Olá, aqui está o seu recibo de compra referente ao pedido 23B. Se precisar de Mais alguma coisa, só avisar. Esse e-mail foi enviado automaticamente usando N8N. Eu não dei nenhuma informação para ele de como teria que ser a resposta dentro do e-mail. Ã, faltou eu colocar isso dentro do prompt. Mas óbvio, se você der o máximo de informação possível para seu agente de IA, ele vai performar como você espera. E é assim que você faz para criar

um agente de IA, assumindo que você treinaria um agente de A da mesma Maneira que você iria treinar um humano. Um agente IA para automatizar mensagem pros leads que preencheram o nosso formulário de geração de lead, se você é um prestador de serviço. Segundo de tudo, um agente IA para automatizar as suas tarefas pessoais, como um assistente pessoal de IA, para checar os seus calendários, ver as atividades que você tem marcado para essa data. Terceira tarefa, um agente de IA para você conversar sobre arquivos. Se você Tem um arquivo PDF, você precisa consultar essa base

de dados, de produtos ou de coisas sobre o seu negócio que você tem que consultar nesse arquivo PDF. Esse agente IA vai responder tudo para você e de bônus você vai ficar muito mais do que ligado sobre todas as partes avançadas de N8N, como o que que um Web Hook faz, o que um code faz, o que um HTTP request. Esse curso aqui tá prometendo demais para vocês saírem exatamente do básico até o Avançado, cortar toda a curva de aprendizado de vocês para vocês já saírem montando os seus agentes de IA com expertise em questão

de poucas horas. Beleza? Então, dando uma desacelerada, pessoal, eu tô aqui na página do N8N, que se chama N8N.io. Você consegue entrar no link deles para criar a sua primeira conta de graça. Eles tm um plano de gratuidade de 14 dias. Eu não sou afiliado dos caras nem nada, mas você Consegue acelerar demais a sua criação de conta utilizando esse serviço aqui gratuito. E sobre o que fala N8N? O que o N8N quer dizer? Para que que eu uso o N8N? O que que eu posso fazer com N8N? Bem, o N8N é uma ferramenta que

te permite integrar diferentes ferramentas do seu fluxo de trabalho. Como por exemplo, se alguma parte do seu dia de trabalho você utiliza o Google Drive ou Google Sheets e você usa o Gira, por exemplo, ou ClickUp, você consegue Conectar todas essas ferramentas para criar um fluxo de trabalho único. Então, por exemplo, se toda vez que você recebe um cliente novo, você tem que criar ele na sua CRM do ClickUp e depois criar um documento para ele dentro do Google Drive, você vai conseguir fazer tudo isso de maneira automática, de uma vez só, utilizando o N8N,

como por exemplo aqui, eles dão um exemplo bem prático, que é é um fluxo de trabalho para fazer onboarding de novos colaboradores dentro Da sua empresa. Por exemplo, se você utiliza o Google Workspace para criar uma conta nova para cada colaborador seu, e se você utiliza o Slack como canal de comunicação da sua empresa, você consegue fazer tudo isso de maneira automática. Basta o colaborador criar preencher o seu formulário de onboarding, que você vai criar uma conta para ele de maneira automática, utilizando Google Workspace, criar uma conta para ele no Slack e fazer um Update

do perfil dele no Slack. Beleza? Agora eu quero trazer aqui para vocês qual caminho vocês devem seguir ou pelo menos algumas sugestões de qual caminho você pode seguir criando uma conta dentro do N8N. Beleza? Bem, o N8N é uma plataforma Open Seurce, então ela te permite hospedar no seu próprio servidor. E eu vou trazer aqui as vantagens e desvantagens de você hospedar o N8N no seu servidor ou utilizar o servidor do próprio N8N, que É o website n8N.io. IIO. Eles te dão uma permissão para você criar uma conta gratuita por 14 dias e depois você

vai pagar as mensalidades deles. Bem, eles têm diferentes mensalidades. Eles tm o plano de iniciantes, R$ 125 por mês, e você tem acesso a 2.5.000 1000 workflow executions, que é toda vez que você ativa esse cenário aqui. Então, toda vez que alguém preencher esse formulário, ele vai consumir uma workflow executions. Então, se você tem Só esse cenário aqui ativo, ã, dentro do N8N, você pode ativar ele 2500 vezes, o que é pouco provável. H, mas é um plano bem robusto. Se você faz aplicações menores dentro do N8N. Se você faz aplicações maiores, você tem um

plano de R$ 313 por mês com 10.000 execuções. E agora, o que que o plano self hosted te permite fazer? Bem, você vai cortar por completo todos esses custos mensais com a ferramenta do N8N, porque você não Tá hospedado dentro do servidor do N8N, você tem o seu servidor próprio. Então você não vai ter os custos operacionais, você não vai pagar por operações de workflow. Isso pode pode parecer que brilhe muito seus olhos, mas a responsabilidade que o N8N tinha, eles estão delegando para você, eles estão terceirizando para você e você pode terceirizar isso. Ao

invés de você ter a responsabilidade de hospedar o N8N dentro do seu servidor, você pode Delegar essa responsabilidade para eles, para caso você não sinta seguro quanto às manutenções que você pode fazer no seu servidor. você não tem expertise técnica nenhum, vale muito mais a pena você delegar esse serviço pro N8N, que eles vão ficar ali a bordo de não deixar o seu servidor cair, não deixar suas automações cair, sempre ficar fazendo atualizações automáticas para você. Bem, o N8N Self hosted é um caminho mais para quem quer desenvolver projetos de IA Para outras empresas, alguém

que tem expertise técnica no que tá fazendo. Mas se você não tem experti técnica nenhum, você pode tomar o caminho do N8N Cloud. Você vai ter custos, mas esse custo vai salvar várias horas para você. Então você tem que colocar assim na balança, se você é uma pessoa que tem muitas horas disponíveis ou se você quer mais encurtar suas horas utilizando o dinheiro que você tem. Esses são os dois caminhos que você pode seguir. Beleza? E agora eu vou dar uma preparação para vocês aqui sobre essa masterclass que a gente vai passar algumas horas juntos

falando só sobre NN. Bem, essa masterclass aqui te promete criar três agentes de a prático com realidades ã do seu dia a dia, né? a gente vai automatizar tarefas do seu dia a dia e não trazer exemplos nada comuns de agentes real. Eu quero trazer aqui casos realísticos, tá? templates. Todos os templates dessa solução aqui vão estar De graça na descrição do vídeo para você acompanhar lado a lado. Enquanto eu crio uma solução, você vai utilizando o template porque lado real da coisa, o lado de alguém que tá 17 meses nesse nicho. Bem, é muito

legal você assistir um vídeo desse. Muita coisa clareia na sua mente. Você tem clareza das coisas porque você tá escutando de alguém que já fez o que você tá tentando fazer, mas você só aprende de fato quando você pega as coisas ali, ã, tenta adaptar pra sua Realidade, vê os bugs, vê os erros que podem dar naquele workflow e você vai criando uma casca, você vai criando resistência, você vai criando experiência. Essa experiência que te faz de fato aprender e maturar o seu cérebro para se treinar nessa habilidade tão valiosa no mercado hoje, que é

a automação com N8N. Beleza? Então, já para cortar a curva de aprendizado de vocês, eu vou deixar os templates prontos para vocês só baixarem e Importar dentro do seu N8N. Você só precisa fazer isso daqui, ó. Uma vez que vocês baixarem, vocês vem aqui em import from file e você vai importar o documento do workflow que eu vou passar para vocês, beleza? Todos os workflows montar de maneira gratuita no link da descrição desse vídeo. Bem, eu já falei que a gente só iria abordar casos reais. E o quarto passo de tudo é para você ficar

ligado aqui nesse canal, se inscrever nesse canal e ficar ligado em Todas as atualizações que eu trago de N8N. Eu também tô trazendo um curso gratuito aqui no canal, tá? Eu já trouxe um vídeo de uma hora sobre N8N, como montar o seu primeiro agente de IA. Tenho vários outros templates de graça aqui no canal. E se você quiser mais levar mais a sério essa parte de criação de agentes IA para implementar tanto na sua empresa como na empresa de outras pessoas e viver disso, viver dessa prestação de serviço de automação, Leva um pouco mais

a sério isso e entra lá na comunidade. Eu tô convidando você para entrar lá na comunidade, onde a gente tem 485 membros vidrados, respirando somente automação com IA e trocando ideia toda hora sobre isso. Beleza? Você, por exemplo, vai ver o Alexander que há 23 horas fechou o seu primeiro projeto de automação com IA. todo o pessoal aqui engajando um com o outro, trocando uma ideia e com certeza tirando muito aprendizado disso. Beleza? Então, cortando toda a ladaainha, vamos para cima. Vamos criar o nosso primeiro agente de IA. Eu tô muito animado para fazer isso,

pessoal. Então, o primeiro agente de IA que eu vou pegar é esse agente I de formulário aqui para geração de leads. Se você é prestador de serviço, geração de leads é uma parte trivial do seu dia a dia, porque o seu negócio vai respirar de marketing e vendas. Então, se você tem uma tarefa real Com aqueles leads que preencheram seu formulário, se você faz isso de maneira manual, bem, você tá deixando muito dinheiro na mesa. Eu pessoalmente odeio deixar dinheiro na mesa. E o devido fato disso é que se você demora mais do que 5

minutos para responder alguém que preencheu o seu formulário de aplicação, a chance de você engajar com esse L de volta cai em 80%. Só de você deixar isso de maneira automática aqui, você salva demais as suas chances de fechar com Esse did. Então vamos pra criação desse workflow aqui do zero. Deixa eu voltar aqui pra overview, que é onde você vai interagir quando você criar sua primeira conta do N8N. Essa daqui é a interface do N8N. Eu tenho alguns projetos aqui que são protótipos da minha agência de IA, onde eu implemento projetos de IA para

outras empresas. Estou vivendo só disso há 8 meses. Então eu vou deixar aqui para vocês a plataforma do N8N. É assim que você trata a interface. Você vem em create workflow para criar um novo workflow. E bem, a gente vai utilizar o trigger de formulário. Toda vez que alguém preencher um formulário, ele vai ativar uma automação. O que que eu quero falar por trigger? trigger na tradução literal da palavra do inglês para o português chama-se gatilho. Então, todo sistema ele tem um gatilho. O sistema ele deve saber quando vai ativar. É um gatilho de tempo,

é um gatilho de dia. Dia também é Por tempo, né? Mas, por exemplo, esse cenário aqui, ele vai se ativar a cada 3 horas ou uma vez por dia. Bem, idealmente cenários de automação você quer que ele ative de maneira automática e instantânea. Então, os triggers que ativam de maneira instantânea no N8N, eles vêm com esse raiozinho aqui do lado, que é um gatilho instantâneo. Os gatilhos de formulário, eles são instantâneos, ou seja, toda vez que alguém preencher um formulário do N8N, Ele vai ativar de maneira automática. ele vai começar a seguir o seu fluxo

de automação. Beleza? Para esse fluxo aqui, eu tinha passado dele já, mas ã eu vou querer pegar todos os dados daqueles leads que preencheram o meu formulário, colocar esses dados numa planilha do Google Sheets com o nome dele, o e-mail dele, o budget que ele tem e a mensagem que ele enviou pra gente lá no formulário, se ele quiser deixar uma mensagem e assim montar uma mensagem Personalizada com o meu agente de IA e enviar essa mensagem personalizada para ele por e-mail, beleza? Então, primeiro de tudo, vamos criar o nosso formulário aqui dentro do N8N.

A primeira coisa que ele vai pedir é o nome do formulário. Eu vou colocar aqui masterclass form. Ah, preencha esse formulário para participar da master class. E aqui a gente vai começar a mapear as variáveis uma por uma, beleza? os Elementos como o N8N deixa aqui explícito no form elements. O que seriam essas variáveis? Bem, o nome é uma variável, o e-mail é uma variável, o budget que ele tem para esse evento é uma variável e a mensagem dele é uma variável, porque vai variar de pessoa para pessoa que preencheu esse formulário. Então, primeira variável

que eu vou colocar nome. Eu só preciso colocar aqui que é um texto. Esse elemento aqui ele é um texto. E eu não Preciso colocar nenhum place holder. Eu venho aqui em addor element para criar mais um elemento que eu chamo de mensagem. E o próximo elemento é o email. Aqui ele tem a opção de email dentro do form element. Eu poderia colocar só texto porque o e-mail é um texto, mas esse e-mail aqui força a pessoa a colocar um e-mail verdadeiro pra pessoa não colocar só a dentro do e-mail. Mas você pode testar com

o campo De texto também, tá? Vou criar o próximo elemento que é budget. E aqui você pode fazer algo legal. Você pode criar uma lista, uma dropd list, que é aqueles botões de opção que o lead tem para preencher. Eu vou colocar duas opções. Eu vou colocar zero a 1000, 0 a R$ 1.000 para participar desse evento. E a outra opção é R$ 1.000 mais. Então vou colocar aqui 0 a99 999,99. OK. Beleza. O próximo campo que a gente tem para envar mensagem. Se eles tiver uma mensagem pra gente, eu não vou aqui emfield option,

tá? Porque criar uma option vai criar mais uma opção dentro da nossa lista de opções. Eu vou vir aqui em adform, eu vou colocar mensagem, Texto e OK. Por aqui no back end o nosso formulário já tá criado. A gente só precisa ver esse formulário de alguma maneira, né? Eu vou pegar aqui esse teste URL, vou copiar, vou colar aqui, vocês vão ver que ele ainda não tá ativado. Form trigger isn't listening yet, ou seja, o gatilho do formulário ainda não está preparado. Para ele estar preparado, a gente precisa clicar no botão de test. Vamos

ver aqui o botão de test. Cliquei Nele e ele abriu aqui para mim. Mas deixa eu atualizar lá na página verdadeira que eu tô utilizando. Dei um refresh e ele já apareceu aqui. Beleza? Então vamos lá. Vamos colocar aqui um nome Wellpires. Olha só o budget. Ele tem uma lista aqui bem legal. Vou colocar o meu e-mail aqui. E você viu que ele tava com aquela opção ali vermelhinha. Ele só ia aceitar se eu Colocasse um e-mail com @1.com no final com um domínio no final, né? O budget eu vou colocar de R$ 1.000 mais

porque eu tô com dinheiro para gastar nesse evento do El Pires, que na verdade eu tô fazendo de graça aqui no YouTube. Eu não faço eventos pagos ainda, talvez. Não sei. Não sei se eu devo fazer eventos de live de agentes Iar. Não sei. Se foi só uma ideia que eu acabei de trazer agora. Deixa aí na descrição do na descrição do vídeo, deixa aí nos Comentários se você acha que eu devo fazer alguma live sobre agentes de IA, algo do tipo, fazendo um agente ao vivo aqui para vocês, porque eu não tô acostumado a

fazer live. Ã, enfim, eu não eu não sei se é o melhor formato que vai funcionar para mim. E aqui mensagem, vou colocar, quero muito participar desse evento com o well. OK, vamos dar um submit aqui e voá. Recebemos todas as respostas do lead aqui dentro do nosso formulário do N8N. Recebemos o nome dele, o e-mail dele, o budget dele, a mensagem dele, o horário que ele preencheu esse formulário. Agora, o nosso próximo passo é enviar essas respostas pra nossa planilha aqui do Google Sheets. Beleza? Como que a gente vai fazer isso? Vem aqui, Google

Sheets. Tem várias opções de projeto do Google. Olha o tanto de aplicativo que o Google tem aqui no N8N. Você vem em append row, append update row and sheet. Ou esse Append row and sheet. Eu vou no append rowing sheet. Beleza? From list. Ah, deixa eu colocar aqui a minha conta do N8N. Eu vou colocar buy ID, porque é a maneira que eu gosto de integrar a minha planilha. E eu vou pegar o ID da minha planilha. ID da minha planilha tá depois desse D barra, tá entre essas barras aqui, depois do D, entre essa

barra e essa barra aqui que tem edit. Vou copiar. Eu só faço isso daqui porque é a maneira que eu aprendi, Mas tem várias outras maneiras. Você pode só copiar a URL, é só memória muscular, tá? Ã, OK. Ele já fez a integração. Ã, o sheet é página um, porque eu tenho aqui, ó, é a planilha página um. Já fiz a integração, ele já pegou aqui as variáveis, a variável nome, e-mail, budget e mensagem, que são as colunas. Ele já conseguiu rastrear as colunas que eu tenho na minha planilha, porque a integração foi um sucesso

quando eu Coloquei o ID e a página. Beleza? Então, vamos arrastar esse nome para cá, vamos arrastar esse e-mail para cá, vamos arrastar esse budget para cá e vamos arrastar essa mensagem para cá. Simples assim, pessoal. Plataformas no Code serve para você arrastar botões, você não precisa fazer uma programação. Então, ã, essa daí é a grande facilidade do N8N. É por isso que eu sou tão apaixonado por essa plataforma. Beleza? Tem várias maneiras de você visualizar Aqui esses essas variáveis e arrastar pro lado. Ã, a minha favorita é de esquema, fica mais fácil para visualizar

as coisas, mas você pode visualizar com uma tabela, você pode visualizar com um Jzon, que isso daqui é o que mais vai surtar você. H, eu prefiro só vir aqui em esquema e arrastar os bloquinhos um pro outro igual Lego. Beleza? Vamos aqui dar um play nessa parte porque ele já ativou o nosso Onform submission. E se eu clicar aqui em test Workflow, ele vai ficar sempre esperando eu ativar o formulário aqui de novo. Eu não quero preencher o formulário de novo, eu quero passar as informações que já estão de verde aqui no meu formulário

pro Google Sheets. Eu só preciso clicar nesse botão aqui de play porque as informações já estão lá e eu já mapeei as informações. Então vamos ver aqui se já atualizou, chegou para lá e voa lá. Pessoal, com toque de mágica já preencheu as variáveis aqui dentro do Nosso Google Sheets. Tá bonito demais isso aqui, tá muito organizado. Agora vamos dar aquela apimentada, chegar na parte que todo mundo tá louco, a internet não para de falar nisso, que são os AI agents, pra gente criar um agente IA e enviar uma mensagem personalizada por e-mail para esse

lead que preenche o formulário pra nossa masterclass. Beleza? Então, para fazer isso, eu vou clicar aqui no node advanced AI, AI agent. Pra gente criar um agente de IA. E eu preciso de um chat model. Olha só, ele tem um asterisco aqui de vermelho. Geralmente asterisco vermelho remete a gente a obrigatório. Então obrigatoriamente ele tá pedindo um modelo de chat. E modelo de chat para deixar mais esclarecido para vocês são as LLMs que a gente pode utilizar. A gente pode utilizar Open AI, a gente pode utilizar Open Router para, sei lá, utilizar outras LLMs do

mercado, porque A Open Router é uma marketplace aberto. Você pode utilizar Mstral, Grock, Google Vertex, Google Gemini, Deep Seek. Bem, eu vou na Open Ei porque é a minha favorita. Deixa eu colocar aqui a minha chave API da Openi. Eu já tenho vários tutoriais explicando como pegar a sua chave da Open AI. Você só precisa ir no site platform.com/apis. Eu faço isso no meu tutorial de primeiro agente de IA. Eu vou deixar o card aqui em cima do vídeo, mas não vai para lá Ainda, tá? Só chega aqui comigo, assiste o vídeo que até o

final você vai ficar bem contente e depois você pode colocar aqui o seu chat model, beleza? Mas não tem segredo nenhum. Ah, vamos. A gente não precisa nem da memory, nem da tool. A gente só precisa do chat model. E agora a gente precisa colocar um prompt no nosso agente de IA. Ele vem aqui, ó, prompte. Mas não é exatamente esse o prompt. Isso daqui é um input que ele vai receber, é A mensagem que ele vai receber. Quando você envia uma mensagem pro chat GPT, a gente pode chamar aquilo ali de prompt, eu chamo

de input. E a resposta do chat GPT é o out. Eu vejo assim, de maneira muito linear, de maneira muito dicotômica. Eh, então o a gente vai mapear o input que a gente vai enviar pro nosso agente de IA, qual é a mensagem que ele vai receber? E a gente tem que colocar um prompt agora, as ordens dele no sistema, as instruções Que ele vai receber. Beleza? Pra gente colocar as instruções, você vem aqui em add option system message e eu vou falar: "Você irá receber as informações de um lead que preencheu nosso formulário de

aplicação. Você deve criar uma mensagem personalizada para esse lead de acordo Com o seu budget. Eu vou fazer o seguinte, eu vou clicar aqui em expression porque ele abre essa janelinha aqui para mim e nessa janelinha fica muito maior, fica muito mais fácil de digitar do que naquele pequeno quadradinho ali. Bem, ã, você deve criar uma mensagem personalizada para esse lead de acordo com o seu budget. Se o budget for acima de R$ 1.000, Você deve criar uma mensagem personalizada, ah, considerando a mensagem que ele enviou no formulário, convidando ele para a masterclass. E agradecendo

se o budget for abaixo de RS R$ 1.000, Você deve gentilmente descartá-lo com uma mensagem personalizada, considerando a mensagem que ele enviou no formulário. E só aqui para mim, tá bom? OK. Agora a gente tem que enviar as informações do formulário pro nosso agente de IA. H, eu vou colocar as informações desse lead vindo aqui, ó. Ã, source for prompt. Aqui é onde ele vai receber a mensagem, onde ele vai receber um input. É onde o agente IA vai receber um input. Por padrão, os agentes de IA, eles recebem input através de um chat trigger

node, que é esse node aqui, ó. Deixa eu mostrar aqui para vocês. Add another Trigger on chat message. É esse daqui que ele vai ativar de maneira instantânea também. Ele tem um raio aqui também. Então toda vez que a gente enviar uma mensagem ele vai ativar uma automação. Geralmente automação é um agente de IA. E fica muito simples. É como se você tivesse falando com chat GPT. Você envia uma mensagem, o agente de A recebe aquela mensagem e retorna a mensagem. E por onde que fica essa mensagem? Aqui mesmo Dentro do N8N tem uma janela

de chat, entende? Deixa eu fechar aqui essa janela de chat. Ó, CS, eu fechei a janela de chat e eu desliguei a automação. Eu tirei todos os registros da automação. Não tem problema. Eu vou preencher aqui o formulário mais uma vez. Deixa só ver aqui onde eu tava no prompt. Ele vai dar um erro porque ele tá Esperando a mensagem vir de um connect trigger node, aquele node que eu mostrei para vocês. Eu acabei fazendo essa palhaçada, mas deixa eu ativar aqui o formulário de novo em Deixa eu pegar o URL dele, ligar o test.

Deixa eu fechar isso aqui. Dar um F5. Eu vou colocar wellis. [email protected]. Mais de R$ 1.000. Quero muito participar desse evento com OK, recebi aqui o formulário. Vou Preencher lá no Google Sheets mais uma vez. E você vai ver aqui que veio de novo no Google Sheets. E agora eu vou conseguir pegar as variáveis e arrastar aqui pro nosso agente de IA. Porque pro nosso agente de IA pegar as variáveis do formulário, a gente tem o Google Sheets no meio. Então a gente tem que ativar. A gente só pode passar as variáveis de um node

pro outro. Beleza? Então eu vou vir aqui em tirar essa opção de connect chat trigger node Porque a gente não tá utilizando chat trigger como eu mostrei para vocês. Eu vou colocar define below para eu definir abaixo, definir da maneira que eu quiser. Então vou colocar expression mais uma vez porque permite a gente arrastar os bloquinhos. Isso daí já fica ligado. Se eu pegar aqui em fixed e colocar isso daqui, ele vai se tornar um expression, porque eu tô pegando uma variável que tá em JavaScript, ele vai se tornar automaticamente. Então Eu já deixo em

expression, porque também me permite abrir essa janela maior. Eu vou colocar ã informações do lead, nome, ã, budget, mensagem. Eu não preciso colocar o e-mail dele, porque o e-mail eu já vou conectar lá no próprio node gmail. Deixa eu colocar aqui o budget e a mensagem. Isso aqui é tudo que o nosso agente de A precisa para criar uma Mensagem personalizada. Vamos testar aqui esse passo e vamos ver o retorno do nosso agente de IA. Olá, W Pires. Agradecemos por seu interesse em participar do nosso evento. Fico feliz em saber que você está animado para

estar conosco. Temos uma masterclass incrível planejada e acredito que será uma oportunidade valiosa para você. Será uma honra tê-lo conosco. Se precisar de mais informações ou ajuda com a inscrição, sinta-se à vontade para Entrar em contato. Aguardamos você na Masterclass. Sensacional. Esse e-mail de follow-up que a IA criou. Agora vamos enviar ele pro e-mail do Wpires, né? Vamos colocar aqui o node Gmail, send message, enviar uma mensagem. E aqui no to é para quem? Para quem? Pro que eu cadastrei lá no formulário. Eu posso arrastar aqui o bloquinho tanto do formulário quanto do Google Sheets.

Eu Vou pegar do formulário, não vai mudar nada porque o e-mail é o mesmo. Subjecto nosso e-mail. Eu vou colocar masterclass, email type HTML. Deixa isso daqui ligado, tá? E message. Eu vou colocar o outro agente de IA. Vou arrastar aqui. Vamos testar isso daqui para ver se vai ser um sucesso. E ele retornou isso daqui de maneira um pouco confusa, mas foi um sucesso porque tá de verdinho. Ele tá Escrito aqui sente. Sente quer dizer enviado. Tá pessoal? Então, deu verdinho aqui, foi um sucesso. Vamos ver lá na nossa caixa de e-mail que eu

já tenho deixado aqui aberta. Deixa eu dar um F5. Opa, já tá aqui. Masterclass. Olá, Wel Pires. Agradecemos por seu interesse em participar do nosso evento. Fico feliz em saber que você está animado para estar conosco. Temos a Masterclass incrível, tudo aquilo ali que eu já tinha mostrado para vocês, ele Passou aqui pro pro meu e-mail e ele também trouxe. Isso daqui foi um e-mail enviado automaticamente com o N8N. muito legal da parte deles também. OK. Então, esse daqui foi o primeiro ã AI agent que a gente criou. Eu vou colocar aqui master class agent

form demo YouTube. Legal. Vamos pro nosso próximo agente de IA, né, pessoal? Deixa eu fechar aqui esse formulário. Fechar isso daqui. E eu criei um agente de IA no meu último vídeo do canal que eu conecto esse agente de IA. pro WhatsApp. É um agente assistente pessoal de IA. Pelo propósito aqui desse vídeo, eu não vou fazer as mesmas coisas que eu fiz, eu vou só criar o agente de IA pessoal propriamente dito, tá? Porque eu quero ir muito mais a fundo aqui nos conceitos do N8N. Eu não quero pular nenhum passo aqui para vocês,

tá? Então vamos lá. Vamos criar esse primeiro Agente de A aqui no N8N, create workflow. E dessa vez, ao invés de eu conversar com o nosso agente de A pelo WhatsApp, eu vou conversar pelo próprio chat message do N8N, que foi aquele trigger que eu mostrei para vocês na última automação. E agora eu vou mostrar para vocês ele funcionando, tá? Não precisa configurar nada dentro dele ainda, diferente do que a gente teve que configurar lá no form trigger node. Então, agora que a gente tem esse chat trigger node configurado, que ele já vem configurado por

si só, vamos colocar aqui o nosso AI agent, advanced AI, AI agent. E ele já vem configurado por padrão aqui, ó, connect trigger node. O que que isso quer dizer? que a mensagem que a gente enviar aqui no chat, o nosso agente de IA vai receber de maneira automática. Diferente da maneira que a gente tinha feito no último workflow, ele ia receber a mensagem que eu Definisse. Então, eu tinha colocado lá a mensagem com as informações do formulário, eu fiz a definição passo a passo aqui, ele já vem, já recebe direto o que a gente

enviar aqui no chat. Então, qualquer coisa que a gente enviar no chat, ele vai receber como uma mensagem de input dele. Beleza? Você consegue colocar um prompt com instruções aqui também em system message e é o que eu vou fazer. Mas primeiro deixa eu colocar aqui o chat model, vou Colocar ã open AI, que é o meu favorito. Deixa eu colocar aqui na minha chave. Vou colocar uma memory window buffer memory. É a padrão que o N8N fornece pra gente. E esse context window length é o tamanho, o comprimento da nossa janela de contexto. Então

isso daqui é quantas mensagens a IA vai ter como contexto na cabeça dela. Eu vou colocar 20 mensagens mesmo. E as tools são as automações que a gente pode fazer no nosso agente de A. No Projeto de assistente pessoal, eu criei um agente de IA, que é conectado na nossa agenda, do Google Agenda, para verificar os horários, verificar os agendamentos que a gente tem, criar agend agendamentos pra gente. E eu vou fazer isso daqui nesse vídeo também de maneira totalmente direta ao ponto. Deixa eu fechar aqui algumas abas para não ficar muito perdido. OK. Vou

abrir aqui a nossa agenda do Google. E nessa conta aqui demonstracional eu não tenho nada. Vai ser bem bom para fazer os exemplos aqui para vocês, OK? Então em tool, o N8N na versão que eu tô utilizando aqui, se você tá utilizando o servidor, o N8N no seu próprio servidor, você tem que fazer as atualizações. Na atualização que eu tô utilizando, que é a 1.7.9, ele tem todas essas tools aqui, beleza? Tem várias integrações com vários aplicativos que deixa muito simples. O N8N conseguiu deixar ainda mais simples a criação de agentes de IA. Para fazer

automações com Google Agenda, eu vou buscar pela Tool do Google Agenda. Então vou colocar aqui Google agend não deve ser Google calendar. Google calendar eles falam. OK. Ah, beleza. Deixei aqui. E para que que eu quero usar o Google Calendar? Exatamente. Eles te dão lista de opções do que você quer fazer com o seu Google Calendar. Eu vou querer procurar os eventos da minha agenda primeiro. Então eu venho aqui em get porque ele tem retrieve an event, ou seja, eu vou procurar um evento dentro da minha agenda. Essa aqui vai ser a primeira automação que

eu vou fazer. Vou conectar com o meu calendário aqui. Demo agendamentos de IA. Na verdade, eu vou eu tenho que usar esse daqui, get many. Exatamente. Esse daqui não é get, não é aquele get só, é O get man, porque aquele get eu tenho que colocar o ID de um evento, algo totalmente que vocês não precisam se ligar. Vem aqui nesse Getman, tá? E ele vai pedir para você retornar todos os eventos que você tem na sua agenda de um horário até o outro. não vai pegar do que você tem na sua agenda inteira, porque

o Google Agenda ele tá ele traz eventos por um ano. Então se você tiver tudo vazio ou se você tiver um evento em 2026 ele vai trazer, mas você quer em Uma determinada janela de tempo. Então você vai falar a data de início e a data de fim. Beleza? Não especificamente você precisa fazer isso. Você pode definir no prompt e eu vou explicar aqui para vocês como que eu faço. Beleza? Deixa eu colocar aqui return all para retornar todos os eventos nessa janela de tempo que eu vou querer. E aqui ele tem o after e

o before, ou seja, vamos supor que hoje é dia 26. Ele vai pegar os eventos que estão dia depois do dia 26, Que é o dia 27, e um dia antes do dia 26, que é o dia 25. Ou seja, todos os eventos que tiverem ah depois do dia 26 e antes do dia 26, quer dizer que é no dia 26. Então ele vai trazer somente os agendamentos no dia 26. Deu para entender, pessoal? Então vamos lá. Pra gente discriminar isso, pra gente explicar pro nosso agente de IA que a gente quer uma data, que

a gente quer entre aquela data, entre aquelas datas, a gente tem que Definir isso no prompt nosso agente de IA. E o N8N, por padrão, fazia isso nas atualizações passadas. você tinha que escrever uma função em JavaScript como essa daqui. Ah, olha só. Então, nesse exemplo, ele tá trazendo os eventos do dia depois de hoje, que é o now. N significa agora. Então, ele tá procurando os eventos depois de agora e antes de uma semana, depois de hoje. O que que eu quero falar por isso? Ele tá trazendo todos os Eventos em uma semana de

calendário. Ã, por exemplo, beleza? Então, com tudo isso em mente, vamos passar aqui para configurar, colocar isso no prompt nosso agente de IA. H, esse after aqui, eu simplesmente clico nesse nessa estrelinha que a gente consegue definir, ao invés dessa função JavaScript aqui de verde, a gente só precisa colocar uma descrição aqui. Então, a gente fala que o after vai ser um dia antes da data de hoje, porque isso vai forçar a ser hoje. Vamos lá. Se o depois é um dia antes da data de hoje, então quer dizer que é hoje, um dia antes

da data de hoje, da data solicitada. Não vou colocar de hoje. Ou eu posso colocar da data solicitada pelo usuário também, porque se o usuário perguntar, ã, traga todos os meus agendamentos do dia tal. Vamos colocar um dia antes da data solicitada pelo usuário. E aqui eu vou fazer a mesma coisa. Transformei nessa estrelinha aqui. Eu só preciso dar o prompt um dia depois da data solicitada pelo usuário. Sensacional. Então isso vai forçar que ele procure especificamente só daquela data. Beleza? Então, se eu quero ã trazer os eventos somente do dia 27, ele tem que

procurar, ele precisa, tá? O Google Calendar, ele precisa desse after e esse before, ele precisa de uma janela de início e uma Janela de fim para procurar aqueles eventos. Isso daí é por padrão, mas pra gente forçar que essa janela de evento seja exatamente naquele dia, a gente quebra essa lógica no Google Calendar. a gente fala after, então vai ser um dia antes da data solicitada pelo usuário e o before, um dia depois da data solicitada pelo usuário para forçar que seja aquela data. Exatamente. Vamos aqui no prompt do nosso agente de IA, onde a

gente colocou system message E eu vou colocar: "Você é a minha assistente pessoal e cuida do meu calendário. Sua tarefa é gerenciar todos os eventos da minha agenda. Deixa eu vir aqui em expression logo, subir isso daqui e criar um prompt super criativo pro nosso agente de IA. Ã, mas eu gosto de ser muito direto ao ponto, vocês não conhecem essa altura do campeonato. Vamos lá. Sua tarefa é gerenciar todos os eventos da minha Agenda. Se eu quiser atualiz não atualizar um evento, não, criar um evento, use a tool, criar evento. Se eu quiser, ã,

procurar por um evento, use a to procurar evento. Beleza? Só para contexto, a data de hoje é E eu abro aqui dois parênteses e coloco Now. Só para ele saber qual é a data de hoje. Beleza? Tranquilinho, pessoal. Esse daqui, get all event, é para quando eu quiser procurar um evento. Então eu vou renomear ele para procurar evento. Evento. E eu vou criar outra para criar evento. Deixa eu vir aqui em Google Calendar, Operation Create. E mais uma vez ele precisa de um horário de início e um horário de fim para criar esse evento. Eu

vou definir isso ao invés de criar uma função JavaScript, que é isso daqui que tá entre os parênteses. Para eu não ter que codificar a data de início, eu vou simplesmente colocar no prompt dela, tá? Mas antes, deixa eu integrar aqui com a minha agenda. E aqui no prompt eu vou definir o que é o horário de início. Horário e data que o lead, o lead não, que eu desejei para criar esse evento. E o final, Uma hora após o evento, o horário de início do evento que eu desejei criar. Bem, se você quer criar

eventos de uma hora ou de 2 horas, você pode ajustar isso aqui no seu prompt, tá? Vamos aqui mudar o nome para criar evento. Vamos salvar isso daqui e vamos testar o nosso agente de IA. Vamos criar um evento aqui de teste, tá? Ã, masterclass N8N. Salvei esse evento e vamos conversar com o nosso agente de A. Quais eventos eu tenho? agendado para hoje no meu calendário. Opa, vamos subir isso daqui. Você tem um evento agendado para hoje. Evento masterclass N8N. Horário de início 20 horas, horário de Brasília. Horário de término 21 horas, horário de

Brasília. Link do evento, acesse aqui. Isso é excelente. A gente já tem o nosso primeiro assistente pessoal. Vamos pedir Para ela criar um evento agora pra gente. Ahã. Cri, um evento na minha agenda para o dia 28 de fevereiro. Ah, vou colocar de 2025, tá? Só para não cortar nada aqui nesse teste, só para não ter nenhuma falha, ã, de uma hora chamado cinema filme da Marvel, a coisa mais padrão do mundo. E não tem filme da Marvel de uma hora. Sei lá, eu não assisto filme da Marvel, mas eu acho que não tem de

uma hora. Eu também não falei o horário de início, tá? Não falei o horário de início, mas ele tá criado aqui. Eu esqueci de colocar o nome do evento. Opa. Vamos aqui pedir pro nosso agente ir a criar um nome do evento também. A gente vem aqui em additional fields summary e coloca aqui título do evento. Título Do evento que eu desejei criar. OK, vamos reiniciar essa conversa aqui. Vamos falar crie um evento na minha agenda para hoje chamado, ã, Modern Family com Amanda às 21 horas. Vamos ver aqui se esse carinha vai dar certo.

OK. Data 26 de fevereiro. Horário de Início 21 horas. Horário de término 22 horas. Vamos ver se tá tudo certo aqui. Modern Family com Amanda foi criado agora com um título. Beleza. Então aí a gente tem criado o nosso agente Y de calendário. Vou deixar aqui master class agente e a pessoal. Beleza? Nosso próximo desafio é criar um agente de IA que você consiga inserir um documento PDF nele e ele retorne as respostas sobre esse documento PDF. Para esse desafio e tanto ele parece ser o Maior de todos que a gente criou aqui, mas eu

vou mostrar para vocês que vocês conseguem fazer isso de uma maneira no code, sem precisar programar nada. Beleza? Então vamos dar como GG, como feito aqui esse segundo desafio. E vamos agora pro desafio do nosso agente de Yag. Deixa eu vir aqui e criar um novo workflow. Todos os workflows vão ficar duplicados. Vai ficar uma bagunça aqui na minha no meu N8N. Mas eu faço a Limpeza, depois eu faço a faxina. Vamos lá. Ã, eu venho aqui em chat message, chat trigger. criar o nosso agente de IA, como a gente tinha feito anteriormente. Bem, o

prompt dele, a mensagem, né, um input dele vai vir do chat message mesmo. E no system message eu vou criar esse agente de A para ser um agente a que retorna respostas sobre modelos de Carros. Então, vamos supor que eu tenho uma plan uma planilha, não, um documento PDF com 100 modelos de carros. E eu quero fazer uma pergunta sobre esse modelo de carro. Ah, qual é o valor do Ford K? E daí ele vai retornar para mim nessa planilha. É para ser simples assim, direto ao ponto. Então, vamos lá. Ahã. Você é um assistente

especialista, Ah, na prateleira de produtos de uma concessionária. Você deve utilizar a sua retriever tool. para procurar todas as respostas sobre modelo de carro que o lead que o usuário fizer. Ponto. Eu nem utilizei o expression aqui para subir para mim. Eu Fiquei muito focado. Eu tive hiper foco nisso daí. Ah, vamos lá. Chat model. Vou escolher o opening e colocar aqui a minha chave. Dã memory. Eu vou colocar uma memória aqui nesse cara. 20 e a tool eu vou utilizar uma retriever tool, na verdade uma vector store, uma imemory vector store, que é onde

essa vector store é o banco de documentos que eu vou enviar esse meu Documento PDF. Beleza? Então vou colocar aqui a sua, ative a sua imemory memory vector store. Legal. Essa vector s aqui, ela tá pedindo um embedding. Embeding eu vou colocar o modelo da opening high mesmo. Ela tá pedindo um nome também. Eu vou colocar um vector store. Utilize essa tool toda vez que o usuário fizer uma consulta sobre modelo de Carros. Sensacional. Mas calma aí que ainda falta a gente criar uma automação para subir esses documentos na nossa em memory vector store, porque

beleza, a gente criou o agente IA aqui, a gente deu uma ordem para ele sempre procurar na Vector Store os documentos, os dados dos documentos, mas a gente ainda não subiu esse documento para Vector Store. Como que a gente vai fazer isso? Bem, eu vou criar Uma lógica aqui para vocês. A gente não consegue acessar essa memory Vector Store. Essa em MMory Vector Store não é um site que a gente arrasta um documento. Então eu vou utilizar de um site muito conhecido pra gente arrastar um documento chamado Dã Google Drive. Eu vou utilizar essa interface

pra gente subir o documento de maneira automática na nossa Vector Store. Então vamos lá. Deixa eu pegar aqui Google Drive e vou procurar por um gatilho aqui em triggers E eu vou escolher o enchanges involving a specific folder. Talvez a minha câmera esteja na frente, mas você vai descer tudo aqui no Google Drive. Você vai abrir a janela triggers e você vai pegar o último trigger. Beleza? Só isso daí para vocês. OK. Arrasta aqui o trigger. Você vai escolher a sua pasta do Google Drive. Eu vou escolher a minha aqui. Ã, masterclass demo YouTube. Watch

for file Created. Ou seja, eu quero que esse raio aqui ative toda vez que eu criar um documento na minha no meu Google Drive. Então, vamos pegar esse documento. Não tenho uma tabela de carros criada. Deixa eu pedir pro chat de PT criar para mim. Crie um documento PDF com 50 modelos de carros. Vou colocar 100. Com 100 modelos de carros reais e seus valores em real brasileiro. Simples assim. Ele tá criando pra gente. OK, ele trouxe 62, mas eu quero em documento PDF, meu querido. Me retorne em PDF. Eu não queria aparecer rood, eu

só eu só escrevi em capslock porque meu capslock tava ativado. OK. Maravilha. Recebi aqui o documento PDF. Então vamos arrastar para cá no Google Drive. Bum. Simples assim. Já subiu. Agora vamos ativar isso daqui. Vamos dar o playzinho aqui. Não clica em test workflow. Clica aqui no Google Drive em si. Beleza. Vamos ver se ele recebeu esse documento mesmo. Ele deu verdadeiro, ele ficou verdinho, mas vamos aqui analisar na prática. Eu tô fazendo essa analisa aqui em tabela porque fica maior aqui, ó. Name, modelo carros valores, exatamente igual o nome que tá aqui. Então, quer

dizer que ele realmente detectou o documento fidedigno que a gente enviou na nossa pasta do Google Drive. Beleza? O próximo passo é baixar esse documento dentro do N8N, porque a Gente tem baixado no nosso computador, a gente enviou pro Google Drive, mas como é que o N8N vai pegar esse documento e enviar para Invector Source? Ele não tem esse documento, ele tem as variáveis do documento, ele tem o ID do documento, ele tem o nome do documento, mas ele não tem o documento em si. Então o próximo passo é a gente baixar esse documento para

conseguir manipular ele dentro do N8N. Então vem aqui em Google Drive, Download file e aqui em front list e a gente procura o ID desse documento aqui nesse painel à esquerda que aparece todos os inputs do nosso workflow. A gente procura aqui por ID, no campo que tem ID embaixo de spaces e embaixo do ID tem o name. É esse ID que você vai procurar. Você vai dar um test e voa lá. A gente tem baixado aqui o documento. Você pode baixar só para ver que é o próprio documento em si que a gente tá

Falando. Mas agora vamos utilizar um node chamado PDF, extract from file. E a gente vem aqui em extract from PDF. A gente não precisa configurar nada, só vem aqui em testep. Vou lá. E agora o documento ele já tá formatado aqui eh de PDF para texto. E a gente vai enviar esse texto paraa nossa imemory vector store. Então vamos aqui em memory vector store e a gente vai vir em add documents toctor store. Ele tá em vermelho porque a gente tem que configurar algumas coisas aqui. Vamos configurar uma embeding para ele. Deixa eu colocar aqui

a minha chave. Não vou levar muito tempo para configurar isso daqui. Default data loader. E ele vai pedir um text splitter também. E eu escolho esse recursive character text splitter. Chunk size é o tamanho de tokens que você vai querer reduzir no seu ã nos seus pacotes. Ele vai quebrar Esse documento em pequenos pacotes. Então eu coloquei aqui para reduzir em pacotes de 1000 tokens. Mas você não precisa quebrar muito a cabeça nisso daí, tá? Eu já vou aqui com o que tá por padrão. Vamos rodar esse carinha aqui. Vou lá. Subiu tudo. Deixa eu

dar um nome aqui para ele. Mastercass e agente e a Rag. Beleza. Uma vez que isso tá tudo aqui, vamos testar esse agente de IA, né? Vamos Perguntar aqui. Ah, deixa eu abrir o documento em si. Citroë C3 Live 1.0. Qual o preço? Qual o preço do Citroen C3 Live 1.0? Vamos lá. O preço do Citroën C3 Live 1.0 é de 70.590. 70.590. Bom, voá. Daí a gente tem o nosso agente Ya, Rag e você pode aplicar isso daqui para processos internos da sua empresa, para você entregar essa interface para Alguns dos seus colaboradores ou

para você entregar para uma outra empresa que precisa dessa consulta de serviço. Eu, por mim mesmo entrego esse produto aqui toda hora para outras empresas que clientes fazem perguntas no WhatsApp e se esperasse pela resposta de um atendente, a atendente tinha que ir lá verificar a planilha, ver qual é o preço certo. Um agente IA já consegue fazer tudo isso de maneira straight point direto ao ponto. Se você tivesse um Agente IA no seu WhatsApp que respondesse todas as perguntas dos seus leads, por exemplo, o lead vai perguntar: "Ah, qual o valor ã do querastase

hidratação XYZ pra sua atendente ver aquela mensagem? Procurar o valor e retornar leva tempo e esse tempo faz você perder o lead. Então aproveita que ele tá quente, dá resposta e espera pela resposta positiva dele. Então essa daqui é um tipo de automação muito valioso que você pode fazer em Menos de alguns minutos utilizando o N8N, sem precisar programar nada. Beleza? OK. Agora a gente vai pra parte de entender alguns fundamentos aqui mais complicados do N8N, que é Web hook, code, HTTP request. Bem, todos esses triggers aqui que eu utilizei, eles estão dentro do N8N.

Eu não preciso jogar eles para nenhum lugar. Por exemplo, o formulário. Beleza? O formulário, eu coloquei uma URL do formulário aqui no meu navegador e Preenchi o formulário. Esse web hook a gente coloca dentro de plataformas, a gente implementa ele como se fosse um chip. Então vamos lá. É como se você tivesse um web hook. É como se você tivesse um formulário de uma outra plataforma, tipo type, e você implantasse um chip e falasse: "Olha só, todos os formulários que você preencher aqui dentro do typeform, eu vou capturar os dados dele e levar pro N8N".

É um agente infiltrado. E você Pode fazer isso com WhatsApp, com qualquer aplicativo você consegue colocar esse web hook aqui. Beleza? Eu vou ensinar vocês a colocar esse web hook dentro de um outro formulário. E para isso eu vou utilizar a minha ferramenta favorita de formulários, que é o TAL. Beleza? Eu vou criar aqui um novo formulário pro TAL. Eu tenho vários protótipos de formulário no TAL. Eu vou criar um novo aqui para vocês. Então, vamos lá. Ã, form. Eu acho que eu já devo ter alguma aqui para não ter criado zero. Ã, informações para

contato, talvez. Formulário de contato. Maveni. OK. Vocês podem ver que só eu fiz teste nisso daqui. Vamos ver como ele aparenta ser. Aqui eu peço qual o nome, qual o nome da empresa e qual telefone para contato. O que eu vou fazer aqui nesse nessa demonstração é toda vez que alguém preencher esse formulário de contato, eu vou disparar uma mensagem dele no WhatsApp. Como é utilizando um node do WhatsApp, o Elpires? Não. O node do WhatsApp é muito chato de fazer. Eu tenho que fazer um monte de coisa lá na meta, envia, preencher um monte

de formulário, fazer um monte de coisa bem chata, muita dor de cabeça. Então eu só utilizo esse HTTP request aqui para utilizar uma API de WhatsApp chamada Evolution API, tá? Eu gosto dela, é a minha API favorita de WhatsApp, eu não sou afiliado dos caras, mas os caras Estão fazendo um ótimo trabalho e todos os projetos que eu entrego são na Evolution API. Então vamos lá. Ah, vamos configurar essa lógica aqui do zero. Vamos começar pelo Web Hook, tá? Eu tenho um formulário, eu preciso que toda vez que alguém preencha esse formulário, ele ative o

meu web hook. O meu web hook é o meu gatilho e eu tenho que pegar as informações. Mas eu não tenho um. E vocês se perguntam: "Ah, por que que você não coloca um gatilho do TALI?" Eu Não tenho gatilho do Tali aqui dentro do N8N. E existem várias plataformas que não tem integração nativa com N8N. você tem que fazer alguma lógica de programação, não lógica de programação, mas você tem que utilizar uma lógica no code de automação, como por exemplo implantar um simples web hook dentro do seu formulário. Para fazer isso, dentro do tal,

eu vou considerar que você já tem um formulário criado, assim como eu tenho. E você vem aqui em integrations. Integrations, ele tem aqui o node de web hook. Você vai ter que procurar aqui por web hook aqui embaixo, porque eu já tenho o meu criado. Então tem aqui o web hook connect. Eu vou pegar o meu que eu já tenho conectado e vou mudar. Eu vou colocar esse daqui, ó. Ã, esse teste URL, mas antes eu tenho que mudar para post, tá? Post. Aqui no PEF eu vou colocar demo YouTube. Eu vou colocar masterclass na

real porque eu tenho Toque. Demo masterclass. Beleza. É só o nome que eu vou colocar na barrinha do meu web hook. Ok. Save changes. E beleza. Toda vez agora que eu preencher esse formulário, eu vou receber as informações lá no meu web hook. Quer ver? Vamos lá. Vamos testar aqui. Wellis, qual o nome da sua empresa? Maveni. Telefone para contato. Eu vou colocar o meu número de telefone aqui. Por favor, Tampem os olhos. E deixa eu dar uma ajustada porque eu simplesmente copiei ele. Vamos ligar aqui esse web hook pra gente já tá esperando pela

resposta, né? pra gente capturar as respostas lá, aparecer no nosso cenário. Vamos dar o submit e voá. Ficou verdinho aqui. Deixa eu abrir aqui em esquema. Vocês podem ver que todas essas aqui são as informações, mas você vê aqui as respostas. Olha só. Qual o seu nome? Welpires. Qual o nome da sua empresa? Maveni. Qual o seu número de telefone? Tapem os olhos. É secreto. Bem, o que eu quero fazer exatamente com isso agora? Qual o nosso próximo passo? Por que o próximo passo é o no code. Para que que eu vou utilizar code? Well,

porque por que que você vai utilizar código sendo que você fala que é totalmente no code. Bem, eu só quero mostrar para vocês aqui o poder desse nó. Porque mesmo sendo uma plataforma no Code, o N8N é uma plataforma totalmente completa e flexível. Ela te permite criar qualquer coisa, se você entender de lógica, de automação. Então, bem, uma coisa que eu quero fazer é quando eu coloco o meu número de telefone, várias pessoas têm número de telefone diferente, mas para eu disparar uma mensagem no WhatsApp utilizando Evolution API, eu tenho que estar com esse número

de telefone no mesmo Formato, que é o formato E.164. É um formato de codificação de número de telefone que basicamente você coloca o DDD, o DDI e o número de telefone sem aquele nove chato que fica na frente. Então, para isso eu vou criar um código para formatar esse número de telefone. Eu poderia fazer isso com chat GPT, mas não teria graça daí esse tutorial. E bem, se você recebe, bem, eu não vou considerar e eu não vou isso daqui que eu vou falar para vocês, eu não vou Levar eh em consideração. Você poderia colocar

aqui o chat GPT e falar: "Olha só, você vai receber um número de telefone, formate ele no formato E.164." Mas bem, duas coisas aqui. A primeira de todas é que se essa é uma requisição, se essa é uma automação que ela dispara toda hora, todo segundo várias vezes, você vai ficar sempre consumindo a API do chat GPT. Então, se é uma automação que ativa 50.000 vezes por dia, não é muito lucrativo você utilizar a Open Ai, Você pode utilizar um código para isso. Bem, ã, então não vou levar isso em muito consideração, porque essa automação

aqui, ela em si não vai ficar a ligando 50.000 vezes por dia, porque é um formulário de aplicação. Se você recebe 50.000 leads por dia qualificado, parabéns, cara. Você é a Accentry, você é a Deloit. Parabéns, você tá fazendo um excelente trabalho de marketing em bound. Mas desconsiderando isso de lado, eu quero mostrar aqui para vocês o poder do N code, beleza? Então vamos lá, vamos criar essa lógica aqui com código. Vamos programar aqui, pessoal. Vamos aprender todo mundo JavaScript. Não, eu também vou utilizar o chat GPT para criar esse código para mim. Inclusive, eu

já tenho criado aqui. Eu tenho uma conversa com o chat GPT para ele criar esse código para mim. Deixa eu ver aqui, ã, em uma das minhas conversas, Tá? Eu criei esse código aqui, eu tive várias conversas com o chat GPT, eu expliquei para ele como se utiliza o formato E.164. Eu falei, estou usando o node da Open em uma automação do N8N, em que o lead preenche o meu formulário do T com seu número de telefone que está na Expression cinza. Eu preciso criar o código JavaScript para entender o número de telefone que veio

no formulário e retorná-lo no formato E.164. Detalhes Importantes, estamos no Brasil e o formato E.164 só tem um nove após o DDD e DDI e DDD, como pode ver nos exemplos. Então tem números que iniciam com nove, tipo o meu. E eu mencionei lá o meu número, mas bem ã e eu utilizei o chat GPT O3 mini para criar esse código para mim. Então, foram duas tentativas até ele criar esse código. Ele me trouxe um código aqui, não deu certo porque eu tinha que dar mais informações. Eu falei até aqui com ele. Desculpe, eu acho

que Eu consigo te prover mais informações adicionais, blá blá blá. Ele me retornou esse daqui, ele ainda não trouxe certo. E daí ele me trouxe esse daqui, que ainda não deu certo. E por final ele me trouxe esse daqui, que eu falei que deu certo, mas eu queria fazer uma outra coisa, uma outra lógica. Acabou que a minha automação é que tava errada. Mas bem, foram três, foram três conversas com chat GPT bem Curta e ele já conseguiu criar esse código. Se você for mais direto ao ponto, se você der um prompt melhor do que

eu, você consegue já na primeira. Mas vamos lá. Copiei aquele código. Vou dar um cr deixa eu conectar um nó no outro. Para esse código JavaScript, ele saber qual é o número de telefone que eu tô citando. Ele vem aqui, ó, nessa linha const phone igual a item.jzon. jzon.bodyb. Isso daqui é o que deveria vir do T. Mas Para eu trazer ele aqui nesse código, eu vou fazer o seguinte. Eu clico aqui em esquema, eu procuro pelo número de telefone, tá? Aqui em value, em fields 2, value. Ele deveria vir assim, o chat GPT interpretou

errado, mas o que eu vou fazer é vou apagar isso daqui e vou arrastar isso daqui para cá. E vamos lá, vamos ver o que que ele retorna nesse nó code aqui. 5571 9. E o meu número de telefone, eu deixei borrado aqui para vocês, mas ele retornou o número de telefone no formato E.164, assim como eu queria. Então o código funcionou e toda vez que alguém preencher aquele formulário, o código por si só vai formatar esse número de telefone sem eu precisar utilizar o chat GPT, ã, sem consumir a API da Open A. Só

algo legal aqui para vocês saberem, para eu deixar essa masterclass mais completa. Agora vamos de fato consumir a API da Evolution API e disparar uma mensagem no telefone de WhatsApp desse garoto aqui que preencheu o formulário. Bem, eu deixei essa HTTP request aqui vazia. A gente consome a Evolution API através de um HTTP request. Eu vou mostrar aqui para vocês como que a gente faz um HTTP request dentro do Evolution API. Eu vou escrever Evolution API Docs Postman, porque o Postman é a ferramenta que ajuda a gente a entender a documentação das APIs. Então vamos

lá. Postman. Vou na última versão da Evolution API. Venho aqui em chat. Vamos procurar por sende. Será que eu encontro aqui send message? Ah, não tem aqui. Send message. Beleza. Send text. Porque eu quero enviar uma mensagem de texto. Que que a gente precisa? Ela precisa ser uma requisição método post. E a gente tem que colocar a nossa URL, que é o URL da sua Evolution API. Hã, para eu pegar minha URL, eu venho aqui, Copio até o que tem barra manager e eu vou colar aqui URL. Ela tem que ser no método post. OK.

Eu vou abrir isso aqui como expression para ficar mais amplo para mim. Você precisa colocar barra message/sendtext/ome da sua instância. Beleza? Eles colocam isso aqui, as variáveis entre parênteses. É muito legal isso aqui. Quanto mais você se se especializar em automação no code, você vai ver que as Variáveis sempre vêm em parêntese. Beleza? Então vamos lá. Ah, que que eu tinha que fazer mesmo? Message barra message barra sendo que tava. E o nome da minha instância, o nome da minha instância tá como school demo. School demo. Legal. Ele não pede nenhuma authentication, mas ele pede

uma authorization API key, tá? Ele vem aqui em body. No body ele só precisa do Number e do text. Eu vou mostrar para vocês onde eu coloco isso, OK? Vamos lá então, pessoal. Vamos pro próximo passo, que é colocar a nossa chave API. Ele pede uma API key. Ele não tá aqui na headers como escreve API key, mas por sorte eu já sei como fazer isso. Eu vou apresentar aqui para vocês como que faz isso, tá? Você vem aqui em senders, você coloca API key. Agora eu não sei se é API traço key ou se

é API key, só porque eu falei. E eu Vou pegar a chave API da minha evolution, da minha instância na Evolution. Eu venho aqui em copiar, venho em colar, vou deixar ela borrada para vocês não verem a minha chave API da Evolution. E eu venho aqui em Send Body. Em Send Body eu quero testar algo legal que eu não costumo fazer nas minhas automações. Só mostrar aqui para vocês como que eu faço as minhas automações. Eu envio body. Deixa eu pegar um agente de A. Deixa eu mostrar para vocês como que eu envio o body,

que é o corpo da minha mensagem. Eu coloco assim, ó, tudo em um lugar só, number e text. Então, ele fica mais ou menos, eu coloco using jonfy body, eu coloco using Jon, clico aqui em expression e jogo. Eu sempre faço isso daqui. Number é um número de telefone que eu vou disparar. mensagem e o text é o texto da Mensagem que eu vou disparar. Eu geralmente faço assim. Ã, é a maneira que eu costumo fazer. Tem outra maneira de você fazer que eu não sei se vai dar certo, que é você colocar aqui number

e você colocar aqui a variável do número e você colocar aqui text e a variável do texto. Vamos ver se isso daqui vai funcionar, se é algo novo para testar. number. Eu vou colocar esse número de telefone aqui. Text. Ã, olá, Muito obrigado por preencher nosso formulário. Vamos ver se isso daqui vai funcionar, tá? OK. acontece que eu recebi, deu tudo certo. Talvez essa daí seja a maneira mais fácil para vocês. Ã, tô só pensando em acelerar o aprendizado de vocês, tá? Não quero ser nenhum herói. Eh, só uma maneira nova aqui que eu acabei

fazendo para encurtar o caminho de vocês. Então, bem, a gente passou pelo nó de web hook, O nó code e o nó http request no final dessa masterclass. Bem, esse no HTTP request aqui eu não vou disponibilizar para vocês porque vai tá com o meu com a minha Evolution, vai tá com a minha chave API, mas todos os outros agentes de A eu vou deixar gratuitamente aqui na descrição desse vídeo, beleza? E se você tá bem sério sobre desenvolvimento de agentes EA, seja paraa sua empresa ou seja você implementar para outras empresas, faz parte lá

da comunidade da Maveni, porque só nesse tempo aqui a comunidade já tá pegando fogo, já tem gente para caramba interagindo, então o pessoal tá muito sério sobre isso daqui. Eu tenho um curso exclusivo de criação de agentes e a dentro da comunidade também. Você vai ter acesso a mim, a lives comigo semanais e todo esse pessoal, 485 pessoas com a mentalidade mais direto ao ponto para fazer dinheiro nesse novo nicho. Beleza? Ok pessoal, chegando aqui na plataforma do N8N. Hoje O N8N é a minha plataforma favorita para criar esses projetos de IA. Nos últimos 16,

17 meses eu viajei por muitas plataformas. Tem vários vídeos aqui no meu canal apresentando outras plataformas. Mas a beleza do N8N é que me permite criar os meus agentes de A de maneira centralizada. Eu consigo montar eles totalmente do N8N sem ter que navegar entre outras plataformas para fazer a automação. Eu faço tudo por aqui porque ela é muito estável no quesito de Agentes de IA. Então pessoal, a primeira coisa que você vai fazer é de fato criar uma conta do N8N que é muito direto ao ponto. Você só precisa entrar no link n N

nun.aiio. Aio, você vai se deparar com essa tela aqui e você já consegue iniciar o seu plano gratuito de 14 dias para montar os seus próprios agentes de IA. Eu não sou afiliado do N8N, mas esse serviço aqui deles é muito interessante para você que tá montando o seu primeiro projeto. Você vai ter 14 dias de Gratuidade e você não vai precisar se preocupar com mais nada. Então, voltando aqui pro nosso cenário do N8N, eu já vou iniciar o desenvolvimento do nosso primeiro agente de A. Primeiro de tudo, eu vou vir aqui num trigger. Um

trigger é um gatilho. Todo o processo automatizado, ele precisa de um gatilho para acontecer, por exemplo, uma notificação de vendas. Alguém precisa comprar o seu produto para disparar uma notificação de vendas. Então, esse evento precisa acontecer. Nesse caso de agentes de IA, uma mensagem precisa ser enviada para esse agente de IA, para ele conseguir digerir aquela mensagem e te retornar um outp, que é um resultado daquela mensagem com base no que você treinou ele no prompt ou nas ferramentas que você integrou nesse agente de A para ele fazer algumas tarefas autônomas por si só. De

primeiro, eu já vou iniciar aqui para vocês da maneira mais básica como Enviar uma mensagem para esse agente de IA, que é na própria ferramenta do N8N. No final desse vídeo aqui você já vai ter entendido como montar um agente de A pro seu WhatsApp. Mas vamos iniciar aqui ã do modelo básico mesmo, que é quando a gente envia uma mensagem dentro do próprio N8N para você testar o seu agente de IA. Então você vai escolher o trigger chat message e você já pode conectar aqui o seu agente de IA. Vem advência de AI, AI

Agent e a gente já tá pronto para ir. Você só precisa escolher agora um modelo, um chat model para esse seu agente de A, que é basicamente a LLM que você vai escolher para ele. Eu recomendo que vocês utilizem a LLM da Open High, o chat GPT. Os caras estão dominando o mercado há 2, 3 anos essa altura do campeonato. Eles são muito confiáveis e eles entregam bons custos pra competição de outros mercados. tem mercados mais Baratos, como por exemplo de psique, mas no que se fala confiabilidade, o chat GPT tá fazendo um bom trabalho

e tá sendo o top um do mercado há dois anos seguidos. Então vamos aqui escolher o open chat model. E para fazer isso daqui você precisa conectar uma chave API. Para você fazer isso é muito direto ao ponto. Você vai em create new credential e para pegar a sua chave API do chat GPT, você entra em openenii.platform Platform.com/ com/api Se você não tem uma conta criada na OpenI, vai lá, cria sua conta. Eu vou fazer aqui o login bem rápido da minha conta, OK? Já fiz o login, pessoal. E aqui nesse mesmo link, platform.com/api vocês

podem ver que eu tenho várias chaves API aqui que são de protótipos de projetos que eu crio na minha agência de IA. Mas você só precisa vir aqui em create new secret key. Você vai criar a Sua própria chave. Eu não vou criar a minha aqui, mas você pode colocar qualquer nome, por exemplo, N8N demo YouTube, create secrety. E essa chave aqui é a que você vai copiar e colocar aqui em API key. Só precisa fazer isso daqui, salvar e você já vai estar pronto para ir. Eu não vou fazer isso porque senão vou ficar

perdido em tantas chaves API que eu tenho de vários projetos que estão sendo prototipados, mas eu vou usar a minha própria aqui, OK? Só uma Coisa, tá pessoal? Não esquece de colocar créditos lá na sua conta da Open AI. Você vem aqui em settings, billing, e você adiciona créditos pra sua Open AI para ela consumir os créditos do da sua chave API. Beleza? Eu recomendo que você coloque 5 a 6. 5 é a taxa mínima. Com $5 você vai estar muito mais do que pronto para iniciar esses projetos aqui, utilizando o GPT4 ou Mini, que

é o modelo bem eficiente da Open AI. Ele Custa 0,15 de dólar por 1 milhão de tokens. E se você tá criando esses projetos IA para você mesmo prototipar, vai levar muito tempo para você consumir todos os tokens que vai dar $5. Aqui em projetos da casa que a gente entrega para outros clientes, muitas das vezes eles colocam $5 por mês e eles conseguem atender demanda de 2.000 L por semana. Então, vai indo aqui pra frente, você já colocou a sua chave API e esse agente IA, ele já tá pronto para conversar com você. Inclusive,

deixa eu enviar uma mensagem aqui para ele. Eu vou falar um olá. E ele me retornou olá. Como posso ajudá-lo hoje? Se vocês conseguem ver aqui nessa barra lateral. Mas eu quero dar alguns super poderes pro meu agente de IA. Eu vou começar bem básico aqui. Eu não quero pular nenhuma etapa para que vocês não se percam durante esse tutorial, porque pode te dar algumas se Você pular alguma parte aqui dele. Então eu recomendo que você não pule nenhuma parte e vá até o final de fato. Bem, a próxima ferramenta que eu vou colocar aqui,

o próximo super poder que eu vou colocar no meu agente IA é uma tool dentro dele. E eu vou utilizar a tool mais simples de todas, que é da Wikipédia, que eu não preciso fazer integração com nenhuma plataforma por agora. E isso daqui vai habilitar o meu agente a fazer pesquisas na internet em Tempo real, mais especificamente na Wikipédia. Eu vou colocar também uma memória dentro do meu agente de IA para ele ter uma janela de contexto das mensagens que eu vou enviando para ele. E é justamente nesse context window length, que é o tamanho

da janela de contexto. Eu vou colocar uma janela de contexto de 20 mensagens para ele lembrar todas as 20 mensagens que eu enviei para ele. OK. Ajustei tudo isso daqui porque eu tenho toque ainda não tá Bom. Agora tá bom. OK. Então vamos testar aqui. Ã, em que dia nasceu Gengisc? OK. Ela utilizou, ela utilizou aqui a ferramenta da Wikipédia para pesquisar para mim. Ela falou: "Geng scan, nascido como Temildin, nasceu entre 1155 e 1167." No entanto, a data exata de seu nascimento não é conhecida. Bem, isso daqui foi a primeira parte que a gente

Criou do nosso agente de IA. A gente deu a funcionalidade para ele de pesquisar na internet. Hã, mas eu quero ir mais além ainda nesse agente de, ah, vamos dar mais alguns super poderes para ele, vamos deixar a coisa mais apimentada aqui, conectar com outros aplicativos de fato para ele ficar mais funcional pro nosso dia a dia, porque sendo bem transparente com vocês, só pesquisar na internet, o próprio GPT já faz isso. Mas vamos fazer coisas aqui que somente os Agentes podem fazer e o chat GPT não, que é integrar com outros aplicativos, como por

exemplo Google Agenda. Então, eu já cheguei aqui, pessoal, pegando um dos meus agentes de A, que eu apresentei nos meus últimos vídeos do canal, que é um agente de A totalmente integrado na minha agenda do Google Agenda. E ele tem a capacidade de atualizar um evento do meu Google Agenda, excluir um evento do Google Agenda, obter todos os eventos do meu Google Agenda, criar evento e criar evento com participante. E eu vou só copiar aqui o prompt dela e colocar nessa IA, porque não é um vídeo para ser dedicado à criação de prompts ou engenharia

de prompt para agentes IA. Eu quero que vocês sigam aqui passo a passo de como montar o agente de dendo um roadmap técnico para vocês, beleza? Então vamos aqui, ã, pegar as tools. Eu posso já dar um contrtrl C, conttrl V Aqui, vai ser mais fácil. Eu vou criar essa to de obter eventos. Vou copiar, vou dar um contrl V. Liguei essa tool aqui. Eu vou pegar também a tool de criar um evento. OK. E eu acho que essas daí são o suficiente para apresentar aqui, só pelo propósito demonstracional desse vídeo. Vamos pegar o prompt

dele. E pra gente colocar um prompt no nosso agente de A, essa parte bem importante, A gente vem aqui em options systeme. E é aqui que a gente coloca o prompt. Eu vou colocar expression, tá? Porque isso permite a gente criar essas expression aqui de JavaScript. E essa expression, para ser mais específico para vocês, é para dar um contexto do horário atual pro nosso agente de para você criar um expression, você só precisa escrever dois duas chaves aqui e ele já vai te dar umas sugestões de expression. A expression que eu tô utilizando é essa

aqui, a primeira que já é sugerida pelo sistema do N8N. E ela é bem simples. Eu só quero dar o horário e data atual pro meu agente de A, para ele saber o que que ele tem que fazer na minha agenda, OK? Os prompts aqui também do agente de IA eu já coloquei, já tava copiado do meu outro agente de IA, mas eu vou te mostrar como fazer isso daqui, como criar essas duas expression de uma maneira totalmente no code. Beleza? Então vamos lá. Agora, com a graciosa atualização do N8N, eu consigo somente clicar nesse

botão aqui, clicar nesse outro botão e ele já vai conseguir identificar quais são os parâmetros que eu preciso para identificar aquele agendamento lá na minha agenda do Google Calendar. Vamos recapitular isso daqui para ficar bem intuitivo para você. Pra gente capturar um evento dentro do Google Calendar, ele precisa saber qual é o dia daquele evento. E mais Exatamente, para ele saber qual o dia daquele evento, ele precisa saber se ele tá antes de uma data e depois de uma data. E a data que ele vai procurar é a data do meio. Então a gente tem

a data X que a gente tá procurando, mas a gente precisa definir pro nosso agente de Iar que essa data X ela tá antes de uma data Y e depois de uma data Z. Mas especificamente para eu colocar isso daqui na IA, eu só coloquei dois parâmetros, after e before, que ele já Vem por padrão. Cliquei nessa estrelinha aqui, que é pro próprio agente de criar expression pra gente, que fica entre aqueles dois parênteses. Deixa eu mostrar aqui para vocês como fica antes. Fica assim. E você não precisa escrever esse código, você só precisa clicar

aqui nesse botão. E aqui na description é onde a gente dá o prompt. A gente vai explicar o que significa esse after e o que significa esse before aqui. O after eu coloquei o dia anterior a data que o Usuário está solicitando e o before o dia sucessor a data que o usuário está solicitando. Vamos trocar isso daqui. OK. Maravilha. E agora o nosso agente de A já vai conseguir capturar, já vai conseguir formar a data de antes e a data de depois por si só, sem a gente ter que programar nenhum código nele. Vamos

fazer isso daqui nessa outra ferramenta também. Vamos clicar aqui e vamos clicar aqui. Início do evento, Final do evento. OK. Maravilha. O que que isso quer dizer? Pra gente criar um evento, a gente tem que definir um horário de início e horário de fim lá dentro da nossa agenda do Google Calendar. E pra gente montar esse horário de início, esse horário de fim, a gente teria que inicialmente criar uma expressão JavaScript, como tava feito aqui, ó. Olha só. Tá vendo essa expressão de cinza? Você teria que anteriormente escrever isso daqui com as Suas próprias mãos,

fazer um hard code da coisa. Mas esse tutorial aqui é totalmente para completos iniciantes. Então você só precisa clicar aqui para você deixar o próprio modelo de LLM definir essa expressão em JavaScript para você. Você só precisa dar o prompt, você só precisa dar contexto. Agora você só precisa dar ordens para seu agente ir e não programar por ele. Então vamos aqui início do evento, final do evento. A gente já tá pronto para ir. Ah, eu Vou, tem mais um aqui no final também que eu vou só clicar aqui no botão. Eu vou falar título

do evento, que é o sumário. Sumário é resumo. Então, vou colocar aqui título do evento como resumo. Salvei e eu já tô pronto para ir. Vamos falar aqui com o nosso agente de IA. Quais são meus eventos agendados para a data de hoje? OK. Ele procurou na minha agenda e ele Viu que não tem nada agendado pro horário, pro dia de hoje. Vamos lá conferir de fato na minha agenda e vou lá. É isso mesmo. A minha agenda tá totalmente vazia. Vamos criar um agendamento aqui só pelo propósito demonstracional desse vídeo. E eu vou colocar

ã imersão de agentes IA. Salvar. E vamos reiniciar isso daqui. Quais meus eventos agendados para a data de hoje? Deixa eu dar só um F5 aqui para ter a certeza de que salvou. na minha nuvem do Google. Isso daí pode levar um tempo para carregar e a gente precisa que isso daqui esteja salvo na nuvem pra gente fazer a integração lá com N8N. Beleza? Então vamos aqui já enviar essa mensagem. Ele procurou aqui na minha agenda e olha só, você tem um evento agendado para Hoje, imersão de agentes início 22 de fevereiro de 2025 às

19 horas e fim 22 de fevereiro de 2025 às 20 horas, exatamente o horário que eu coloquei aqui na minha agenda do Google. Então, e assim você consegue criar o seu primeiro agente de inteligência artificial, que serve como assistente pessoal para verificar a sua agenda. A mesma coisa você pode fazer com e-mails, com planilhas do Google Sheets. Então vamos aqui dar mais uma apimentada Nesse tutorial. Eu vou pedir para ela criar um evento. Deixa eu vir aqui. Ã, crie um evento na minha agenda chamado Jantar com Amanda às 21 horas. Vamos pedir aqui pro nosso

agente de IA. A bolinha verde de criar evento já foi ativada. Isso quer dizer que ele ativou a T de criar um evento lá na nossa agenda. Vamos ver aqui. Jantar com Amanda 21 até às 22 horas criado com sucesso. E bem, assim, a gente tem criado o nosso primeiro agente de IA, Pessoal. Agora a gente vai potencializar o nosso agente de IA. A gente vai integrar ele com outras ferramentas de comunicação, como por exemplo, o WhatsApp. Se você já imaginou ter um assistente pessoal de IA dentro do seu WhatsApp, isso vai se tornar mais

pura realidade depois de você assistir esse tutorial aqui. Então vamos fazer isso daí se tornar um sucesso. Primeiro de tudo, você precisa de uma ferramenta para integrar o seu agente de IA no WhatsApp. Uma ferramenta terceira, você utilizar o próprio Node WhatsApp aqui no N8N vai ser muito difícil. Você tem que fazer uma série de integrações para encher vários formulários dentro do WhatsApp. Então tem ferramentas terceiras que facilitam essa sua integração. A que eu vou recomendar para vocês, a Evolution API. Eu não sou afiliado dos caras, mas eles deixam muito fácil essa integração. Basta você

colocar o link evoapicloud.com, Start now e você já tem os planos aqui para criar a sua conta dentro do Evolution API e já conseguir fazer as suas integrações no WhatsApp. Eles tem alguns planos aqui para facilitar a sua barreira de entrada. Com plano starter de $19, você já consegue criar o seu primeiro projeto, gerenciar projetos para outros clientes e deixar essa integração muito fácil. Vou apresentar para vocês a ferramenta aqui do zero, como ela funciona, beleza? OK. Eu tô aqui com ela hospedada dentro do meu próprio servidor para eu não ter aqueles custos de 19.

Eu não sou afiliado da ferramenta do Evolution API, como eu falei para vocês, mas existe uma maneira de você hospedar ela dentro do seu próprio servidor para você não ter aqueles custos de 19. você só vai ter o custo do seu servidor em si. E a mesma coisa você pode fazer pro N8N. O NN ele tem um plano de gratuidade, mas se você quiser escalar para criar outros Projetos para outros clientes ou para você mesmo e gerenciar múltiplos projetos, você pode hospedar tanto N8N quanto Evolution API dentro do seu próprio servidor. Eu não vou explicar

como faz isso aqui nessa aula, porque essa não é uma aula dedicada para esse nível de complexidade, é uma aula bem préiciante. Voltando aqui pra parte do Evolution API, eu vou integrar a minha conta do WhatsApp dentro da Evolution e eu vou pegar uma instância da Evolution, Que é assim como eles definem, que já existe. Mas se você não tem nenhuma instância criada dentro da Evolution, se você ainda não conectou nenhum número de telefone, você vai lidar com essa interface aqui do Evolution. Assim que você cria sua conta, você vem aqui em instance, você dá

um nome pra sua instância, eu vou colocar aqui demo YouTube. Vou salvar. Demo YouTube foi criado. Vou procurar por ela aqui. OK. Cheguei aqui na instância Demo YouTube. E ele já pede de cara para eu conectar um QR code. Eu pego esse QR Code, eu vou em dispositivos conectados do meu WhatsApp e eu faço essa integração. E simples assim, você vai ter o seu WhatsApp conectado na Evolution API. Em ordem para fazer isso funcionar aqui nesse passo a passo aqui para vocês, tá pessoal? Vou utilizar uma instância da Evolution que eu já tenho conectada em

Um número de telefone pra gente fazer esses testes aqui de maneira fedigna. Beleza? Então, assim que você já tem conectado o seu Qode. Eu já tô aqui como conectado. Você tem que vir em configurations, settings. Deixa essa função aqui habilitada, tá? De ignorar grupos. A Evolution API tá tomando ban sem dó. Quando você deixa a IA ligada em grupos do WhatsApp, ela fica disparando, respondendo todo mundo. Você toma banimentos. É só uma Uma contingência que eu quero deixar aqui bem transparente para vocês, porque eu tenho experiência nisso, daí eu desenvolvo projetos do zero e eu

já perdi alguns protótipos por isso. Então vamos lá, eu venho aqui em eventos web hook e agora você vai criar um novo gatilho pro seu agente de IA. Se ele era ativado antes quando a gente enviava uma uma mensagem aqui dentro do N8N, agora a gente vai ativar esse agente A. Quando a gente recebe uma mensagem dentro do WhatsApp. Pra gente fazer isso, você precisa criar um web hook aqui dentro do N8N. E esse web hook, ele tem esse raio aqui sensacional que esse chat trigger aqui ele também recebe. Isso quer dizer que ele é

um trigger, ele é um gatilho. E toda vez que você ativar esse gatilho, ele vai disparar de maneira imediata. como é o chat trigger também. E o web hook vai fazer a mesma coisa. Para isso, você tem que abrir o seu web hook, Colocar aqui em post. Eu vou colocar um caminho aqui que é o PEF para ficar mais claro pra gente. Eu não gosto de muita bagunça, eu tenho toque, eu já falei para vocês. E se vocês acompanham os meus vídeos a essa altura do campeonato, vocês também já devem saber isso. Mas agora eu

vou colocar aqui uma URL de teste, porque eu quero primeiro testar esse agente de A funcionando aqui pra gente, OK? Eu vou pegar esse web hook, vou copiar ele e eu só preciso clicar Aqui no link para copiar ele. Vou colocar no lugar desse web hook aqui que tava funcionando anteriormente. Vou salvar. E você tem que deixar essas duas opções aqui, message set e message ligado. E essa função aqui de enable ligado também. E por final vocês também deixam essa função de web hook base 64 ligado. Beleza? Por que que você tem que deixar essa

função de webhook base 64 ligado? Bem, essa parte mais interessante desse tutorial, para ser Bem honesto com vocês, eu queria fazer algum tipo de suspense, mas esse base 64 aqui permite que a gente receba áudios, imagens, documentos, PDF dentro do nosso agente de IA. E eu vou ensinar isso aqui para vocês dentro desse tutorial, beleza? Então, voltando aqui pro nosso N8N, a gente já tem o nosso web hook configurado. Isso quer dizer que eu já posso testar esse agente de Ah, vamos enviar uma mensagem pro WhatsApp dele de Fato aqui. OK, pessoal. Tô com o

nosso agente de A ligado aqui no WhatsApp. A automação já tá ligada, esperando pela mensagem dela. Eu vou enviar um simples olá. E olha só, ele deu um primeiro erro aqui. Por que exatamente ele deu esse erro? Já tava de boa de que esse erro ia acontecer, mas é porque a gente tem que criar uma memória pro nosso agente de IA. Anteriormente eu tinha colocado por padrão esse Jason Session ID, que ele Vem quando a gente coloca esse chat trigger. Quando você coloca no WhatsApp, a memória que você recebe não é do chat trigger. A

memória que você recebe é de um web hook, mas ele não vem como uma memória por si só. Ele não vem com session aí de como vem esse chat trigger. E por que é importante a gente ter uma memória pro nosso agente de IA? Para ele conseguir lembrar da janela de contexto que você trocou as mensagens com ele. Você não vai querer que a IA se Esqueça das mensagens que você troca com ela, mas a maneira que ela vem por padrão no N8N já facilita muito a nossa vida. Mas quando a gente coloca dentro do

WhatsApp através de um web hook, a gente tem que fazer um fino ajuste. E para fazer esse fino ajuste, você só precisa vir aqui em web hook. Eu vou fazer um leve ajuste que é edit fields. Vou explicar para vocês. Vou colocar telefone e eu vou procurar pelo meu telefone aqui Que eu recebo através do web hook, que para ser mais transparente com vocês é esse remoteid. Esse remote JID é o meu número de telefone. Ele vem de uma maneira bem específica que só a Evolution traz pra gente, mas eu vou testar ele aqui. E

ok. Assim, o N8N ele vai criar uma variável chamada telefone e esse telefone vai ser o ID da memória do nosso agente de IA. Por que exatamente eu vou utilizar o telefone? Porque cada telefone novo que Enviar mensagem para essa Iar, ele vai ter uma memória própria. Então, esse telefone é a chavezinha pro cofre, que é a memória do agente de IA, para ele não ficar trocando as conversas que ele trocou com outra pessoa. Deu para entender mais ou menos? Então, se eu tenho um número de telefone X e a minha mulher, a minha esposa,

tem um número de telefone Y, se ela trocar conversas com IA, eu não quero que ela tenha acesso às conversas que eu troquei com o IA. Então, essa é uma maneira de deixar o nosso matrimônio feliz, alegre, saudad, mentira. Brincadeira, tá, amor? Então, vamos lá. Vamos passar aqui pro nosso agente de IA. Venho aqui um window buffer memory aqui o session id eu vou colocar define below porque eu mesmo vou definir e esse define below é defina abaixo eu defini aqui e a mensagem que foi enviada eu também vou definir aqui a mensagem pra gente

definir você vem em A mensagem para você encontrar e colocar aqui no prompt da IA. Eu não quero falar prompt, tá? Mas é a mensagem que ela vai receber, você vai encontrar aqui no campo conversation que vem do seu web hook. Então aqui a gente já tá pronto para ir. Vamos colocar isso daqui de teste. E ok, a IA retornou um resultado pra gente. Olá, como posso ajudar você hoje? Ok, pessoal, mas agora que a gente conseguiu ativar a memória do nosso Agente IA e a gente recebeu uma resposta de volta, eu vou cortar alguns

caminhos aqui pra gente conseguir retornar essa resposta pro WhatsApp, porque eu enviei a mensagem no WhatsApp, mas eu não recebi de volta no WhatsApp. Então, pra gente fazer isso, a gente precisa fazer uma requisição lá pra Evolution API. A Evolution API é que permite a nossa conexão entre o N8N e o WhatsApp, tanto para receber mensagens através de um webhook e para enviar mensagens através De um bloco chamado HTTP Request. E eu não quero que isso fique super complicado para vocês, porque isso tá em documentações de API e tudo mais, então vou deixar muito direto

ao ponto. Deixa só eu copiar aqui esse bloco de HTTP request que eu já tenho montado de outro fluxo que eu apresentei no meu último vídeo do canal. Vou copiar e vou vir aqui. Colei. OK. Agora vamos fazer um panorama total do nosso agente de IA. Aqui em URL você vai pegar o RL que tá na sua Evolution. Então você vai pegar aqui do http até o barra manager, você vai copiar, você vai vir no seu fluxo e vai colocar. Então tenho aqui http2/api.mavenlabs.com.br. Eu não peguei o barra manager. E daí eu vou colocar um

barmessage/sendtext barra o nome da instância que você criou. Aquela instância lá eu tinha colocado demo YouTube, mas a que eu tô Usando aqui é a AI Marcela, agente pessoal da Maven AI. Então assim, você vai colocar o nome da sua instância e você vai colocar a chave API da sua instância aqui nesse bloco API que logo embaixo dele. Eu não vou mostrar aqui a minha chave API, mas para você colocar a sua, você só vem aqui dentro da sua instância, você clica na sua instância, você revela ela e você copia aqui. Uma vez que você

copiou, você volta lá no seu fluxo e Você coloca aqui onde eu deixei borrado, tá, pessoal? OK? Assim você vai est pronto para ir. Eu vou deixar o template desse primeiro agente de IA totalmente gratuito aqui na descrição desse vídeo para você não ter impempecílio nenhum de montar ele. Mas só fica atento nessas coisas de utilizar Evolution API, todos esses tipos de contingência que eu mostrei para você, tá bom? Vamos lá. Agora a gente já tá recebendo texto. A gente tá enviando Texto, na verdade, deixa eu mostrar aqui para vocês. A gente recebendo e enviando

o texto, né? Eu vou falar quais eventos eu tenho agendado para a data de hoje. OK. Voltando aqui pros testes, eu tô sendo muito transparente nos testes aqui com vocês. Eu tinha dado um erro na minha requisição, mas é porque eu não tinha adaptado o bloco de HTTP request que eu tinha copiado do meu último fluxo, mas no final ele vai ficar assim Como eu tô mostrando para vocês. Mais uma vez eu vou deixar o template dessa automação aqui direto para vocês, para você não ter nenhum problema nessa parte de configurar as variáveis, porque pode

ser difícil configurar a sua primeira HTTP request. Eu tive lá problemas no passado há 17 meses atrás. Eu não quero que você tenha esse problema. Eu tô aqui para facilitar a sua jornada. Então vamos agora testar esse agente de IA aqui na prática. Vou colocar em test Workflow. Vou colocar quais eventos eu tenho agendado para a data de hoje. Ele já tá consumindo aqui a nossa agenda do GS e ele já retornou. Vamos ver a resposta. Você não tem você não tem eventos agendados para hoje, 22 de fevereiro de 2025. Se precisar ajuda com mais

alguma coisa, é só avisar. Vamos tentar mais uma vez aqui. Esse cara, ele tá sendo um pouco preguiçoso. OK, pessoal, voltando aqui. Eu tinha cortado esse vídeo justamente para fazer Os ajustes no bloco de HTTP request para deixar ele já pronto para entregar esse template aqui para vocês, para que vocês só precisam copiar e colar ele e colocar as suas credenciais do Evolution API. Mudar esse bloco aqui de HTTP request pode te dar um pouco de tontura se é o seu primeiro contato com plataformas de automação, assim como eu tive há um ano atrás, há

um ano e meio atrás, quando eu tinha que criar os meus primeiros agentes de A e eu tinha que fazer isso Sozinho. O meu intuito aqui é ser o teu amigo e cortar todo o seu caminho de aprendizado, te dando os melhores atalhos possíveis. Então vou deixar o template dessa automação aqui inteira já com a HTTP Request montada para você de maneira gratuita aqui no link da descrição desse vídeo para que você corte essa curva de aprendizado e já consiga montar o seu primeiro de agente ainda hoje, ok? Então vamos testar aqui esse agente de

A depois que eu fiz todos Os testes com HTTP request, que pode levar um pouco de tempo, mas eu cortei essa curva para você. Vamos testar essa automação mais uma vez. Eu já tinha limpado aqui todos os testes que eu tinha feito antes, porque é bem chato falando para vocês de maneira transparente. E agora eu vou testar aqui um evento. Olha só, a minha agenda ela tá assim como a gente tinha deixado antes. E agora eu vou fazer uma requisição pro nosso agente de A para Ele montar um novo agendamento. Vou falar crie um novo

evento na minha agenda chamado, ã, açaí com minha avó às 18 horas. Eu não sei se a minha avó toma açaí, mas faz muito tempo que eu não falo com ela. Eu tô na cidade dela e eu ainda nem tive tempo para falar com ela. Ela deve estar morrendo de saudade minha. Então, deixei esse evento aqui marcado às 18 horas de hoje. Vamos ver se ele vai subir aqui no meu Google Agenda, beleza? Tô com Google Agenda aqui aberto. Vou ficar esperando e vou lá. Já criou o evento e ela já me retornou aqui que

o evento foi criado com sucesso e me trouxe o link do evento de fato. Vamos vendo lá no N8N como resolveu tudo isso. Aqui eu recebi a mensagem via web hook, capturei o telefone, coloquei o telefone na memória do nosso agente de IA, coloquei a mensagem dentro do prompt nosso agente de IA. Ela consumiu a API De criar evento no Google Calendar e retornou a mensagem para mim através do HTTP Request. Muito direto ao ponto, não é o fluxo gigantesco como eu costumo criar pros outros projetos, mas o intuito aqui é que seja um tutorial

muito amigável para completos iniciantes no N8N. Agora vamos dar mais uma apetitada aqui no nosso projeto, tá? Vamos fazer esse agente de a entender áudios e imagens. Eu tava bem ansioso para que a gente chegasse nessa parte, Porque vai doer um pouco a sua cabeça, mas eu estando aqui com você, você pode ficar bem calmo, você pode testar a primeira e a segunda vez assistindo o meu vídeo do lado e fazendo você mesmo. Beleza? Eu tenho a certeza que isso daí vai dar certo para você, OK? Eu vou vir aqui depois do edit field. Deixa

eu separar tanto o web hook quanto edit field. Isso aqui é um uma hacker de produtividade, tá? bem pequeno, todo mundo já sabe sobre isso No N8N, mas se você apertar o botão shift do teclado e arrastar o mouse, você consegue pegar dois blocos ao mesmo tempo e ficar arrastando ele aqui pelo cenário. Eu faço isso toda hora porque eu tenho toque, não é mais nenhuma novidade e eu gosto de ficar arrumando os módulos. Bem, um nódulo que a gente vai buscar agora é o módulo chamado sutch. Por que exatamente o switch? Através de sutch

vários caminhos. Então eu vou dar um caminho para quando a Mensagem é áudio, um caminho para quando a mensagem é texto e outro caminho quando a mensagem é imagem. Beleza? Deixa eu mostrar aqui para vocês a configuração de como isso daqui tá setado. Eu vou cortar o tempo de vocês, tá? Eu vou pegar já de um template que eu tenho funcionando. Então, deixa eu vir aqui nesse template AISDR. E olha só, esse switch aqui é exatamente desse sutcho. Quando a mensagem é texto, Quando a mensagem é áudio, quando a mensagem é imagem. E aqui a

gente vai pegar esses códigos de JavaScript e a gente vai definir eles lá no nosso sutch, OK? O primeiro de todos é quando a mensagem é uma mensagem, de fato, uma mensagem de texto. Então vamos aqui, extended message, vem aqui em expression, tá? Eu só dei contrtrl C, conttrl V. Mais uma vez o template disso daqui vai est completo Para vocês, mas eu quero só que vocês entendam a lógica, tá? Porque ele vai vir assim pra gente aqui dentro da Evolution API. Deixa eu procurar aqui para vocês. Message type conversation. Quando message type foi igual

a conversation, é porque é uma mensagem de texto. Se eu enviasse uma mensagem de áudio, o message type viria como audio message. E ao invés de vir uma mensagem, tipo essa daqui, crie um novo evento na minha Agenda chamado essa aí com a minha avó, ele não ia vir por escrito porque ele é um áudio. Então ele ia vir ã codificado em base 64. Eu vou explicar para vocês como a gente vai transformar esse base 64 em um texto de fato. Só me acompanha aqui, tá? Eu só quero que você entenda a lógica da coisa.

Então, a primeira coisa que eu peguei foi esse message type. É igual a extended a como que tá aqui? Extended text message. Porque alguns números de Telefone quando enviam mensagem não vem como conversation, vem como extended text message, tá? Isso daí é só algo para você ficar ligado. Eu vou colocar aqui rename output. Eu vou colocar texto porque ele vai aparecer assim, ó. Esse daqui é o caminho de texto. Vamos colocar o outro caminho aqui. Ad routing rule. É como se isso daqui fosse um roteador, tá pessoal? Isso daqui ele direciona rotas. Eu acho que

essa é a melhor palavra que Eu tenho para definir um sutitch aqui para vocês. Então vamos pegar o próximo que é o conversation. Eu já coloquei quando ele vem como extended text message, mas eu vou colocar como conversation agora. E você só precisa vir aqui, ó. OK? Para você pegar aqui quando a mensagem é enviada como conversation, você vem aqui em message type conversation, coloca aqui como expression e escreve aqui conversation. OK? É a mesma coisa que a gente fez. A gente só pode copiar esse código aqui e ir replicando. Mas quando é como, mas

quando é conversation, eu quero que esse seja um texto também. Então ele vai pro caminho de texto. O caminho de texto tem dois caminhos porque ele pode vir como conversation ou como extended text message. Depende do número de telefone. Agora a gente vai colocar um para áudio. Vamos colocar aqui. Ã, opa, copiei o código errado. Ok, procuramos aqui message type conversation. Coloca aqui em expression, copia ele para cá mais uma vez e coloca audio message. Deixa eu ver se é assim mesmo que tá escrito. Audio message e image message. OK. Essas são as opções que

a gente tem. Vou renomear aqui e vou colocar áudio, porque ele vai criar a rota, a rota de áudio aqui pra gente, OK? Então, a gente tem duas rotas de texto, uma rota de áudio. Vamos criar agora uma rota de imagem, é de routing Rule. Ok, encontrei aqui. Depois de um tempo, eu sofro muito para encontrar essas coisas, mas só procura aqui message type conversation. Coloca mais uma vez message type. E aqui eu vou colocar image message. Ok. Então o caminho tá todo pronto para opa, falta eu escrever o nome aqui da rota imagem. Beleza?

Então a gente tem um caminho para texto, outro para texto, um para áudio e um para imagem. Beleza? Então, toda vez que a gente enviar uma mensagem pra nossa IA, ela vai fazer essa tratativa direto. Vamos aqui colocar um edit fields para ela colocar em uma variável essa mensagem que a gente recebe. Então, vem aqui em escreve mensagem. Antes de tudo, vamos ligar aqui esse roteador. OK. Deixa eu tirar isso daqui. Esse roteador aqui, ele já indicou que a mensagem é Conversation. Então ele foi para esse caminho de baixo aqui do texto. O caminho de

cima é quando é extended text message. Então vamos aqui criar um edit fields para esse cara porque ele veio no caminho de conversation. E o que a gente vai pegar é a mensagem que foi enviada. A gente vai criar uma variável chamada mensagem e vai colocar a mensagem dentro dela. Porque a mensagem é algo variável. As pessoas enviam mensagens diferentes, mas A IA, ela precisa receber isso numa caixinha. Então a caixinha é chamada mensagem e o conteúdo dentro dela é a mensagem de fato que é variável. Então por isso que eu dei o nome da

caixa de variável. Voa lá. Não é nenhum truque de mágica, isso daí era bem óbvio. Mas vamos lá. Pegamos aqui a conversation, que foi a mensagem que foi enviada. Você pode ver aqui, ó. Crie um novo evento na minha agenda chamado A sair com minha avó. Eu coloquei aqui chamado de Mensagem. Esse daqui vai ser o nome da variável. Testei e ok, foi criado com sucesso. Eu vou duplicar esse caminho aqui pro caminho de cima, porque a situação vai ser exatamente a mesma. Vou ligar esses dois aqui. E agora a mensagem que a gente vai

receber da Iar, eu vou adaptar aqui rapidão, só para ficar bonito. Vou colocar aqui mensagem. Deixa eu organizar isso aqui. Deixa eu Afastar um pouco mais. E agora vamos colocar a realidade de áudio, que isso daí vocês devem estar bem ansiosos para ver acontecendo. Beleza? Deixa eu enviar um áudio aqui então pra nossa IR pra gente já receber o áudio e ver como ele chega aqui no nosso web hook, que é a maneira que a gente recebe as mensagens dentro da Evolution API. Vamos lá. Deixa eu colocar aqui para teste. Deixa eu pegar o meu

telefone para enviar um áudio para IA. Olá, Marcela, tudo bem? Ok, pessoal, uma vez que eu enviei a minha mensagem de áudio, ela já tá sendo apontada aqui pelo nosso como o caminho de áudio, ou seja, o nosso roteador que indica as rotas já tá indicando uma rota aqui nitidamente de verde pra gente. Isso daqui a gente só consegue ver de verde quando ele tá na parte de teste workflow, tá? quando o webhook tá no modo de teste, mas eu já tinha deixado Esse caminho bem esclarecido para vocês, que a gente ia colocar aqui os

tipos de mensagem, como extended message, conversation, audio message e image message. E vamos ver aqui a maneira que a gente recebeu no web hook de fato. Bem, eu não preciso descer muito, ele já vem aqui, ó, message audio message. E você vai receber várias variáveis, como por exemplo URL, MM Type, File SH 256. Nada disso daqui é o que você tá procurando. Idealmente você tá Procurando já pelo áudio transcrito de uma vez, mas a realidade é que você vai receber um base 64. Isso é o que realmente importa. Isso daqui é a maneira que a

gente vai transferir essa informação pra nossa IA. Ela vai transformar isso em um texto transcrito pra gente enviar pro nosso agente de IA. Para isso, a gente vai utilizar o módulo do chat GPT para transcrever esse áudio. Mas antes a gente tem que fazer algumas automações aqui dentro do N8N. Beleza? A Primeira automação que a gente vai fazer é colocar um edit fields. Vou pegar aqui esse edit fields, vou chamar ele de base 64 e eu vou enviar o base 64 de fato. Vamos procurar por ele aqui. Base 64, test. Ele criou a base 64.

Não vou colocar, depois eu vou arrumar isso daqui, tá? Depois eu vou arrumar essa parte estética aqui do fluxo. Só vamos aqui pro próximo node, o próximo módulo do N8N que a gente vai utilizar, Que é o base 64. A gente vai converter esse base 64 pelo menos em um arquivo pra gente enviar esse arquivo pro nosso transcritor do chat GPT. ele não iria com está apto de transcrever esse áudio se não fosse através de um arquivo ou pelo menos se você já tivesse enviado um texto aí você nem precisaria transcrever. Mas uma coisa é,

ele não vai conseguir transcrever um base 64. A gente tem que transformar esse base 64 num arquivo para daí enviar esse arquivo Pro chat GPT e o chat GPT conseguir transformar esse arquivo em um texto. E esse texto a gente vai enviar pro nosso agente de IA, OK? Então vem aqui em move base 64 string to file. Vamos pegar aqui o nosso base 64, colocar aqui options. Você tem que colocar um file name e um name type. Idealmente eu não tenho isso daqui de cabeça, então eu já deixei um outro fluxo aqui configurado do meu

lado que tá seguindo esse mesmo Caminho. E vamos ver aqui como que a gente configura. A gente coloca file Opa, esse daqui é o caminho de imagem. Vamos pegar aqui o caminho de áudio. A gente coloca file.org application/org. file.G application/GG. Isso aqui são coisas padrão, tá? Toda vez que você transformar o seu base 64 para áudio, ele tem que estar com esse nome de arquivo e com esse tipo de arquivo pra Gente enviar pro chat GPT. Vamos testar isso daqui. E bem, a gente já recebeu aqui o arquivo. A gente pode fazer o download desse

arquivo. Eu não vou querer fazer o download desse arquivo aqui, mas vamos enviar pro chat GPT ele. Vamos aqui em Open AI. A gente vai procurar por transcribe a recording, que é transcrever uma gravação. Deixa eu colocar aqui a minha chave da Open AI. E vamos pegar aqui já o atalho do que a gente precisa colocar. A gente não precisa colocar nada de fato. Opa. A gente não precisa colocar nada. Então isso quer dizer que a gente já tá pronto para testar esse passo. E aqui ele já trouxe a transcrição do que eu enviei no

áudio. Olá Marcela, tudo bem? Isso daqui é excelente. A gente já pode colocar esse áudio dentro do nosso agente de IA. Ok, pessoal, uma vez que a gente teve sucesso aqui, fazendo a transcrição do Nosso áudio e vamos lá, mais uma vez mostrar aqui. Olá Marcela, tudo bem? Esse daí foi o áudio que eu enviei pro nosso agente de IA. A gente precisa de alguma maneira enviar essa mensagem pro nosso agente de IA, porque ele tá esperando uma variável chamada Jzon. que veio aqui desses dois edit fields, mas esses dois edit fields eles são do

da rota de texto, então a gente não consegue pegar essa mensagem aqui de baixo e enviar para cá sem tá nessa Variável mensagem. Então o que eu vou fazer é mais uma vez utilizar o edit fields. Vou criar aqui uma variável chamada mensagem e vou arrastar a mensagem transcrita para cá e enviar para cá. E vou lá a mensagem aqui. Olá, Marcela, tudo bem? Deixa eu ajeitar esses daqui que eu tinha falado que eu ia ajeitar, talvez colocar assim. Isso daqui assim. Ainda não tá muito do jeito que eu quero, mas vamos criar agora o

campo de imagem. Uma vez que a gente tem criado agora as duas rotas de texto, a rota de áudio, a gente tem que criar a rota de imagem pra nossa IA ficar multimodal, entender? Texto, áudio e imagem. Eu não vou colocar o braço de PDF aqui para vocês porque é um trabalho um pouco inútil. Uma vez que você vai ter acesso a esse agente de IA, você consegue controlar o que você envia e o que você Não envia. Isso daqui é para ser um vídeo completo para iniciantes, tá? Então eu não vou cuidar disso agora.

Eu vou me limitar aqui à parte de imagem para esse vídeo não ficar muito longo. Então vamos lá. Imagem. Eu vou enviar uma imagem pro nosso agente de IA lá no WhatsApp. Eu vou tirar um próprio print dessa automação aqui e vou enviar para ela. Deixa eu deixar ligado isso daqui antes. Conttrl V e vou lá. OK. E já disparou aqui de verde o caminho de imagem sendo apontado pra gente. O que a gente precisa fazer é o nosso caminho ficou bem mais fácil. A gente só vai pegar um edit fields. A gente vai pegar

aquele base 64 da imagem que ele vai vir como base 64. OK? Achei aqui o base 64. Coloquei aqui embaixo. Vou colocar base 64. Test step. Recebi o base 64. Vou converter esse base 64. Vem aqui no módulo base 64, convert 64 string to file. Vou arrastar esse base 64. E agora aqui em option a gente tem que colocar o file name e o mim type. E eu já vou pegar aqui a minha colinha para não ficar tentando adivinhar as coisas da minha cabeça. E a gente vai pegar file.pngim image/png. OK, vamos testar isso daqui

e voá. Aí a gente já tem a imagem aqui para baixar. Vamos enviar essa imagem pro nosso Agente de IA da Open AI. Vem aqui em Open AI, Analyze, vou colocar minha chave de API, que uma vez que você já tem pego lá na platform. Openii, a sua credencial já vai estar salva aqui no N8N. E o que eu vou fazer exatamente é vamos aqui na configuração desse módulo para ver se tem algum caminho. Descreva. Ah, eu só preciso dar um pront para ela. Descreva todo o conteúdo da imagem. Responda sem acentos, sem ifens. Só

isso que a gente precisa fazer. Mais nada. Opa. E vamos colocar um modelo aqui do chat GPT4 ou Mini. Beleza, vamos ver aqui se tem mais algum caminho. Input type binary file data. OK. Test step. Ele tá analisando a imagem e fala: "A imagem mostra um fluxo de trabalho diagramado, possivelmente em uma interface de automação, integração de sistemas". O fluxo começa com itens Chamado web hook. Bem, é bem exatamente isso daqui que eu enviei para ela. Beleza? Então, segue essa colinha aqui, não, a sacolinha, pega essa colinha que eu passei para vocês, que eu peguei

de mim mesmo. Então, o Elpires do passado agradece o Elpires do futuro. Uma vez que você tem esses templates prontos, é muito fácil de você adaptar um projeto pro outro, tá bom? Então, coloca analyze image, modelo GPT4 ou Mini. Coloca isso daqui no prompt. Descreva todo o Conteúdo da imagem, responda sem assento, sem ifens. Binary file no input type e aqui escrito data, porque é o nome da variável que a gente colocou aqui no move base 64 string file. Ok? Agora a gente precisa seguir o mesmo processo, criar um edit field. E o edit field

ele tem que ser chamado de mensagem. Clica aqui em esquema para arrastar o bloquinho. Test step. Coloca aqui no nosso agente de A e voa lá. Jon message tá aqui, ó, uma mensagem. e ele vai enviar essa mensagem aqui pro nosso WhatsApp, se eu quiser. Uma vez que a gente tem criado todas essas funcionalidades aqui pro nosso agente de IA, eu vejo que esse daqui é um projeto completo para você apresentar já para um cliente ou pelo menos para você se surpreender no seu dia a dia, para você utilizar como produtividade. Se você é um

dono de empresa e tá Querendo entender mais como utilizar a inteligência artificial para automatizar os seus processos, esse daqui é um excelente projeto de start. É um assistente pessoal, ele agrega muito valor para quem você apresentar ou se você mesmo tá utilizando para você. E eu fico mais do que feliz de ter te ajudado nesse caminho aqui. >> Você como utilizar o Supase 100% gratuito como a vector store do seu agente de IA. Bem, vector Store pode Parecer um termo um pouco intrigante de primeira. Eh, a gente pode traduzir para banco de dados, mas banco

de dados também é muito abrangente. Então, não vamos buscar uma para uma palavra, mas vamos definir um conceito. Eu vou ensinar vocês a como utilizar o Supase para você inserir os documentos que você quer que a sua IA utilize na memória dela ou na base de conhecimento dela, melhor assim dizendo. Vamos lá. Vamos supor que você tenha um documento de Perguntas frequentes eh do seu cliente que você tá prestando serviço. Eh, e você quer que esse documento seja uma base de conhecimento paraa sua IA, para IA consultar esse documento e responder o cliente, o o

usuário, né, seja no WhatsApp ou no website ou qualquer lugar. Ã, então bem, você vai hospedar esse documento, obviamente em alguma plataforma pro seu agente de a consultar. Você pode fazer isso no Google Docs, você pode utilizar isso no Postgres, várias ferramentas, sendo bem honesto, mas em questão de um balanço entre performance, barreira de entrada e custo, custo também é uma barreira de entrada, mas desculpa e dificuldade, vamos falar assim, o Supaso de você fazer isso. Vou apresentar para vocês o passo a passo totalmente direto ao ponto nessa aula. Eu não sei se vai durar

mais do que 10, 15 minutos para você fazer isso. Eh, também porque vai Ser uma aula explicativa. Eh, mas em questão de eficiência também você vai ter muita eficiência, os seus agentes de a eles vão conseguir responder direitinho o documento que tá lá, até porque eu vou eh mostrar alguns dos meus truques secretos para vocês. Então, vamos lá. Depois de ter feito toda essa introdução bem longa, mais longa do que o comum, é só porque a Hag, hag é um conceito ã bem técnico, tipo para você inserir esses documentos Dentro do seu agente de IA

tem são vários truques que você tem que fazer. As plataformas determinam também a performance do seu agente IA. Então, por exemplo, é muito fácil você fazer um hag com o Google Docs, mas o nível de performance do seu agente A não vai ser melhor do que você fizesse no Supase. Ah, você pode fazer também um hag no post SQL, mas você vai ter uma barreira de entrada muito grande com a dificuldade, manutenção, todo esse tipo De coisa por uma eficiência um pouco maior. Então o Supas foi o que eu encontrei o maior equilíbrio e eu

já tô bem ansioso para mostrar aqui para vocês como seguir esse passo a passo, beleza? Então eu vou começar aqui dentro do N8N. Essa aqui vai ser a nossa aula de hag ula school super base. Primeiro de tudo, galera, você tem que criar uma conta no Super Base. Isso aí é um pouco óbvio, mas você vai criar uma Conta no Super Base, você vai ter o seu projeto aqui dentro do Super Base. Ã, e você vem aqui em tabela editor. Na verdade, não precisa você vir em tabela editor, mas só quero mostrar aqui pra vocês

que eu já tenho uma tabela onde eu insiro os meus documentos. Essa tabela aqui tá vazia. Ah, mas eu vou mostrar para vocês como criar essa tabela. não é vindo aqui em new table, você vai vir em SQL Editor. Mas para você utilizar esse SQL Editor, Você tem que ter um código tipo esse daqui. Mais uma vez, eu não eu não escrevi esse código aqui manualmente. Existe uma maneira bem direta ao ponto de você encontrar esse código. Você vem aqui em Supase, no node do Superbase, dentro do seu N8N. vem aqui, add documents toctor store,

ou seja, adicionar documentos da sua vector store. Sua vector store é mais uma vez a sua base de conhecimento da sua IA. é onde a IA vai ter aqueles materiais de Documento para ela se apoiar, né, para ela conseguir consultar as perguntas e respostas ou só algumas instruções, algo do tipo. Mas você escolhe esse node aqui, esse módulo. E se você clicar aqui em docs, na documentação do Supash, não precisa surtar porque tá em inglês, você pode traduzir, mas você não precisa ler isso daqui também. Honestamente, ã, é bom adquirir conhecimento, mas eu tenho essa

abordagem também voltada a resultados. O Que te der resultado, ã, investe nisso. Então, isso daqui não vai te trazer os maiores dos resultados se você ler. Sendo meio honesto, você pode ter resultado sem ler. Ã, então o que você faz é o seguinte, você vai pular para cá, Superabase provis quick start, ã, você clica e ele vai entregar o código aqui para você de mão beijada. Você só precisa clicar aqui nesse botãozinho para copiar o código. Você vai abrir o seu base SQL Editor. E aqui o meu já tá com alguma coisa, mas o seu

vai tá vazio. Ã, e você vai colocar esse código. Você pode ver que o meu aqui vai dar erro porque eu já tenho uma tabela de documentos criada. Lá no meu table eu já tenho o documento criado. Então vou rodar aqui. Ele vai dar erro porque eu já criei o documento. Eu já criei essa extension. Ahã. Eu já criei o Mat documents, mas calma aí, se você fizer isso daqui, você vai dar sucesso já na primeira vez. Só que se Vocês já criaram um documento, você quer criar duas tabelas de documentos, você não tem por

fazer isso. Mas se vocês já excluíram a tabela de documentos assim que nem eu, tipo aqui, ó, eu vou deletar aqui essa tabela documentos. Por algum motivo eu enjoei dela. Eu, sei lá, eu fiz alguma coisa errada na minha automação e eu achei que isso aqui iria resolver minha automação. Várias pessoas entram num túnel quando tá resolvendo problemas com automação. Eu já estive Nesse lugar, obviamente, mas você vai voltar aqui pro seu código e você, se você explorar um pouquinho só desse código, tá em inglês, beleza? Mas se você explorar um pouquinho esse código, ele

tá falando para você criar uma extensão chamada vector. Quando você cria, quando você ativa esse código pela primeira vez, ele já criou essa extensão. Então você não precisa desse código. Eu vou excluir ele. Ahã. Criar função Mat documents. A gente já criou isso no início, então a gente não precisa. Agora a table documents a gente já criou, só que ela foi apagada. Aquela extensão vector e aquela função mat documents, elas não se apagam, elas só se criam uma vez. Só que a tabela você pode apagar, você pode mudar de nome aqui. Se você não quiser

documents, você pode literalmente mudar o nome da sua tabela. Deixa documents mesmo, não vai mudar nada, não é 8020 para você. Você não Precisa investir energia nisso porque não te dá resultado. Então, bem, eu já posso rodar isso daqui. OK, sucesso. Aqui tá criada a tabela documents e beleza, a gente já deu o nosso primeiro passo na automação. Vou fechar essas coisinhas aqui, beleza? De documentação. Ã, OK. Agora, como é o fluxo para eu inserir um documento dentro da memória do meu agente A? OK. A memória do nosso Agente A, a base de conhecimento do

nosso agente A é o Supase. Mas como que eu faço para inserir um documento dentro do Supas? Well, eu tô aqui dentro do Supas, dentro do documents, mas eu não tô vendo nenhum botão aqui para inserir documentos. Pô, eu achei que seria algo tipo o Google Drive, por exemplo. Aqui no Google Drive eu consigo inserir um documento muito fácil, é muito direto ao ponto para mim. E sim, pra gente facilitar esse processo aqui, pra gente Diminuir a barreira de entrada, você vai inserir os documentos dentro do Google Drive. Você insere o documento do Google Drive

e a gente vai criar uma automação para quando o documento for inserido no Google Drive, a gente inserir também de maneira automática dentro do Supase. Eu vou mostrar agora para vocês como que vai ser a criação disso de maneira passo a passo, beleza? Então vamos lá. Primeiro de tudo, ã, eu vou querer buscar um node Do Google Drive, obviamente. Vou vir aqui em Google Drive, ã, triggers, eu quero um gatilho. O gatilho que eu vou escolher é on changes involving a specific folder, ou seja, em mudanças envolvendo uma pasta em específico. E eu vou escolher

o nome da minha pasta. A pasta que eu tô utilizando aqui é Hag Demo School, que é de demonstração pra galera que tá aqui na comunidade do School. Hã, e eu quero observar por, eu quero ativar quando Um arquivo for criado. OK? Ã, eu não preciso vir a fundo aqui nessa parte de options, mas aqui tá bom já pra gente, a gente só precisa disso daqui. Então, escrevendo a lógica da coisa, esse gatilho vai ser ativado quando alguma mudança acontecer na pasta hag demo school. E essa mudança tem que ser um arquivo foi criado. E

daí quando esse arquivo for criado, a gente pode enviar ele pro superabase. Galera, para iniciar esse processo de inserir um Documento PDF dentro da nossa pasta do Google Drive, primeiro a gente tem que ter um documento PDF. E eu quero criar pelo menos um aqui do zero com vocês, utilizando o chat GPT. Obviamente em algum em casos específicos, o seu cliente ele já vai prover um documento PDF para vocês. Só que eu quero apresentar alguns caminhos aqui dentro do chat GPT que você pode utilizar para performar bem melhor o seu documento PDF. Ah, dois disclaimers.

O primeiro é Que eu tô utilizando uma pasta nova do Google Drive também, por isso o corte por isso que eu fiz um corte aqui nessa aula. A pasta antiga que eu tava fazendo, ela era bem antiga e deu alguns bugs na automação, nessa automação aqui. Agora eu tô usando essa pasta nova e tudo foi corrigido. E o chat GPT, eu vou utilizar ele para mostrar para vocês algumas técnicas que eu utilizo antes de subir o documento PDF dos meus clientes lá no Supase. Mas primeiro de tudo, eu Vou criar um documento PDF do zero

e depois eu vou mostrar essas técnicas, tá? Então vamos lá. Primeiro, PR um documento PDF com 10 modelos eh fictícios de carro com especificações técnicas e valores, esse tipo de coisa. OK, ele vai trazer para mim. Ã, vamos ver aqui como ficou, né, esse documento. OK. Documento bem puro, uma folha bem branca mesmo, esse tipo de coisa. E pelo pelo tamanho das informações que tem, São pequeníssimas informações, é pouquíssima informação aquele documento ali. A Iá já iria performar muito bem, porque quantos menos tokens você consome, melhor. A sua chance é maior de acertar. Quanto menos

coisa você coloca na sua IA, menor a chance dela saturar, dela alucinar, esse tipo de coisa. Mas honestamente, eu já lidei com projetos grandes na parte de documento para base de conhecimento, né? Hag que se fala. Então eu já lidei com projetos bem Extensos nisso daí. Então eu tinha que fazer alguma maneira de, mesmo sendo tanta informação, a minha IA performar bem. Então era um monte de informação jogada para IA. Ela não sabia quando terminar uma informação, quando iniciar outra ou como dar prioridade para uma informação ou não dá prioridade para outra. E a melhor

maneira de você fazer isso é utilizando um uma coisa chamada markd, que ela mesma já sugeriu aqui pra gente. Então isso daqui é ótimo. Esses Modelos de linguagem sabem a tratativa melhor para eles funcionarem melhor. E esse modelo de Markdown ele é importante porque nós como seres humanos a gente também dá prioridade pra nossa pra nossa leitura, né? Pra nossa leitura de informações. Vamos lá. Seja honesto comigo. Você tá lendo uma folha de jornal. O que prende a informação, a o que prende a sua atenção é aquela manchete gigantesca escrita, não as letras miúdas que

estão no resto da Página. Então, esses modelos de a, por mais que eles foram feitos de maneira generativa, modelo de linguagem natural, todo esse jazz, ã, eles ainda são máquinas e para eles entenderem o que é prioridade ou não, eles precisam de algo escrito, meio que como se fosse um código. E a melhor maneira escrita de definir isso é markdown, de definir essas prioridades, o que é um título, o que não é um título, aonde termina esse parágrafo, Esse tipo de coisa. Então eu vou pedir pro nosso chat GPT aqui esse documento PDF escrito em

Markdown puro com todas as tags hashtags aqui para separar as informações e fazer um markdown bem feito. Foi um prompt bem honesto aqui pro chat de apt. E olha só, olha já como muda a coisa. Eu trouxe aqui, ó, hashtag, trouxe esses tracinhos para separar, ou seja, esse Título aqui termina aqui e já começa outra informação, outro modelo, velocito XR. Passa todas as informações e termina aqui. Já passa pro titânio. Ou seja, quando você perguntar pra sua IA sobre o modelo Velocito XR, ele não vai passar nenhuma informação do titânio. Isso daí é excelente pra

gente, porque ele sabe onde termina o velocito XR. termina aqui por causa desses três ifens. Então esse modelo de markdown é excelente para sua IA conseguir definir prioridades, ã, Entender todo esse tipo de coisa. Eu vou pedir sim, retorne o PDF, mas da maneira exata escrita que está aí. Então isso daqui é uma excelente tratativa, tá pessoal? Chegando aqui na conclusão final, mesmo que o seu cliente prover um documento PDF com informações para você, coloque esse documento PDF no chat GPT para ele fazer o markdown ah e definir essas prioridades, essas separações. E daí você

coloca esse Documento PDF dentro da sua automação e começa a subir ele lá no Superbase. OK? Ah, vamos lá. Deixa eu baixar aqui o documento PDF. Deixa eu ver como ele ficou. Excelente, excelente, excelente. Isso daqui tá excelente pra gente partir. Ã, vamos lá. Vamos colocar ele aqui no Google Drive, né? Se bem que ele tá aqui também. OK. Vamos rodar essa aqui automação aqui. Vamos ver se o nome do arquivo tá igual ao nome do arquivo lá do Google Drive. Carros fictícios Markdown puro. H, carros fictícios markdown puro. Então, pelo menos esse gatilho aqui,

ele tá funcionando. Na pasta antiga que eu tava usando, não tava pegando os arquivos novos. Essa daqui tá funcionando. O próximo módulo é esse download file. Ã, pra gente fazer um download desse arquivo dentro do N8N, a gente precisa ter esse arquivo dentro do N8N para Manipular ele. Eu já vou mostrar para vocês daqui alguns instantes, mas a gente quer baixar esse arquivo dentro do Google Drive a partir do ID dele. Então vem aqui, ó, by ID. Nessa seleçãozinha aqui, ó, by ID. E você vai procurar o ID desse documento, a variável que tem o

ID dele. Ah, não foi difícil de encontrar, tá? Aqui em ID. pego ela, rodo essa automação. OK, já tá baixado, já consigo baixar ele aqui de volta. Não preciso fazer isso, senão seria redundante. E Agora eu quero extrair todas as informações que tá dentro desse download para transformar em texto e daí pegar esse texto e enviar pro Supase. OK? Então, a gente tem um arquivo dentro do N8N. Agora, esse download aqui transformou em um arquivo pro N8N manipular e eu quero pegar as informações desse arquivo e enviar pro Supas como texto. Beleza? Ah, como que

eu vou fazer isso exatamente? Eu vou utilizar aqui extract From file, esse módulo maravilhoso do N8N, que permite a gente extrair informações de um arquivo. E o arquivo que a gente tá utilizando é o PDF. Então, vamos utilizar extract from PDF. Vamos rodar isso daqui. E ok, tá vendo esse bloco aqui de texto? Esse bloco text aqui é todo o texto escrito do nosso documento PDF puro. Agora eu posso vir aqui para conectar esse módulo no Supase. E vamos pros finalmentes, né? Agora ele Vai subir esse texto pra nossa tabela de documents aqui do Superbase.

Mas antes a gente precisa escolher uma embedings aqui que tá nesse maisinho e um documenting. Honestamente vem aqui no embedings open AI. Ahã. Coloca sua chave e você já tá pronto para ir. In document vem aqui em default data loader. Ah, load data. E aqui no data você vai pegar o dado que Tá no texto. Data é texto. Eh, não, data é dado. E o dado que você vai subir é exatamente o dado que tá aqui nesse texto. A gente quer subir só o texto, OK? Ã, aqui a gente tá quase pronto para ir. Ele

pede um text splitter. Esse text splitter é para quebrar o nosso texto em pequenos pacotes. Então a gente vai ter mais esse plano ã de segurança para nossa não juntar tudo, não passar todas as informações de uma vez, beleza? Ã, Ela trazer tudo separadinho. Mas como esse documento tá tão pequeno, a gente nem precisa colocar tanta energia nisso, mas só por padrão você precisa colocar um text splitter. Ele por padrão vem aqui no 1000, ou seja, quantos tokens cada bloco de informação vai ter. Vamos, vamos falar assim: "Ah, cada bloco vai ter 1000 tokens e

daí depois de 1000 tokens a gente cria um novo bloco." É como se você tivesse enviando um monte de arquivo pra sua IA e ela não vai Engolir tudo de uma vez. A melhor maneira de você comer um elefante é pedacinho por pedacinho, você pegar um garfo e uma faca e cortar cada pedacinho disso. É uma boa analogia, obviamente eu tô feliz de ter trazido ela para vocês, mas como isso daqui não é um elefante, é bem pequeno, na verdade, esse bloco de informação não gasta energia nisso, mas uma sugestão, você poderia colocar um chunk

size de 500 para cortar em blocos de 500 tokens, só Que eu acho que esse documento por si só nem tem 500 tokens, então vou deixar em 1000 porque não vai mudar em nada. Add option, split code, markdown, para ele entender que as coisas estão separadas por markdown. E vamos subir esse carinha aqui. Vamos lá. The workflow has issues. Deixa eu salvar aqui. Ah, qual? Desculpa, passou um cara com a moto a milhão aqui, louco para sofrer um Acidente na avenida. Ah, bem. É louco que as pessoas ainda fazem esse tipo de coisa. Eu tinha

esquecido, tá, de colocar a minha credencial aqui do Supase. Isso daqui é rápido de você fazer. Eu já tenho a minha credencial cadastrada, várias credenciais cadastradas. Esse aqui é o servidor de teste da Mava AI. Mas bem, você vai conectar com a sua conta, ã, você vem aqui em documents e aí você já vai est pronto para ir. Vamos ver. OK, já subiu tudo. O seu, ã, o seu documento PDF já subiu paraa sua tabela do Supase. Agora vamos colocar o nosso agente de IA pra gente testar, né, para ver se ele tá trazendo as

informações de fato. Sai daqui, meu filho. Vou colocar aqui para testar no chat mesmo. Ã, cadê on chat message aqui? Colocar o modelo do chat GPT. Colocar uma memória simples, só pra Gente testar a coisa. E aqui em tool eu venho em Supase. Supas vector Store. Vou conectar minha conta certinho. H, o nome, o nome dessa tool vai ser carros. Vou colocar ative essa tool. Toda vez que o usuário perguntar sobre um modelo específico de carro. O nome da tabela é documents. H. Embeding opening eye. Ok, acho que agora estamos prontos para Ir. Vamos pegar

um modelo de carro aqui do nosso documento. Deixa eu abrir aqui o documento velocitus. Vou perguntar sobre velocito XR. Qual o valor do velocito XR? Vamos ver se ele vai ativar tuol direitinho. O valor do velócio XR é de R$ 210.000. Então você pode ver aqui que é um carro que o o próprio modelo de linguagem da Open AI, ele não iria conseguir conceber essa informação. Tipo, se você só perguntasse pro chat de PT qual o valor do Velóci XR, ele ia falar: "Velci XR não é um carro. Ahã. Não sei. Ou então ele iria

inventar um valor, mas o valor aqui tá muito preciso com o valor que tá dentro do nosso documento. Ele soube que esse carro aqui é o carro que tá dentro do documento. Ele ativou a tool do Supas Vector Store. Ele trouxe o dado exatamente como está. Então essa daqui é uma maneira totalmente precisa. Bem, eu não posso Falar totalmente preciso porque esses modelos de linguagem eles têm uma taxa de 98%, então é uma maneira mais precisa de você consultar bancos. vetoriais. OK? Eu crio a minha conta na Hosinger, primeiramente, e assim que eu faço login

na minha conta, eu me deparo com esse menu lateral esquerdo aqui de que tem os produtos da Hosker, como por exemplo, provedor de website, provedor de domínios, provedor de e-mails. Eu tô utilizando todos esses produtos aqui há 4 anos na Hosinger. Só agora que eu gravei um vídeo de VPS para eles. E bem, uma vez que eu venho aqui no produto de VPS da Hostigger, eu venho comprar novo plano VPS, KVM VPS. Em localização, eu escolho o Brasil porque eu tô no Brasil. Se você não tiver no Brasil, pega o plano que tiver, pega a

localização que tiver mais perto de você, beleza? Ah, uma latência de até 120 é uma latência, OK? Até se você tiver dentro dos Estados Unidos, você vai encontrar latências de 60 a 70 ms. Uma latência é basicamente o tempo de resposta do servidor, ou seja, você dispara uma ação dentro do seu N8N e daí esse tempo de latência em milissegundos é o tempo que você vai receber uma resposta de volta. Ah, uma latência de até 120 é uma latência saudável, você não precisa se preocupar com isso. E aqui você vai escolher o seu sistema operacional.

Você vai ter uma gama de opções tipo alma Linux, Debian, Rock Linux, o buntuo. E bem, aí você já começa a levantar a sobrancelha assim para mim e falar: "Ei, ã, isso daí parece coisa de programador, não? Eu já vi o meu primo eh mexer com essa coisa aí de Ubunto para comprar filme pirata, para pegar para baixar filme pirata". OK? Olha só, antes que vocês me crucifiquem, tá? antes que vocês me apedrejem. O que eu acho justo fazer isso, porque isso aqui começa, começou a me fazer Surtar no início. A gente delega também essa

parte de programação. Além da gente delegar a parte de hardware pro time da Hostger, a gente vai delegar esse trabalho de programação para programadores que no passado deixaram esse trabalho muito mais fácil pra gente. Hoje a gente consegue subir essas plataformas tipo Chatwood, Evolution API e N8N simplesmente com instaladores. Esses instaladores foram coisas que programadores fizeram no passado pra Gente conseguir subir essas plataformas com apenas alguns cliques. Então, bem, graças ao time da Easy Panel, eh, que é esse instalador em si que eu utilizo aqui dentro da Hosinger, a gente consegue subir o N8N de

maneira personalizada, o chatbo de maneira personalizada, o Evolution Up de maneira personalizada. Muito rápido com só alguns cliques. Então, bem, eu vou clicar aqui em selecionar já o time da Easy Panel. Vou Dar um próximo aqui em senha root. Eles são bem restritos com essa coisa de senha root. Você vai ter que criar uma senha forte, não é o que você vai gerenciar no seu dia a dia, mas se você tá trabalhando recentemente com tecnologia, você precisa ter documentado isso. Então coloca no bloco de notas, tá? Eu vou criar uma senha aleatória aqui e eu

vou deixar esse verificador de Maware Monarks gratuito ligado. Vou dar um Próximo. Vou esperar esse carinha aqui carregar. E bem, a gente já fez 67% do nosso projeto. A gente tá na última parte, no último. A gente já passou por 2/3. Então, a gente tá no último texto aqui e só resta pra gente escolher o nosso plano. Eu vou dar uma guiada aqui para vocês, uma um guia estratégico para vocês ah tomarem a melhor decisão de vocês de qual plano devem escolher. Bem, cada plano aqui oferece diferentes Pacotes. O primeiro oferece 4 GB de RAM,

o segundo 8 GB de RAM, 16 GB de RAM, 32 GB de RAM. Eu tô utilizando mais parrudo agora porque eu tenho várias automações da Marven rodando dentro do meu servidor. E bem, ã, essas são várias automações para vários departamentos diferentes. E o que eu vou falar agora para vocês pode surtir como um veneno, porque eu já estive na posição de vocês. Eu tô de certo modo falando com o Elpires do Passado. Então, no passado eu queria escalar tendo o menor custo possível. Talvez isso seja algo que todo mundo quer hoje, mas o que eu

vejo como custo é o que me salva a minha dor de cabeça. O meu tempo é muito mais custoso do que o dinheiro em si. Então, bem, dado roteiro, você deve imaginar que eu vou recomendar diretamente a KVM8 para vocês, mas se você tá criando seus primeiros projetos de automação para um Único cliente, eu recomendaria a KVM2. E por que que eu falei que isso iria surtir como um veneno? O NN ele precisa de 2 GB de RAM. Você ainda vai ter o Evolution API e o Chatwood. que eu tô sendo totalmente transparente aqui com

vocês. Mas bem, quando esses projetos começam a escalar, você vai est ali utilizando 4, 5 GB de RAM e você ter 3 GB a mais de conforto pra sua saúde mental é totalmente valioso por R$ 6 de diferença. E ainda mais se o preço é uma Preocupação para você, como se já não bastasse a Hosinger abaixar todas as barreiras de entrada para você nesse início das automações, você ainda tem hoje, se você tá em março ou abril vendo esse vídeo, você tá hoje vendo a promoção de mês do consumidor da Hosinger, que ainda tá ativa,

eles abaixaram os preços em 80% em todos os produtos do website. Então eles deixaram mais competitivo ainda o mercado e eles deixaram a barreira de entrada bem menor Para vocês. Então eu iria de KVM2, é um plano excelente para você começar. Você seleciona ele e você começa a criar o seu projeto lá no Easy Panel. Eu vou voltar aqui porque eu já tenho o Easy Panel criado para mim. Deixa eu voltar tudo isso daqui. Eu vou vir em easy panel, clico em gerenciar aqui do lado e vou clicar em gerenciar painel. Galera, chegando aqui no

painel do Easy Peno, é com essa interface aqui que eu Lido pela primeira vez. Assim que eu instalei o meu easy panel, ele pede para eu criar um e-mail, uma senha. Isso daqui é processo natural, tá? Eu já tenho criado o meu e-mail e senha. Vou colocar aqui para lembrar de mim. Vou fazer o login e vou lá. Tô aqui dentro do Easy Panel. Eu vou mostrar para vocês como lidar com essa interface aqui e como que a gente vai subir o N8N, o Evolution API e o Chatwood sem problemas, tá? Com apenas alguns Cliques.

Primeiro de tudo, você vem aqui em criar projeto. Eu vou colocar o N8N, no nome do meu projeto. Cada projeto é como se fosse uma pasta. E dentro de cada pasta eu vou colocar cada aplicativo em si. Então, bem, criei o nome dessa pasta chamado N8N. Ele tá falando que a pasta tá vazia para mim. E aqui eu posso adicionar o meu aplicativo, seja por serviço ou seja por modelo. Eu vou vir aqui em modelos, Vou pesquisar por N8N, clico em N8N. E aqui em App Service Image é a versão do N8N que a gente

vai estar instalando. Ele veio aqui para mim por padrão a 1.79. Mas o que eu vou fazer é tirar esse esse número e vou escrever latest. Quer dizer que é a última versão em si. Vou colocar em criar essa versão, ir para o projeto e esperar ela subir. Essa versão aqui para mim vai levar algum tempo, então eu Vou ficar aqui esperando isso subir. Beleza? Quando subir, E aí, galera? Acabei até me precipitando aqui no corte, foi precoce, erro meu, foi mal. Bem, eh, eu voltei aqui, nem levou muito tempo não. Eu que fui precoce

mesmo mais uma vez. E eu sei que eu subi a minha aplicação do N8N com sucesso, porque a bolinha aqui tá verde, então verde geralmente remete a gente a sucesso, mas nesse caso aqui é bem verdade, tá? Você vai est esperando a Bolinha que ficar verde, ela começa cinza como tava antes. Se tiver verde é porque você teve sucesso. E beleza, agora como é que eu faço para abrir o meu N8N? Eu sei como é a interface do N8N, mas como que eu chego lá? Essa interface aqui não tem nada a ver com N8N. Bem,

calma aí. A gente vai vir aqui em domínios, vai copiar esse domínio aqui e aqui está a sua interface do N8N dentro do seu próprio servidor. Você vai criar pelo seu e-mail. Vou colocar aqui o meu e-mail. Vou colocar uma senha forte. OK. Next. Vou fechar isso daqui. Ã, vou colocar qualquer coisa, tá? Isso daqui não vai importar pra gente. Vou pular e vou lá. A gente tem o nosso N8N criado. Agora vamos matar uma parte cada uma. Já foi N8N. Agora vamos para Chatwot. Vou criar mais uma pasta. O nome dessa pasta vai ser

chatwot. Vou Criar o chatwot. Venho aqui em modelos. E por isso que é tão fácil, galera, porque o Easy Panel, ele já fez o trabalho pra gente de criar os templates dos aplicativos pra gente só clicar dois botões e ter o aplicativo subido dentro da nossa VPS. Eu falei subido agora, eu eu lembrei do Pedro Sobral. Salve, Pedro Sobral. Ã, vamos lá escrever aqui chatwot, só para fazer um parâmetro aqui para vocês bem. O chatwot eh, o chatwot é uma Central de atendimento, tá? Eu acho que essa altura do campeonato a gente já falou sobre

isso, mas o N8N onde a gente faz as automações e os nossos projetos de IA. O Evolution API, a gente conecta o nosso projeto de Ao WhatsApp para receber e enviar mensagens. E o ChatWot, a gente é uma central de atendimento pra gente ver todas as conversas que tá acontecendo no WhatsApp e a gente intervir nessas conversas. Ã, OK. Aqui o chatwot ele vem por padrão nessa Versão 4.0.1. Eu deixo a versão padrão do chatwot. Aqui no chatwot eu não mudo nada. Talvez eu posso colocar aqui a linguagem local para pt_br, saca? Ã, eu posso

fazer isso daqui, mas você pode deixar em inglês também por padrão. Eu não sei se o código é exatamente assim. T_line BR maiúsculo. Vou chutar aqui. Eu não tenho muito de cabeça porque eu já deixo em inglês mesmo por padrão. E vamos esperar ficar tudo verdinho aqui. Vou só esperar e eu já volto para vocês quando tiver tudo instalado, tudo subido. OK, galera, voltei aqui mais uma vez com sucesso das nossas aplicações. Dessa vez foi o chatwood. Eu não me precipitei no corte. Uh! Ah, e as quatro, as quatro, os quatro serviços aqui do chatwood

que precisavam subir, subiram com sucesso. Tá tudo de verdinho aqui. Esses são os bancos de dados, tá por trás do chatwot. Eles precisam manipular os dados no backend. Mas isso é só mais uma coisa que a gente delega. A estrutura já tá toda montada dentro do zip. a gente não vai ficar gerenciando isso daqui. O que a gente vai gerenciar é, a gente vai clicar aqui em chatwot, no principal, a gente vem em domínios, clica aqui em copiar mais uma vez e vamos copiar esse carinha aqui, rapaz. Vamos colocar o nosso nome. Piris Nai. Ã,

aqui eu posso colocar qualquer email mesmo. Ã, password. colocar uma senha não tão forte, mas bem, eu tô subindo essa VPS aqui exemplarmente para vocês, tá? Mas idealmente vocês tenham tudo documentado aí dentro de um bloco de notas. Eh, isso, como eu falei, é um processo importante paraa tecnologia. Vou vir aqui em finish setup E vamos fazer o login. Ah, acesso bem sucedido. E isso daqui é a nossa interface do chatw. Eu tenho um tutorial aqui no Código Marven de como você fazer todas as integrações entre o N8N ao chatwood Evolution API, OK? Fica fica

de boa, confia no processo, tá? Assiste as próximas aulas. Mas primeiro vamos agora terminar de subir a Evolution API. Vamos lá. Ã, vamos voltar aqui pro Easy Panel. Vamos pro painel Criar projeto. Dessa vez vai ser Evolution API. Eu coloco tudo junto, sem caracteres especiais, porque a gente tá aqui lidando com a interface fofinha, linda, maravilhosa, quer dizer, nem tanto. Ah, uma interface intuitiva. A gente tá lidando com a interface intuitiva, que a gente não precisa programar nada, mas existe programação no backend disso daqui, tá? E para vocês que vão cair nesse ambiente de automações,

a gente tá lidando com Interfaces intuitivas, mas por trás existem códigos e esses códigos quebram com caracteres especiais. Então, acentos agudos, asteriscos, ifens, eh barra de espaço, às vezes quebra as automações. Então eu coloco tudo junto, a maioria das vezes em inglês, até para evitar dor de cabeça. Beleza? Vou vir aqui em criar Evolution API, modelos Evolution. Opa, Evolution API. App Service Image. Vou colocar na última versão. Então, venho aqui em latest. Sempre é importante atualizar a versão do Evolution API, sempre colocar pra última. Vou vir aqui para ir ao projeto e vamos esperar subir

isso daqui. Vou cortar mais uma vez isso e quando tiver subido todas as stacks da Evolution API eu volto. Galera, Evolution API subido com sucesso aqui os três serviços dele. Mais uma vez dois desses serviços aqui são banco de dados. A gente não precisa gerenciar nada disso. E aqui na visão geral, nos Logs, pode ser a que mais assuste vocês, porque já tá um pouco diferente do que foram as outras, mas a gente tá indo muito bem, a gente já tá se encaminhando pro final dessa aula e você já vai sair com a sua primeira

VPS, com seus aplicativos hospedados por conta própria. Pra gente se encaminhar aqui pro final, a gente vem em Evolution API, que é a stack principal, vem em domínios, copia esse domínio aqui. Deixa eu copiar ele. Opa. Essa coisa Aqui tava me atrapalhando. Deixa eu copiar ele. Venho aqui e você vai lidar com essa tela aqui, cara. Mas você não precisa brochar, você não precisa ficar desanimado. Você só precisa vir aqui em o que tem depois de manager entre essas aspas aqui, ó. Você pega o http até o host manager, o que tá entre as aspas

aqui. O que tem depois de manager dois pontos aspas, você pega o que tá entre aspas, vem aqui e bom, essa daqui é a interface Que você vai criar seu Evolution API. Aqui em API Key Global é meio que a chave API global que você vai utilizar pro seu Evolution API. Hã, olha só, é meio que uma senha própria sua, só que bem mais forte. Ah, a gente pode pegar isso aqui no random key generator. Eu utilizo esse site aqui para gerar chaves API para mim. Aqui no random key generator, eu clico em generate e

eu pego esse Encryption key 256. Eu pego ele, coloco aqui em API global. Não, não, não, foi mal, processo errado. A gente vem primeiro aqui no easy panel, vem em visão geral. Não, não é em plantações, em ambiente. Ambiente. Boa, boa, boa, boa. Eu venho aqui em ambiente. Eu vou procurar pela chave global que tá no meu. Geralmente tá lá pro final. É essa daqui. Authentication API key. Se você Fizer o login com ela aqui, API ke global, já vai dar certo. Mas geralmente eu costumo mudar esse IP global. Eu venho aqui em encryption key,

copio ela, venho aqui no easy panel, coloco essa daqui. Só preciso dar um espaço, né? Não, não preciso não. Dou um espaço, salvar e eu clico no botão de implantar para ela subir essa atualização, porque eu fiz uma atualização aqui no código e ela precisa subir. Tem outra atualização Que você precisa fazer no código também, tá? que eu só lembrei agora, mas que você faz ela antes de você subir o seu N8N. Deixa eu mostrar aqui. Ah, aqui em Chatwot enable, ele tá vindo como falso, ou seja, ele tá dando como falso a integração do

Evolution API com Chatwot, mas você vai querer essa integração rodando, porque isso é grande parte do valor que você vai entregar pro seu cliente. Então você coloca aqui true. Vou clicar aqui true chatwood enable true. Vou clicar em salvar. E eu vou ter que esperar essa outra implantação aqui para de fato eu poder implementar outra. Mas bem, o processo é esse daqui. Eu vou economizar vocês dessa parte. Não tem mais nada para mudar, tá? Vocês já estão prontos para ir. E chegando aqui na plataforma do N8N, eu tô utilizando o Meu servidor novinho em folha,

que eu subi esse servidor aqui do zero com vocês aqui no módulo do código Maven e não tenho nenhuma credencial cadastrada nesse Google Drive aqui. Vocês podem ver, eu vou criar uma nova credencial. Então, quando eu clico em criar uma nova credencial, aparece essa primeira interface aqui que pode deixar vocês um pouco apavorados se é a primeira vez vendo essa interface, porque ele pede logo de cara para um client ID e um Client secret. 90% das vezes que a gente utiliza softwares e faz integração com o Google, ele só pede por um e-mail e uma

senha e do nada você deve pensar que raios é client, que raios é client secret, porque isso tá me atrapalhando. Mas fica bem calmo que eu vou clarear esse caminho aqui para vocês, beleza? Primeiro de tudo, o N8N ele também se dispõe muito a ajudar. Eu não sou o único herói aqui. Ah, o N8N ele traz uma documentação de como resolver isso. E a Gente vai iniciar pelo pré-requisito, que é criar uma conta no Google Cloud. Eu clico aqui no Google Cloud e ele já me leva pro Google Cloud Console, que é o painel de

desenvolvedor que vai permitir que a gente faça essas integrações. Eu já tenho uma conta criada aqui no Google Cloud Console, então vou abrir o console. Esse daqui é o Google Cloud Console. Eu já tenho a minha conta criada, como eu tinha falado para vocês. A criação da conta é Gratuita, você não vai ter nenhuma complicação. E o que a gente vai buscar aqui é por criar um projeto. Vou mostrar para vocês. Aqui eu tenho um projeto criado que é da minha conta do N8N dos projetos como faz na madra em, mas você vai criar aqui

um novo projeto. É o que eu vou fazer. Vou criar um projeto aqui do zero com vocês. Vou dar o nome de um demo. Vou criar esse projeto e ele tá carregando aqui. OK. Uma vez que carregou, subiu aqui o Projeto do School Demo, o mais legal de tudo é que a gente tem acesso a esse painel lateral esquerdo aqui, que vai dar todos os caminhos dos botões que a gente precisa clicar. Primeiramente, clica logo direto aqui em API Serviços. A plataforma do a interface do Cloud Console costuma mudar periodicamente. Eu sigo esse caminho aqui

de API Serviços, é o caminho que funciona para mim. Eu consigo resolver essa autenticação aqui todas as vezes. E você clicando em API Serviços, você vem em tela de permissão ou AL. Beleza? Vem aqui em tela de perão off, começa já a configuração. Vou dar o nome do aplicativo demo. E-mail para suporte do usuário, o próprio e-mail que eu tô utilizando no Google Cloud Console. Vou clicar em próximo. Público, a gente coloca externo. Próximo. Dados de contato. Vou colocar o mesmo e-mail que eu tô utilizando nessa conta do Google Cloud Console. Coguir e continuar. Vamos

Criar aqui. Eu tô esperando processar. Criou bem rápido até. A gente vai criar um cliente ou alf aqui, tá pessoal? A gente recebeu a permissão para fazer a autenticação alfa, mas a gente precisa criar um cliente o alfa. Tipo de aplicativo vai ser aplicativo da web. Vou colocar isso com demo mesmo. E aqui em UI de redirecionamento autorizados. É isso que a gente tá procurando. Se você voltar aqui no N, ele já te traz uma all redirect URL, que é a URL de Redirecionamento ou essa mesma clip a gente vai copiar e a gente vai

colar aqui em UI de redirecionamento. Vamos lá. Criei daqui. Ele tá criando. Eu vou clicar aqui em demo já. E voá. A gente já tem aqui na direita o ID do cliente, que na tradução literal da coisa é client ID, e a gente tem a chave secreta do cliente, que também na tradução literal da coisa é client cclet. Beleza? Então eu vou preencher uma por uma. Vamos voltar lá pro N Flash Secret. Opa, deixa eu fechar isso aqui para não confundir. E agora o ID do cliente. Vamos lá. Só colocar aqui conta que eu tô

usando para eu não me entender. Vou salvar. Ok, salvou. Eu ainda não vou clicar aqui no botão de sair em Google porque falta mais um passo pra gente fazer. A gente vem aqui em público alvo e a gente publica esse aplicativo. Beleza? OK. Publiquei o aplicativo. A gente já consegue fazer a integração aqui. Vou clicar em sign with Google. Vou escolher a conta de e-mail que eu tô utilizando lá no Google Cloud Console. E você vê que ele deu esse alerta aqui. Mais uma vez, você não precisa surtar. Você vem aqui, clica em avançado e

coloca acessar. O link que tá aqui embaixo. Você vai clicar em selecionar tudo, continuar e Voilá. Você foi conectado com sucesso. Beleza? Calma aí que o vídeo ainda não acabou. Não festeja, não, não solta falos de artifício. Eu vou fechar aqui. Se você vê, eu coloquei a operação de procurar por arquivos e documentos lá dentro do Google Drive, mas ele não vai retornar nada, ele não vai funcionar ainda. Por quê? Por que exatamente? Porque eu tenho que permitir a minha conta do Google para consumir a API do Google Drive. Eu venho aqui em API Serviços

Biblioteca. Eu vou colocar Google Drive AP AP API API. Clico aqui em Google Drive Abi ativo. E agora a nossa conta Google Cloud Console que tá conectada lá no Android 20 tem a permissão de consumir a Google Drive API. Eu vou fazer isso para mais alguns aplicativos aqui. Vou utilizar o Gmail Gmail API. E daí eu vou ativar também o Google Sheets e o Google Calender, porque são as principais ferramentas do ecosistema da Google que a gente utiliza nas nossas automações no dia a dia, tá? Mas tem uma biblioteca muito basta de pra gente utilizar

e a documentação vai ser sempre a mesma. Uma vez que você tem as credenciais criadas com a chave de e a chave secreta do cliente, você só precisa vir aqui na biblioteca e ã permitir esse aplicativo. Agora falta no Google Sheets API, só para mostrar aqui para vocês o processo que é sempre o mesmo. OK. E por último, biblioteca Google Docs. Google Docs API. Ativei. Tudo ativado. Agora você já consegue utilizar as suas automações do N8N com seus aplicativos do ecossistema da Google. >> Seis dicas rápidas pro seu agente de IA parar de alucinar aqui

dentro do N8N. Se Você tá criando agentes de como chatbots e colocar para automatizar vendas, suporte ao cliente ou qualquer outra atividade interna para as empresas, você pode passar um pouco de dor de cabeça para fazer esse tipo de projeto funcionar se você for um pouco mais amador, se você tiver poucos meses nesse mercado. Eu tô há 18 meses criando esses tipos de agente IA para outras empresas. Eu tenho uma agência de IA chamada Marvel I Solutions e eu documento alguns Dos meus cases de sucesso aqui no YouTube já faz um ano e meio e

eu vou mostrar para vocês essas seis dicas valiosas aqui dentro do N8N, beleza? OK. Ã, a primeira dica que eu queria mostrar para vocês é sobre a escolha do modelo de LLM. Eu vejo muita gente batendo cabeça nisso daí, por mais que seja algo direto ao ponto. Eu já mostrei aqui que eu tô utilizando o chat GPT, nesse caso específico, mas tem diferentes casos de LLM que eu escolho. Bem, ã, aqui no chat Modelo de LLM que a gente vai escolher pro nosso agente de IA, você tem uma gama de opções. Nem sempre foi assim,

nem sempre teve tantos modelos. A gente tá na melhor fase das LLMs, eu poderia dizer. H, o Google Gemini tá fazendo lançamento atrás de lançamento e cada lançamento é uma pedrada. Os caras estão indo muito bem. Ã, o chat GPT tá sendo pressionado a lançar novos modelos e os caras estão mandando bem também. Não tão surpreendente quanto o Google. Isso Porque o Google saiu do zero para um, saiu do zero para alguma coisa. O chat GPT já tá sendo sólido há um bom tempo, mas a gente viu alguns meses atrás ã a descoberta do Deepsic.

O cloud sempre faz lançamentos bombásticos. Eu vou falar para vocês qual que eu utilizo nos meus modelos de dependendo do projeto e por eu escolho. Ahã. Cloud AI é um modelo excelente para automações de vendas, copywriting, Marketing. Se você quer escrever uma copy ou você quer fazer um post paraas suas redes sociais, o cloud é o melhor modelo de LLM pra escrita. Eu venho falando isso há um bom tempo no meu canal do YouTube. Já faz mais de um ano que eu venho batendo nessa tecla. Inclusive, eu tenho um modelo valiosíssimo de automação aqui no

meu canal, que é o meu modelo de propostas automatizadas. Eu basicamente envio propostas automáticas pros potenciais Clientes da Maveni em pouquíssimos minutos. E quem escreve essas propostas é o cloud AI. Isso porque ele tem um modelo de escrita bem melhor. Eu posso compartilhar aqui esse modelo de de proposta rapidamente para vocês. Deixa só eu logar no make. Eu utilizo Make para fazer essa automação de proposta porque não é exatamente um agente de IA. Como eu falei para vocês, é uma automação de proposta. tem uma mudança de mentalidade entre um e outro. Olha Só, veja bem,

eu tenho aqui no início o chat GPT e do resto pra frente cloud AI. Isso porque eu sei, eu tenho uma mentalidade mais definida para quando utilizar cada LLM. Esse daqui é a LLM do chat GPT. Eu utilizo para pegar o número de telefone da do potencial cliente e identificar o país dele através do número de telefone. Isso porque quando a gente vai disparar uma mensagem no WhatsApp, a gente precisa do DDI e do DDD. Tudo bem certinho. Eu não posso Cometer um erro nisso, senão a automação vai falhar. E por isso eu coloco o

chat GPT para identificar esse país. E o resto da proposta quem escreve é o cloud AI. Por exemplo, o parágrafo, a página de visão geral do projeto, cloud AI, uma página sobre resultados estimados Cloud AI. Eu tenho um vídeo cobrindo só essa automação aqui. Ela me traz um retorno imediato. Ele ela me trouxe um retorno imediato de mais R$ 10.000 R$ 1.000 por mês, assim que eu implementei. Ela não é Um vídeo só sobre ela, ã, esse daqui, mas eu tenho um vídeo só sobre ela no meu canal do YouTube. Eu vou deixar o card.

Tipo assim, eu tava numa época faturando 5.000 por mês e assim que eu implementei essa solução, meio que eu tripliquei o meu faturamento, ã, por conta do de como você aquece o seu processo de vendas. E é isso que o cliente tá esperando de você. E para para pensar, se você é uma empresa de automação, você tem que ter os seus Processos automatizados, ok? Então, eu uso o cloud AI para escrita e vendas. Agora, se eu tiver utilizando um chatbot de vendas, eu vou utilizar cloud AI? A resposta é não. Eu utilizo o chat GPT

sempre para qualquer chatbot, seja um chatbot de vendas, seja um chatbot para operações internas de uma empresa, chatbot para suporte ao cliente. Isso porque o chat GPT é um modelo ultra sólido. Ele consegue aguentar um volume de requisições muito tranquilo e o custo Da API é muito menor do que o do Cloud AI. O Cloud AI tem um custo de requisição maior e não aguenta tantas requisições assim. O servidor costuma cair quando é para fazer uma chamada API e o chat GPT aguenta toda a pancada. Na verdade, eles estão indo para esse caminho de abrir

o mercado para ser uma API, para ser a melhor API do mundo. E os caras aguentam, tão jogando esse jogo, tão monetizando e estão monetizando em volume porque cada vez Mais eles diminuem os preços. Agora, ã, Google. A Google tá jogando o mesmo jogo do chat GPT. Inclusive, eles são vastamente conhecidos por jogar esse jogo ao longo das décadas e eles sempre ganham. É difícil você ver a Google perdendo quando se fala de volume. Só o Google search, né? A pesquisa do Google recebe 2 bilhões de visitas na página por dia. Então isso se não

fori em uma hora ah, ou em poucas horas, mas os caras estão Acostumados a jogar o jogo do volume. Eles definitivamente estão olhando para isso. Eles estão sempre deixando os modelos do Google Gemini abertos para testes e a gente sempre consegue testar. E diga-se de passagem, tá performando muito bem. na criação de chatbots, o Google Gemini foi o melhor que eu encontrei. Ah, ele conseguiu ter as melhores respostas, o agente a ficou mais humanizado. Ponto parágrafo. Ainda não tá aguentando Todo o volume de requisições, tá bugando. Então, a gente vai ter que esperar alguns meses

para poder colocar essa belezinha aqui em produção e ter os nossos chatbots rodando no Google, que agora tá sendo o melhor modelo para chatbots. Mas por conta de não ter essa solidez de aguentar volume, a gente recorre ao chat GPT, que também não tá mal. Então, esse é o modelo que eu utilizo para ser mais específico com vocês, eu utilizo o GPT 4.1 Mini. Deixa eu encontrar ele aqui. Eu utilizo ele no meu shotbots. Isso porque, ã, é o modelo mais recente que a Open AI lançou. Eles lançaram GPT 4.1, 4.1 mini e 4.1 Nano.

Ah, o 4.1 é o meio termo deles, é para tarefas mais rápidas e mais pensativas. Então, se você tem um prompt que a Soyá precisa pensar um pouco mais, o 4.1 vai funcionar muito bem. O 4.1, o 4.1 mini vai funcionar muito bem. O 4.1 definitivo é pr quando você realmente precisa pensar muito, Você dá instruções muito longa pra sua IA, só que tem um custo maior do que o 4.1 mini. Então a gente costuma deixar o prompt enxuto e utilizar o 4.1 mini. Essa é a realidade nossa aqui na Maven Solutions, a minha agência

de IA. E a gente tá indo bem com esse modelo aqui de LLM. A próxima dica que eu quero passar para vocês é extrair o máximo possível do seu modelo de LLM. Se você tá utilizando o chat de aptou, o Google Gemini, beleza, é uma LLM boa. Ah, mas você pode extrair mais recursos dela, você pode deixar ela mais alinhada com o que você quer. Tipo, a maioria das pessoas vê diferença do resultado de uma paraa outra, fala: "Ah, o GPT tá mais humanizado, o Gemini tá mais humanizado, então o GPT não costuma me obedecer".

o Gemini alucina. Na verdade é como você monta a toda a estrutura que vai ã definir o seu resultado. Não é só LLM. LLM é um dos componentes que vai definir O teu resultado. O próximo passo que tu tem que fazer é pelo menos dar alguns parâmetros pra tua LLM. Por exemplo, se tu quer que ela siga mais o teu prompt, siga mais restritamente o teu prompt, uma boa dica é você vir aqui em options, abrindo aqui options, ã, coloca sampling temperature para você definir a temperatura do seu agente. Ia, essa temperatura vai de 0.1

até 1.0. Isso se 0.1 é o mais Estrito possível, mais restrito possível e o 1.0 é o mais livre possível. Então, se você deixar 0.4, você tá mais perto de deixar ele restrito, você tá fazendo ele seguir mais o prompt e se você deixar ele no 0.9, ele tá mais livre. Por padrão, ele vem no 0.7. Eu gosto de colocar no 0.9 porque eu gosto de deixar aí a mais generativa, mais livre, mais humanizada. Porque desde o início, o princípio desses projetos aqui de IA, de LLM, é Ser uma conversa natural. Então a gente consegue,

pelo menos na minha visão, extrair mais resultados fazendo o que ela foi feita para fazer. Você pode extrair mais coisas também aqui dentro das opções da sua LLM, como por exemplo esse maximum number of tokens. Você escolher o limite máximo de tokens que o seu agente de A vai utilizar de 0 a 200. Isso para você ter um controle maior dos seus gastos no fim do mês da API. Ahã. Bem, eu deixo no padrão mesmo, mas você Pode definir como você quiser para controlar os seus gastos. Isso daqui não é 8020, isso não vai definir

se a sua IA alucina ou não, mas eu vi que era uma dica valiosa para deixar aqui nesse vídeo. O próximo passo que é muito importante para você deixar a sua IA humanizada sem alucinar nas conversas é você decidir uma boa memória pro seu agente de IA. E quando eu falo memória, não quer dizer o banco de arquivos que você vai colocar dentro da IA, mas sim o Framework de memória que vai fazer ela lembrar das conversas que você teve com ela. Isso daí é importante. Ã, e aqui a gente tem boas opções até dentro

do N8N. Eu vou ser bem honesto com vocês. De todas que eu testei, eu gostei de todas. Ahã. No início eu utilizava o heads chat memory. Isso porque os meus agentes de IA ã esse, essa automação padrão aqui de IA, ela já usa o heads para fazer um buffer de mensagens. Se você não tá habituado a esse termo, buffer de Mensagens é um framework que a gente faz pro nosso agente de IA ficar humanizado no WhatsApp. Como que humanizado? Ele junta uma fila de mensagens. Então, se o usuário enviou uma mensagem nos últimos 8 segundos

ou três mensagens nos últimos 8 segundos, a gente junta todas aquelas mensagens e envia de uma vez só para ir a responder, para ela não ficar respondendo uma por uma e não ficar aquela coisa robotizada igual o chat GPT. A gente pode enviar mais mensagens De uma vez só, mas tem esse delayzinho que você escolhe o delay para juntar as mensagens. Por padrão eu deixo 8 segundos. você pode deixar um padrão menor. Depende do público também que você tá escolhendo. Por exemplo, a gente tem um background aqui na nossa agência de IA, que a gente

trabalha com escritório de advocacia. Ah, é uma parte significativa da nossa carteira de clientes, da nossa carteira de parceiros. E esse pessoal atinge um Público, por exemplo, de direito previdenciário. É um público com uma faixa etária maior, então eles demoram mais tempo para enviar mensagens e o delay tem que ser maior. Então a gente coloca 10 segundos de delay, esse tipo de coisa. Mas voltando aqui pro fundamento, pros nossos agentes de IA, a gente testou o Heads, a gente testou Post Chat Memory. Esse agente de A aqui tá utilizando Post Chat Memory. É um agente

de A que eu tô deixando ativo há Muito tempo. Ah, mais recentemente eu venho testando o Zap Memory e para mim ele foi o melhor memória de agente. Isso porque ele segue um framework de memória humanizada. Ela ele guarda as conversas do usuário na mente do agente Iá, como um humano organiza as memórias dele. Ah, eu tenho um vídeo só sobre isso. Eu vou deixar aqui no card para você entender mais a fundo sobre o que eu tô falando. E eu também ensino a instalar, não instalar, a integrar o Zap Memory dentro Do seu N8N.

O próximo passo para você deixar o seu agente de A sem alucinar é você escolher bem as tools do seu agente de A. As tools é o que dá a autonomia pro nosso agente de A fazer ações. Então, por exemplo, você quer um agente de IA que cria propostas para você? Ele tem que ter um atol conectada ao seu aplicativo de propostas. No meu caso é o Panda Doc, mas o Panda Doc não tá aqui dentro do N8N. Por isso que eu faço as minhas Propostas com make.com, se isso é algo que vai tirar a

dúvida de vocês antecipadamente ou não. Mas bem, você pode ver que tem vários aplicativos dentro do N8N, por exemplo, ClickUP. ClickUP é significativo aqui na nossa agência, a gente usa o ClickUP para muita coisa. E você deixa o seu agente A conectado ao ClickUP se você quer fazer automações dentro do Clickup. Qual o problema que eu vejo as pessoas tendo com agentes de IA alucinando? Eles não definem muito bem os parâmetros dentro da Tool. O que que eu quero falar? Por isso eu vou trazer aqui o exemplo do Google Calendar, ã, que é o que

eu mais vejo o pessoal alucinando. Por exemplo, eu quero criar um agendamento. Ã, eu tenho que colocar a hora de início desse agendamento e a hora de fim. E o pessoal sofre para instruir o agente de A nessa hora de início e nessa hora de fim. Até porque, por padrão, já vem um código Aqui que pode ficar um pouco esquisito para você. Mas bem, a melhor maneira que eu desvio essa esse obstáculo aqui de código pro pessoal que é iniciante é utilizando uma AI. O N8N tem esse modelo de AI para te ajudar, para você

não ter que ver código o máximo possível. Então, se você clicar aqui nesse botão ao lado e nesse botão ao lado, você vai deixar que a IA decida o horário de início e o horário de fim, mas você tem que dar um prompt para essa IA para ela não fazer Besteira. Então, por exemplo, o horário de início seria o horário que o usuário eh pediu pro agente de A. E daí eu coloco isso aqui no prompt ã horário que o usuário escolheu com o agente de IA. E aqui o horário de fim, eu coloco 2

horas após o horário de início que o usuário escolheu com o agente de IA. E daí eu desvio daquela dor que eu teria de programar isso daqui dentro do N8N. Eu teria que lidar isso da seguinte forma. Aqui você já vê que tem um Código. Eu teria que escrever tudo isso daqui e essa estrutura de código pode ser um pouco difícil se você tá iniciando dentro do N8N. Eu tive essa curva de aprendizado, me levou um pouco de tempo para criar agentes de a melhor, com tools funcionando, mas isso daqui ajudou bastante. Eu já não

tenho mais esse essa dor por conta dessa ferramenta do N8N. Outra coisa que eu vejo o pessoal errando na hora de fazer o seu agente de ter tarefas autônomas, é que Eles assumem que um atu só vai resolver o problema deles. Então, por exemplo, se você quer atualizar o seu cliente lá no ClickUP, você quer atualizar o número de telefone dele e você quer enviar um e-mail para ele. As pessoas assumem que só atu do Clickup vai fazer isso. Idealmente, você teria que fazer um atol do Clickup e um atol do Gmail. Então, ficaria mais

ou menos assim. o seu agente de IA. Calma aí. Assim ficaria a estrutura do Seu agente de IA se você quisesse que ele se conectasse ao ClickUP e ao seu Gmail. E para fazer ele ativar isso em sequência, você teria que deixar o prompt muito bem definido, passo a passo, igual esse prompt aqui, ã, que tá seguindo um passo a passo, mas isso não iria deixar ele imune de pular um passo. Então, bem, o que eu recomendo que você faça é, se você precisa fazer mais do que uma automação, por exemplo, nesse caso de atualizar

ClickUP e enviar um E-mail de uma vez só, eu recomendo que você utilize a tool Cal N8N Workflow Tool, porque você cria um workflow de automação e você consegue criar nesse fluxo de automação tudo em uma vez só. Como que eu vou explicar isso daí para vocês aqui, ó? Então ficaria assim o resultado final que eu quero atingir. Eu iria falar pro meu agente de a ativar a tool. Eu daria o nome para essa tool, por exemplo, lead qualificado. E quando o agente de ativasse a tool lead Qualificado, essa tool iria ativar esse workflow e

esse workflow iria atualizar o nosso cliente lá no ClickU e enviar um e-mail. Isso daqui eu coloquei só de demonstração para vocês entenderem que ele iria seguir uma sequência lógica e não iria depender tudo do prompt. Um erro que eu vejo as pessoas cometendo é deixar tudo para o promp resolver, sendo que a maioria das vezes tá na estrutura de automação que você tá montando em si. OK? Outra dica valiosa para vocês, isso Daqui é uma dica que salvou o meu projeto de IASDR, é você definir os parâmetros dentro do seu agente de IA. Eu

não falo dentro da sua LLM, na sua LLM aqui já tá definido, mas dentro do seu agente de IA, ã, assim que você colocou o prompt, tem algumas coisas que você pode adicionar para ele seguir mais a risca o seu prompt. Além da LLM em si. Eu digo, ã, essa max iterations aqui, uma dor que eu tava tendo no meu projeto de IASDR, esse Daqui, é que quando o lead tava qualificado, ele ativava várias vezes essa tool de lead qualificado. E essa tool de lead qualificado, ã, se eu encontrar aqui para vocês, deixa eu procurar

ela. Essa é a tool de L qualificado. Ela tem várias ações dentro do meu workflow. Ela envia uma mensagem de follow-up no WhatsApp. Ela atualiza a minha CRM no Superbase. Ela envia outra mensagem de WhatsApp através de um outro número de Telefone. Então isso daqui são várias coisas para fazer de uma vez. Eu utilizei o Cal another Workflow to. Aquela sugestão que eu dei para vocês. Eu coloco ela em prática, por isso que eu recomendo. Mas bem, ela tava ativando essa tua aqui mais do que uma vez. Quando o Lead estava qualificado, ah, o Lead

falava: "OK, pode me passar para um especialista". E ela ficava ativando essa tool repetida às vezes e ficava flodando esse usuário de mensagens, Ficava algo muito alucinógeno, ela alucinava. Então, pra gente limitar o nosso agente de A para ativar Tool só uma vez, a gente vem aqui em maxerations, coloca um e voá. Se eu tivesse conhecido isso há meses atrás, eu não perderia tantos leads igual eu perdi. Ok? E por último, mas não menos importante, eu quero deixar vocês aqui com chave de ouro, fechar com chave de ouro esse vídeo. A principal dica é engenharia

de prompt, um prompt bem Formatado, com informações claras e linguagem natural pro seu agente de IA, vai te trazer resultados melhores. Ah, vamos lá. Mais uma vez eu recebo algumas consultas no meu direct ou então dentro da minha comunidade ou então em qualquer canal de contato, as pessoas me perguntam qual é a melhor, o melhor formato de prompt. Eles se apegam que ou o formato de MarkD vai salvar o prompt deles ou o formato de XML vai salvar o prompt deles. Mas não é o formato que Vai salvar o seu prompt. Eu utilizo o formato

de Markdown há um ano e meio e já surgiram vários formatos novos que alguns criadores de conteúdo trouxeram aqui no YouTube mostrando que era a salvação do seu agente de A, mas a salvação não tá no formato, tá no prompte. Isso é algo bem lógico. Se você parar para pensar um pouquinho só fora da caixa, ah, você tá buscando por salvação, você tá buscando por um objeto precioso. Então, bem, eu gosto do Markdown porque é mais limpo para eu corrigir se tiver algum erro. O prompt em XML é difícil de eu ler, é difícil de

ajustar se tiver algum erro. Já o Markdown eu consigo apagar e reescrever quantas vezes eu quiser. É bem fácil. Na verdade, isso aqui é bem natural pra gente ver algo em Mark. Markão é essas hashtags aqui que fica, tipo #role seria a função, ã, #tesk seria a tarefa do agente a #s especifics seria as especificidades do projeto, #concex Contexto e as notas aqui. Ã, eu sigo esse padrão de prompt, eu coloco as notas no final por conta de algo chamado lost middle effect. Isso daí já é algo documentado entre cientistas de IA, que se você

coloca as informações no início ou no fim do agente IA, essas são as informações que ele vai reter ao máximo e as informações que ficam no meio podem ficar mais perdidas, tem mais chance de ficar perdida. Então, no final eu coloco as notes, que são que a minha última Chance de fazer o meu projeto dar certo. Então, coloco várias coisas negativas aqui para ela não fazer ou não deixar de fazer, como por exemplo, não prometa materiais de apoio, não prometa indicações, só continue com clientes qualificados, não invente nomes, não solicite número de telefone, não mencione

tu lead qualificado, só faça uma pergunta por vez. E bem, eu me esforço muito em deixar a conversa no prompt muito natural. Isso porque eu não Faço aquele tipo de prompt como se eu tivesse falando com funcionário, sabe? H, não com funcionário, eu falaria pior do que um funcionário. Ah, quando você reduz a pessoa ao mínimo e você fala: "Faça isso, faça aquilo, faça aquilo". Eu não passo as ordens assim pro meu agente de IA. Eu passo as ordens para ele como se eu tivesse conversando. Imagina que eu tenho uma pessoa do meu time da

Mava, por exemplo, se eu quero eh instruir um dos meus vendedores, eu Instruo ele através de uma conversa e não falando faça X, faça Y. Por mais que eu que você sofra para ser objetivo, por exemplo, alguns textos ficam mais longos, mas fica melhor para ir a entender, porque mais uma vez esses modelos de LLM foram feitos para simular uma conversa real. Então o seu prompt tem que ser uma conversa real com o seu agente de IA. E é assim que eu deixo o meu prompt e nesse vídeo eu vou apresentar para vocês como eu

construo Agentes de IA com a memória ultra longa para deixar a conversa muito mais personalizada, centrada no cliente e voltada a gerar valor pro cliente com alguns insightes valiosos. Isso deixando mais humanizada a conversa entre o usuário final e o agente de IA. Eu bati muita cabeça para desenvolver esse framework de conversas humanizadas que eu utilizo hoje na criação dos meus agentes de IA. E eu vou nesse vídeo aqui apresentar para vocês algumas coisas que Eu bati a cabeça no passado, algumas sugestões para você agregar mais valor ainda aos seus projetos de IA, se você

tá criando agentes de IA. E em cima de tudo isso, um tutorial passo a passo da ferramenta que eu tô utilizando hoje para criação dessa memória longa. Eu tô utilizando a ferramenta da Zap AI. Eu não sou afiliado deles, mas eu tô recomendando ela pra criação desses agentes de IA. OK? Então, beleza pessoal, chegando aqui. Ã, Primeiro de tudo, antes da gente pular para um tutorial com a plataforma, eu nomeei de um paradoxo memory chat justamente esses conceitos que a gente acaba quebrando cabeça na hora de criar agentes de IA personalizados e humanizados. Bem, se

o resultado que você quer é um agente de IA humanizado que traga insightes pro usuário final, que gere valor pro usuário final e seja centrado no usuário final, você tem que parar de ser centrado no produto. Então, Algumas coisas ferramentais você tem que superar. Ah, a primeira delas é o prompt, basicamente, sendo totalmente direto ao ponto, a primeira delas é o prompt. A maioria das pessoas gastam muito tempo, energia, ã, e gasta muita cabeça mesmo na hora de criar um prompos agentes de A, seja por dois motivos, ou porque não consegue ser direto e objetivo

no prompt pro agente IA, ou não tem dimensão do que o agente de A pode fazer ou não. Por exemplo, o cenário Real da minha agência Maven Solutions, eu tô desenvolvendo projetos de A há 18 meses e eu recebo cotações de projetos todos os dias. as pessoas me procuram para fazer projetos de IA, que alguns deles são meio alucinógenos, alguns deles são fora de órbita, como por exemplo, já recebi solicitação de ã pessoas que querem automatizar a máquina de lavar louça ou então querem automatizar a portaria do prédio utilizando um agente de IA no WhatsApp,

O que acaba sendo um pouco fora de órbita de fazer. E quando as pessoas tentam fazer isso, querem colocar no prompt da IA para fazer essas coisas loucas. Então, imagina, você tá criando um agente de IA nessas plataformas, tipo NN, e você fala: "Eu quero que falar oi, você ligar a minha máquina de lavar louça". E esse tipo de coisa você vai gastar o seu prompt. Você, cada letra que você coloca no seu prompt são quatro tokens que você tá consumindo no Seu agente de IA. E cada token é como se fosse uma ficha que

você tá apostando pro seu projeto dar certo. Ã, quanto mais fichas você aposta, maior a chance de dar errado. Te falando assim, ã, quanto mais tokens você coloca pro seu agente a digerir de uma vez, menor a chance dele trazer um resultado sólido para você. Você pode até achar que se você der muita instrução, a coisa pode dar muito bom. E pode de fato dar muito bom, mas a maior chance é de dar errado. Porque você gastou várias fichas em vão e você vai ter um retorno pequeno e não vai dar lucro nessa aposta de

fichas para para pensar no cassino de Las Vegas. Então, bem, sobre a parte de ser de você ter consciência no seu prompt de pra realidade, né? Trazendo agora exemplos da realidade, fora esses exemplos alucinógenos que eu trouxe para você fora de órbita, ã, existem os exemplos de pessoas que querem que a IA Faça realmente, por exemplo, ah, eu quero que você automatize a minha CRM no Hubspot, OK? Você vai dar essa instrução pro seu agente de IA, mas quem vai fazer automação no Hubspot é a própria ferramenta de automação, o N8N, e não seu agente

de IA. Então você não precisa ir tão longe assim no prompt do seu agente de A para fazer esse tipo de coisa. E eu vejo muita gente, engenheiros de automação, pecando nisso daí, colocando aá como se fosse uma Jarvis, uma assistente do Homem de Ferro, Iron Man, que você dá uma ordem e ela vai fazer X, Y, Z sem nem pensar, sendo que não é assim. A maioria dos desenhos de processos são feitos com as ferramentas de automação e o agente de A é 20% do projeto. Então, bem, ã, esse daqui é o primeiro paradigma

que eu queria quebrar, ã, que o erro geralmente tá no prompt. O segundo é que o agente deve buscar as mensagens antigas com o cliente, mas Isso são só palavras armazenadas no banco. Isso daqui é meio que uma pantine, é uma citação. Vamos falar aqui do well. Ficou meio difícil de escrever aqui, mas é uma citação minha. Eu não quero viralizar com essa citação. Isso daqui não é para fazer um corte, mas se você parar para pensar, logicamente esses bancos de memória que a gente utiliza, tipo posturers, supase A gente quer armazenar as conversas do

nosso usuário com o nosso agente de IA utilizando essas ferramentas. Só que para fazer as consultas meio que a gente só tá armazenando a palavra, as palavras que foram utilizadas, meio que sem contexto nenhum. Então esse banco de memória transforma as nossas palavras em números e tudo vira um jogo de matemática. Ah, essa palavra aqui é três e se uma palavra for parecida, a gente vai fazer A análise semântica, esse tipo de coisa. Então, ã, o valor da palavra ele fica muito quadrado. Se você, se o único destino dela é um número, não é equação,

que é o que acaba acontecendo com esses bancos. H, e por consequência, uma coisa ligada com a outra, se o usuário não fizer uma consulta com palavras muito semelhantes ao que ele tinha falado anteriormente, a busca no banco irá falhar. A maneira que esses bancos fazem esse tipo de consulta, é assim que Funciona. A busca ela é semântica. Então, beleza, uma palavra que seja parecida com a outra vai trazer aquela primeira palavra. Então, você fala: "Ah, a raça do meu cachorro é Golden Retriever". E depois você pergunta para ah qual a raça do meu cão

ou qual a raça do meu bicho? Ah, agora se você falar: "Qual a raça do meu melhor amigo?" sendo que você lá atrás, lá atrás, lá atrás, há muito tempo atrás falou que seu melhor amigo é um, é o seu cachorro. Pode ser que se o seu banco de dados for muito muito muito eficiente, o seu prompt foi eficiente, você vai dar certo. Mas é uma série de estrelas que tem que se alinhar para dar certo. O banco de dados vai te permitir isso, mas só vai dar certo. Você só vai conseguir extrair se você

seguiu muito bem os fundamentos. E o que eu quero justamente é passar um atalho, né, para você fazer esse fundamento dar certo. Ao invés de você colocar todas as suas fichas no Prompt ou colocar todas as suas fichas fichas no memory chat, você tem um framework, um passo a passo para fazer isso daqui dar certo e assim as suas chances vão aumentar, deixar o prompt mais curto e buscar um banco ã de chat memory que faça mais sentido pro seu agente de IA. Então, no final, as pessoas querem que o seu agente de IA seja

humanizado, mas não se importam que o agente de IA tenha um processo de memória humanizada. Um Processo de de memória humanizada seria mais ou menos isso aqui. Esse daqui seria o objetivo final que a gente iria querer alcançar com a memória de um agente de IA. Isso daqui é um print screen do aplicativo Obsidian. A proposta desse aplicativo é basicamente demonstrar a memória humana conectando os pontos das nossas conversas, não das nossas conversas, exatamente, é mais um aplicativo de lembrates. Então, vamos falar: "Ah, ah, eu tive uma ideia, hoje Eu tive uma ideia, sei lá,

ah, eu quero explorar as cataratas do Niagara e eu coloco lá no Obsidian, como se fosse um lembrete mesmo do meu telefone." E daí eu começo a falar sobre outras coisas. A catarata tá dando e vai conectando uma coisa com a outra. E não precisa ser sócio sobre a catarata da dos niagras. Ã, só que todas as informações que você vai jogando nesse banco aqui do Obsidian, vai se conectando uma hora ou outra se as informações se conectarem em Si. Isso daqui é a melhor maneira da gente enxergar a nossa memória se conectando uma com

a outra. é o melhor que a gente consegue enxergar hoje. Em projetos de IA, de agentes de IA, a gente não consegue ter essa percepção, porque a nossa interação com o agente não é visual, ela é ou por texto ou por voz, dependendo do agente de A que você tá criando. Eu já mostrei aqui no meu canal do YouTube alguns agentes de IA por ligação, que você consegue fazer Vendas através de ligação, mas também tem os projetos de IA que fazem vendas no WhatsApp. Mas para IA conectar todos esses pontos que foram mencionados na conversa

como se fosse uma teia de aranha, a gente não tem percepção visual disso daqui acontecendo na memória do nosso agente de IA e nem ela foi projetada para acontecer assim. A memória dos agentes de A foi projetada para ser mais ou menos assim, um banco vetorial. Eh, você Pega aqui uma informação, pega outra informação aqui e daí através de semântica elas se conectam. E aqui apareceu até um bonequinho. Eu vou fazer um um oi aqui. Eu acho que é uma demonstração no Google pode ser melhor. Deixa eu colocar aqui vector database. Vamos lá. Aqui era

esse exemplo aqui que eu tava procurando para vocês. Os pontos se conectam através desse gráfico linear, mas a memória do ser humano, ela não é Nada linear. Então, se a gente quer replicar esse tipo de memória, seria mais ou menos algo como esse daqui. Ah, que a gente consegue encontrar nessa ferramenta chamada Zap AI. Olha só, isso daqui é um exemplo da memória de um agente de Yaká. Eu troquei duas mensagens apenas e essa teia de aranha aqui já vai tomando corpo, vai tomando vida. Eu vou mostrar aqui a conversa que eu tive com ela.

Foi mais ou menos assim. Meu filme favorito é Lobo de Wall Street. E ela começou a falar: "Lobo de Wall Street é um filme incrível, dirigido por Martin Csese, estrelado por Leonardo DiCo como Jordan Belfford." Eu falei: "Me indique filmes nesse parâmetro". Ah, Lubri of Street, o homem que mudou o jogo, Money Ball. Ok. Já ouvi falar a rede social. Muito bom. É top esse daí. Eu assisti duas vezes já. Os estagiários não assisti. O Wall Street não assisti. A grande aposta assistir. É legal. Ah, e o Lob Street de Novo. Mas bem, só com

esse tipo de conversa aqui, a gente já conseguiu criar uma teia de aranha com as recomendações dos filmes que a IA passou pra gente e do que eu conversei com a IA. Eu conversei sobre o Lob Street. Ela deu isso aqui como ponto de partida. Ela fez algumas conexões e trouxe algumas sugestões. Então eu falei meu filme favorito e tá aqui favorite movie off. E aqui o nome da minha Memória. Esse daqui é o nome do meu usuário dentro do ZP. Cada usuário vai ter uma memória dessa daqui e ela tá se conectando comigo. É

uma abordagem muito mais centrada na pessoa, no usuário em si. Ela vai conectar os pontos uma hora da conversa. Então, bem, esse aqui é o tipo de resultado final que a gente quer alcançar nos nossos projetos de IA. E quem se beneficia disso, né? Quais são os casos de uso, quais são as estratégias que a gente pode utilizar? Quer dizer, quais são os exemplos que a gente pode ter com essa estratégia? Ã, de fato, a indústria que mais se beneficia com isso daqui é a indústria médica. Ah, médicos se dão muito bem com isso daqui.

Você tem uma memória ampla do seu paciente, colocar uma IA para trabalhar nesse paciente, seja na parte de triagem ou consultas, agendamento. Agendamento de consultas. Em ambos os casos, a gente já trabalhou Aqui dentro da Mavnei, a gente já trabalhou na automatização de agendamentos para clínicas médicas. E a gente tá trabalhando num aplicativo, eu não vou entrar muito a fundo nisso, mas a gente tá criando um aplicativo para telemedicina, onde a gente vai colocar uma IA responsável pelo processo de triagem. E essa memória personalizada aqui acabou fazendo toda a diferença no resultado final que a

gente vai entregar, porque Quando a gente cria um aplicativo, a gente fica muito preocupado com o ferramental das coisas. Será que isso vai funcionar? Será que aquilo não vai funcionar? Será que o aplicativo vai dar bug? Mas honestamente, com essas ferramentas no code, a estrada fica muito aberta pra gente e ter garantia de entregáveis fica mais fácil. Por isso que a gente deve ir mais longe no resultado final, na proposta de valor do aplicativo. Então, a gente podendo ir Indo mais a fundo na proposta do aplicativo, a gente vai nessa triagem personalizada. São dois casos

de uso que se beneficiam bastante. Ã, outro caso de uso que se beneficia bastante são prestadores de serviço em geral, tá? Ah, prestador de serviço em geral. Por exemplo, vamos colocar aqui do primeiro caso uma manicure. Essa manicure não manicure, um salão de beleza. Vamos colocar aqui um salão de beleza. Salão De beleza você fez, sei lá, você colocou megah e você tem que fazer manutenção. Então na hora que você falar com o agente de a sobre, ah, eu quero fazer a manutenção no meu megah. Ah, sim. Você fez a sua última manutenção há quanto

tempo atrás? H, já tá na hora de você fazer uma manutenção e em cima disso você já comprar um produto, porque na fase que você tá hoje, você precisa de um tratamento mais especializado naquilo, nisso, naquilo outro. Então, Prestadores de serviço para vender o serviço deles, geralmente eles têm um acompanhamento contínuo, por exemplo, uma assessoria de marketing presta assessoria contínua pros clientes deles. Então, são empresas que estão acompanhando o cliente ali há 6 meses no projeto deles e falar tão a fundo assim sobre projeto vai deixando aí a cada vez mais rica. Então, se você

uso interno, uso interno, administração, né? Eu pulei aqui A minha coesão narrativa, mas para usos de administrações, uso administrativos, como gestão de projetos, eu vou colocar aqui gestão de projetos, funciona muito bem. Por exemplo, você tem um A que tá acompanhando o projeto interno da sua empresa. Cada ideia que você troca mais com essa I vai ficando mais valiosa, ainda mais se ela tá integrada num aplicativo de gestão de projetos, tipo ClickUp, fica ainda mais rico a experiência pro administrador daquela empresa. Esse daqui é o típico projeto que você vai vender para CEOs, CFOs, COOS,

o pessoal mais se level e geralmente de empresas mais qualificadas. Esse daqui você tem uma ah barreira de entrada menor. Não, esse. Esse daqui para criar um aplicativo não é todo mundo que cria um aplicativo, né? Geralmente esse tipo de aplicativo tem um investimento considerável para você Construir eles. Mas clínicas médicas zilhões no mercado se benefici se beneficiariam muito desse tipo de projeto aqui de com memória longa. prestador de serviço, Zibilhões. Ã, tanto no mercado B2B quanto no mercado B2C, eu falei das agências de marketing, eu falei da do salão de beleza, você pode ir

mais a fundo ainda. G, por exemplo, escritório de advocacia se beneficiariam bastante. Gestão de Projetos. Ah, isso daqui é incrível pra gestão de projetos. você tem um mapeamento, você tem um conselheiro, você criar um agente de A, que é um conselheiro na gestão dos seus projetos e em cima disso ele tá linkado no seu click para ver o progresso do seu projeto, porque a maioria do que os CEOs tem hoje é, por exemplo, ele tem um GPT, ah, eu utilizo inteligência artificial na minha empresa, o cara tem um GPT que ele conversa para tomar decisão

do Negócio dele, OK, ele já deu um passo à frente, ele tá na frente de muita gente que não tá utilizando inteligência artificial, que é loucura hoje. Mas por outro lado, você também não tá indo muito longe, meu amigo. Essa IA, ela só tá te dando conselhos baseado no que ela tem de informação da internet e já é muita coisa, você já vai tá tendo acesso a muita coisa, mas você poderia est extraindo muito mais potencial de uma IA treinada especificamente pro seu Negócio. Esse aí que a gente tá especializado em criar hoje, integrar as

tuas ferramentas, integrar o teu banco de dados, integrar o teu enriquecimento de informações para criar um projeto personalizado para ti. Então isso daí é a nossa especialidade hoje de projeto. Enfim, vamos lá pra parte das trincheiras, né? Como a gente cria esse tipo de projeto utilizando ã essa ferramenta do Zap AI. Bem, a integração aqui dentro do N8N, Ela é muito intuitiva, felizmente. Então esse daqui é a parte mais curta do vídeo, porque a gente literalmente tem um node nativo aqui dentro do N8N. A gente tem o módulo nativo. Se eu vir aqui em memory,

tem o zap e eu vou criar uma credencial nova aqui. A gente só precisa colocar a chave API e cloud. Colocar aqui como cloud. Eu vou pegar aqui a chave API do meu Zap. Eu venho aqui em project. Primeiro você tem que criar uma conta no Zap. Isso daí é obrigatório para criar uma conta. É gratuito também, mas você vai ter um projeto. Então, colocando aqui, se você é desenvolvedor de IAS ou engenheiro de IAS, seria uma conta para cada cliente. E você vai conectar essa conta no N8N criando uma chave API. Eu vou criar

uma chave API aqui em ad key, colocar demo YouTube zap create, copiei. OK, salvei. Eu coloquei cloud. Ah, isso daí já te leva a pensar que tem um plano self hosting, open local. E sim, tem ã o a minha abordagem sobre ferramentas self hosting. Eu utilizo o N8 V self hosting, mas a minha abordagem para ferramentas self hosting costuma ser limitar ao máximo o uso de self hosting. Eu só uso em casos muito muito muito específicos, como é o caso do N8N. Porque esses casos aqui de bancos de dados, muitas pessoas Têm uma abordagem mais

escassa da coisa de falar: "Ah, eu vou deixar tudo no self hosting porque daí eu não vou ter que pagar nunca e todos os dados vão ser meus". Bem, né? É bem legal que você tenha esse senso de propriedade das suas coisas e que você não queira pagar ou investir. Mas pensando por outro lado, dados como histórico de conversa costuma escalar muito rápido. Ah, conversas costumam escalar. Esses projetos de A foram feitos para as pessoas Conversarem. Então, logo logo você vai ter milhões de dados e vai est tudo no seu colo, vai ser tudo responsabilidade

sua. Não seria mais valioso você delegar essa responsabilidade para uma ferramenta especializada nisso por, por exemplo, $ só quando você precisar, porque a maioria das pessoas pensam que, ah, eu vou colocar no selfie hosting porque eu nunca vou ter que pagar. Sendo que ferramentas tipo Super Base tem um plano gratuito muito amplo, vai demorar Muito para você ter que pagar. Eu vou falar por mim mesmo, eu nunca tive que pagar o Supase. Até em projetos grandes que eu entrei, a gente consegue utilizar o Supas gratuito. Então, bem, a maioria das pessoas têm essa abordagem escassa.

Eu não vou muito longe nisso, daí eu não alimento muito isso. Eu tenho alguns vídeos sobre self hosting do N8N aqui no meu canal do YouTube, porque realmente é uma ferramenta que o plano cloud não vale a pena, Mas em ferramentas que o plano cloud é muito abrangente, ah, tipo Zap, Super Base, vale a pena utilizar, então eu tô utilizando. Só veio aqui a minha credencial. Esse daqui é o framework de agentes de IA com a memória longa que eu mostrei para vocês, pessoal. E bem, eu eu fiz aqui um teste da conversa comigo mesmo,

pessoalmente falando. Eu vou mostrar aqui aonde que eu consigo ver aquele gráfico. Eu venho aqui em usuários, eu vou pegar a última conversa Que foi trocada entre eu e a IA. Cada usuário tem um ID. Esse ID pode ser um número de telefone, por exemplo, se você tá colocando seu agente de A no WhatsApp. Eu vou clicar só no ID, vou ver o gráfico e olha só que bonito. E e tipo assim, cada vez mais a gente vai trocando informação, isso daqui vai se alimentando e os pontos eles vão se conectando no futuro. Mas bem,

ã, esse caso ultra pessoal aqui que eu dei Para vocês foi por propósito demonstracional do vídeo, tá? para vocês verem a ferramenta, como funciona a maneira de pensar, como é a integração, mas eu focaria totalmente nos casos de uso para entregar valor nos projetos de IA. Por exemplo, uma IA de triagem que faz um processo de como é que eu posso explicar o que é o processo de triagem? Aquelas perguntas que você faz quando você tá no hospital, que o enfermeiro faz para você quando Você chega no hospital. Então aqui ao invés de fazer uma

série de perguntas roteirizada, a IA faz uma série de perguntas mais personalizada. Tipo, se é um paciente que tem histórico de ansiedade, você faz umas perguntas mais ou menos assim: "Ah, você comeu bem hoje? Você acordou com dor no estômago? Será que essa dor no estômago não tem a ver com a sua crise de ansiedade que você costuma ter de madrugada?" Esse tipo de coisa. H consultas. Eu nem Preciso falar tipo: "Ah, você quer reagendar uma consulta para ver aquela coisa lá do seu olho que tava coçando? Você quer ver sobre a sua crise alérgica

que você teve da última vez? Esse tipo de coisa. Prestador de serviço, muito mais para impulsionar uma venda, aquelas coisas de remarketing que eu falei para vocês. Você pode até criar automações de remarketing, lembretes para forçar vendas, para tentar extrair mais vendas. Então isso Aqui vai muito bem com automações também. São várias as automações, as possibilidades são várias, realmente. A melhor sugestão que eu tenho para quem quer implementar esse tipo de negócio aqui pra empresa é prestar uma consultoria de automação com IA e I ou IA, prestar uma consultoria de automação IA com um profissional.

Então eu me deixo a disponibilidade para esse serviço também. Eu deixo a minha agenda Na descrição do vídeo para você ter uma consultoria de IA e entender como ter mais resultado na sua empresa, implementando automação com IA. E é isso daí, pessoal. Esse daqui foi o aprendizado que eu quis passar para vocês hoje, esse framework de memory chat. Eu agradeço demais por você ter vindo até aqui e ter investido seu tempo, que é a coisa mais valiosa que você tem. Então, por isso eu sou muito agradecido. Tchau, tchau. Um beijo, até mais. Так.