Pessoal, nesses meus mais de 5 anos aí dentro desse mercado de no code, low code para desenvolvimento de softwares, aplicativos, SAS, agentes já aí mais recentemente, já perdi a conta de quantas ferramentas eu testei durante essa minha jornada, né, para buscar as melhores ferramentas que tivessem as funcionalidades que eu quisesse, na experiência que eu julgasse a melhor para resolver os problemas que eu tinha aqui, né? perdi a conta de quantas ferramentas de fato eu já testei. E a tecnologia que mais corroborou aí para aumentar o número de plataformas que eu precisava testar aqui para est acompanhando a velocidade de mercado, foi após aí, né, o boom das tecnologias paraa criação de agentes de quem tá no mercado de IA, né, sabe que a gente tem novidade praticamente todo o momento.
É difícil a gente acompanhar. E dentro do mercado de criação de a gente já foi a mesma coisa, né? A gente tinha plataforma surgindo a todo momento, ferramenta ficando melhor que a outra.
Ferramentas que antes eram boas ficaram defasadas porque o mercado acelerou e elas não tiveram o pace necessário para se acelerar. Ferramentas que tinham um foco específico, se como entraram nesse mercado e ganharam muito bem esse mercado porque já utilizaram o ecossistema que elas tinham. Então a gente teve que testar e correr atrás para de fato acompanhar esse mercado, tá atualizado e tá entregando aí as soluções, resolvendo os problemas que a gente queria resolver.
E eu acho que hoje, depois aí de mais de 2 anos, né, desde o boom aí, surgimento dessas ferramentas no code low code pra criação de agentes de a gente ter aí uma disseminação dessa tecnologia, eu acho que a gente tá chegando em um momento onde a poeira tá baixando e a gente tá conseguindo ter aí mais clareza, né? o mercado já tá se estabilizando um pouco mais da gente conseguir aí cvarelo, botar botar coroa eventualmente em uma ferramenta que a gente possa julgar aí como a melhor ferramenta pra gente est criando aí os nossos agentes de ar. É claro, né, que sempre vai ter aquela ferramenta que vai ser melhor em uma coisa, em outra, tem seus pró e contras, mas eu acho que a gente tá em um momento que a gente consegue aí trazer uma ferramenta à tona como a melhor ferramenta, a escolha aí pra gente criar os nossos agentes, né, seja do zero até ter uma escala bem interessante aí com os nossos agentes de A.
E é exatamente sobre isso que a gente vai falar nesse vídeo, apresentar aí as diversas ferramentas, a gente fazer um comparativo rápido entre elas e a gente trazer aí os motivos pelos quais eu acredito que essa ferramenta que a gente vai estar comentando é hoje aí uma das melhores alternativas para você tá criando seus agentes de Então bora pro vídeo. Antes da gente partir pro conteúdo, tem um convite aí para você. No dia 6 de maio, ou seja, na terça-feira que vem, às 7 horas da noite, a gente vai est realizando aí a nossa masterclass gestor de agentes de a profissão urgente.
Para você que quer entrar nesse mercado de inteligência artificial, desenvolvimento, agentes de A do zero, aí a gente vai estar fazendo essa masterclass para te apresentar esse universo, te mostrar aí agentes de A rodando do zero, te ensinar como criar esses agentes de A do zero também. Então, para você que tem interesse sobre esse tema, já se cadastra nossa masterclass. A gente vai estar ao vivo aí na terça-feira que vem aí, passando um conteúdo super rico para você.
E a gente vai ter também alguns e uns bônus aí, uns presentinhos para quem tiver ao vivo nessa live que não vai ter gravação, não vai ficar disponível posteriormente. Então se inscreve, link abaixo aí na descrição, não perde esse conteúdo, aproveita conteúdo rico aí gratuito e também com alguns bônus para quem tiver aí na live na terça que vem. Então, voltando aqui pro nosso conteúdo, já caindo aqui pra tela do computador, te apresentando alguns logos de umas ferramentas aí de criação de agentes de aqui.
Apresento que eu acho que são as ferramentas mais relevantes. Confesso que, cara, já testei todas, outras ferramentas que não estão aqui também, mas joguei não tão relevante trazer por ser ferramentas muito específicas. Acho que as mais relevantes, mais importantes que eventualmente vocês conheceram aqui, acredito que esteja dentro desse nosso slide, né?
Então tenho aqui o Chat base, foi uma das primeiras ferramentas aí que vieram, né, para permitir que a gente criasse agentes de A. Começou muito simplificado. Hoje ela já deu uma avançadinha, ainda é uma ferramenta eh pra criação de agentes mais simples.
A gente tem o Leng Flow, que permite já a criação de agentes mais parrudos, robustos, mais flexíveis. Temos Relevance AI, temos a própria Openii, né, com assistent e agora com responses API. a gente tem o DFI, Flow Wise, Zia, enfim, são ferramentas aqui, acredito que as mais eh conhecidas desse mercado.
E aí, antes da gente fazer um comparativo aqui, né, comparar essa ferramenta, aquela, ver qual que são os prós e contras de uma, pra gente tentar de alguma forma ver se a gente consegue chegar aqui em uma melhor ferramenta para criação de agentes de eu quero aqui voltar rapidamente aí a gente entender o que que é uma arquitetura de um projeto de agente de A, né? Então, pra gente entender quais são as ferramentas necessárias pra gente criar um agente já para daí a gente depois a gente discutir como que a gente pode chegar aí numa ferramenta mais adequada. Então, acho que o primeiro passo, né, para essa parte nossa criação de agente A é a nossa ferramenta que vai possibilitar de fato a gente criar esses agentes de A com as funcionalidades que a gente de fato precisa.
Então, a gente tem as ferramentas e a gente tem, obviamente, os modelos de linguagem que vão estar conectados essas ferramentas, dando a inteligência para essa nossa ferramenta. Além disso, um agente de A, um projeto de agente de A, ele não pode ficar sem aí uma eh alguma forma de criar automações e criar integrações, além de a gente ter a possibilidade aí ter de ter um backend ou um banco de dados para que a gente consiga armazenar aí as informações do nosso agente, tá? Mesmo que as integrações sejam as mais simples possíveis, mais simples a ponto de ser só pra gente conseguir de fato armazenar informações aí no nosso banco, a gente precisa minimamente eh disso daqui para que um agente seja minimamente útil aí pro nosso dia a dia.
E aí por fim a gente também tem a necessidade, né? A gente tem a necessidade de ter uma interface de uso pro nosso usuário. Então aqui, né, a gente vai ver depois, mas aqui pode ser, por exemplo, um WhatsApp da vida, um Instagram ou a próxima interface HBT, enfim.
Aqui entra a interface do usuário pra gente utilizar o nosso front end ali. E para fechar tem deais APIs e integrações, né? Aqui vai variar muito do projeto.
Então pode ser uma integração com o Google, com o Gmail, integração com o Google Calendar, integração com Trela da Vida. Aqui vai muito da necessidade do seu projeto. E aí dando nome aos bois de algumas ferramentas, né, que encaixam aqui em cada um desses bloquinhos.
Começando aqui pelo frontend, a gente tem aí nosso querido WhatsApp ou também o direct ou até até mesmo comentários do Instagram. Nosso agente pode morar lá para ter uma interface ali com o usuário que ele consegue se comunicar com esse agente ou até mesmo a gente criar interfaces completamente customizadas usando ferramentas aí no code, low code ou até mesmo hard code, né? Utilizando aqui, por exemplo, um Flutter Flow, é uma ferramenta no low code aí para criação de interfaces totalmente customizadas.
A parte de back end automações, a gente tem aí e recomenda o N8N, ferramenta que a gente usa extensivamente por aqui. A gente recomenda essa ferramenta tanto pela flexibilidade, né, tanto pela simplicidade com sua interface e visual paraa criação aí de automações e com sua flexibilidade, robusteza pra gente criar de fato automações que a gente consiga escalar, né, a um nível bem legal. como parte de dados e armazenamento de dados backend, a gente tem aí o Supase, né?
Podemos usar o Supas, podemos usar um um Google Sheets para para aplicações mais de nível de teste, mais simplificadas, que não vai exigir um grande volume de dados. A gente pode fazer esse uso também. E na parte de integrações e APIs ali, a gente aqui não faz muito sentido eu listar muito isso aqui, né?
Vai muito de projeto a projeto, mas posso usar um asas, posso usar de novo as APIs lá do do Google Calendr Gmail. H, pra parte de modelos, a gente tem diversos modelos também. E aqui embaixo a gente tem aí aquele, aquelas logos daquelas ferramentas que eu comentei que aqui aqui embaixo, né, tá de fato a nossa grande discussão, qual que é a melhor ferramenta pra gente fazer o nosso agente de a, o core desse agente de A.
E aí, mergulhando nesse tópicozinho dos agentes de A, o que que um agente de A hoje ele precisa integar pra gente? Uma ferramenta de criação de agentes de A permite, precisa permitir que a gente faça com nossos agentes de A. Até pouco tempo atrás, a gente poderia permitir que uma ferramenta ou outra não entregasse tudo isso aqui, né?
Porém, agora no momento que a gente tá, uma ferramenta de a gente já que não permite que a gente faça tudo isso aqui, já tá defasada, né? Então, ferramentas super simples que faz, são permitem a criação de forma muito simplificada, já entregam tudo isso aqui pra gente. E o que que é isso, né?
O que que um agente de A precisa poder conseguir fazer? Primeiramente, a gente precisa conseguir colocar as instruções desse agente de A, coisa mais básica, né? Então, o prompt base do agente de A, a gente precisa poder conseguir conectar ele com modelo de linguagem.
Isso aqui é básico também, super básico. A gente precisa permitir com que a gente dê aí uma memória, pelo menos uma memória de curto prazo para esse nosso agente, memória de curto e longo prazo, para que ele lembre da nossa conversação. Beleza?
Até aí, né? Todas as ferramentas sempre permitiram isso. Essa aqui é a base zero, assim.
E aí a gente entra na parte de do retrieval augmentation, né, que é o tal do rag, que seria basicamente como se a gente tivesse, entre aspas, né, treinando o nosso agente aí com PDFs, treinando com planilha de Excel, eh, arquivos TXT, onde a gente coloca arquivos pro nosso agente conseguir interpretar e utilizar como informação paraas suas respostas, né? Então aqui o RG e depois a gente vem aí com a possibilidade de gente fazer chamadas de funções APIs, né, integrações com o nosso agente. Então o nosso agente chamar APIs sistemas externos, se comunicar com sistemas externos para executar ações que antes ele não conseguiria.
Então isso daqui é onde nosso agente abre o mundo para ele e aqui de fato onde ele começa a ganhar super poderes para executar ações aí no na internet como um todo. E aqui nessa parte de funções, tools, APIs, que as ferramentas começam a se diferenciar brutalmente, né? Porque a as partes anteriores, né, as ferramentas elas chegam em um certo nível.
É claro que uma ou outra te dá muito mais flexibilidade de personalização desses pontos, mas a gente chega em uma certa estabilização, né? E aí o que as ferramentas buscam fazer é permitir integrações mais facilitadas, né? Então ela vão ao fato de integrar com outras plataformas de forma facilitada, integrar com canais de forma facilitada, seja um WhatsApp, Instagram, um Telegram, né?
ou integrar também com APIs para realizar essas esses tipos de função. Então, as ferramentas começam a se diferenciar aqui. E por que que eu tô pontuando essa parte de tools e funções específico?
Porque agentes de A, né, com automações, integrações, ou seja, com essa possibilidade de se integrar com outros sistemas, chamar funções, chamar automações, se integrar aí com o sistema até próprio da sua própria empresa, aqui tá um grande poder dos agentes de A. Aqui que a gente dá super poderes para ele. Em contrapartida, um agente de A que não tem automação, integração, até brinco aqui, volta pro chat EPT, vai lá no chat EPT que ele já vai te atender.
Você pode criar até agentes customizados lá, até dá para fazer integrações, né? fazendo uma brincadeira aqui. Volta lá que ele vai te atender muito bem.
Você não precisa est criando a gente já caso você não precise fazer esse tipo de integração. E aí agora voltando para aquele nosso ecossistema de ferramenta, aquelas nossas logos, né, diversas ferramentas, eu quero dividir essas duas ferramentas em dois grandes grupos e fazer um comentário geral sobre esses nossos grupos, né? Então, dividindo essas ferramentas aqui, eu tenho ao meu lado esquerdo ferramentas que elas surgiram depois do grande boom aí dos agentes de A, com o foco específico pra gente conseguir criar agentes de A.
Então elas surgiram para esse foco em específico. Depois que elas montaram, né, sua estrutura base para criação de agente já, elas foram agregando novas funcionalidades para realizar novas integrações de forma facilitada, né? Então que o agente conseguisse chamar aí funções, então seja Google Caner, seja aí uma API da do Gmail, do Trelo, por exemplo, ou canais, né?
Então formas da gente se comunicar com esses e agentes. Então seja aí um WhatsApp, um Instagram, um Telegram. E aí cada uma dessas ferramentas possui aqui os seus diferenciais.
Algumas com muito mais integrações que outras, porém algumas que não possibilitam, por exemplo, integração com um WhatsApp de forma nativa. Para eu integrar com o WhatsApp, eu preciso daí ter uma terceira ferramenta envolvida nesse caso. E aí, até voltando aqui no nosso no nosso esqueminha, né, no nosso esquema de automação e integração, que vai permitir fazer essas integrações, a gente poderia poderia, por exemplo, utilizar o N8N em conjunto com essa outra ferramenta para daí sim eu conseguir fazer integração com o WhatsApp.
Então, dependendo a ferramenta, a gente tem que fazer o uso de outras ferramentas para dar mais poder para ela para fazer automações personalizadas e até mesmo para integrar com outros canais. Algumas possibilitam aqui a gente fazer essas integrações de canais via chamadas de API, porém a gente vai ter também que construir aí isso de uma forma muito provavelmente em uma outra ferramenta, fazendo integrações. Então a gente acaba em algum momento podendo ter alguma limitação que a ferramenta entrega pra gente.
E aí já do nosso lado direito aqui, a gente tem aí o N8N e o Make, que são ferramentas que existem já aí há muito mais tempo, né? Elas surgiram já há alguns anos atrás que elas surgiram com o foco de da gente conseguir criar aí automações e integrações com sistemas. Então essas ferramentas aqui elas já possuem aí integração com uma e centenas de ferramentas e plataformas conhecidas por todos nós aí na internet.
Então já tem integração nativa com Gmail, com Trelo, com e o calend do Google e por aí vai. Então eles já possuiam essas integrações e permitia que a gente fizesse aí automações com esses sistemas, né? Então, chega a informação de um lugar, eu passo para outro, automatizo, mudo o dado, jogo para um outro lugar.
Esse era o principal foco, né, dessas ferramentas. E aí, com o boom da criação do dos agentes de A, o que essas ferramentas fizeram foi integrar, né, as funcionalidades de agentes de A nativamente dentro das suas plataformas. Então elas saíram, né, do dessa visão apenas de automação, integraram a parte de agente já e ela unificaram todo o ecossistema que elas já tinham de integrações pré-prontas com agora a possibilidade de criação de agentes de A.
O N8N conseguiu fazer isso com mais agilidade, né? trouxe implementou aí todo um framework languechain dentro das suas eh da sua plataforma de forma nativa. O Make mais recentemente implementou aí e faz poucas semanas que ele implementou um node ali de criação de agentes de A, mas também tá com essa função.
E o Net veio essa agilidade aí de fazer essa implementação. Então essas ferramentas aqui, o que as outras ferramentas estão hoje correndo, né, para conseguir fazer integrações, ter eh ferramentas nativas, canais nativos. Essas plataformas elas já conseguiram utilizar de um ecossistema gigantesco que ela tinham de plata de de integrações pré-prontas, além de já de utilizar também das possibilidades da gente conseguir criar automações e criar integrações com essas plataformas, que é o foco principal delas.
E isso aqui para mim coloca, principalmente falando especificamente mais do N8N aqui em um outro patamar, né, um outro nível assim pra gente conseguir criar os nossos agentes de forma totalmente escalável e totalmente flexível aí eh podendo criar agentes de fato robustos, integrados a qualquer tipo de sistema que a gente quiser com uma flexibilidade muito interessante. Eu excluo o make desse caso porque ele demorou para fazer esse tipo de integração. O agente de ainda dele está bem recente, né?
Então, poucas semanas que eles fizeram implementações, ainda muito simplificados comparado com o Inuen, que também possuem outras características e outros benefícios que eu vou comentar já em breve. Então, para mim, né, com esses primeiros pontos, né, trazendo essa e contexto geral para mim, hoje o N2N tem se despontado aí como possivelmente ser uma das melhores ferramentas pra gente criar a gente já. E aí eu quero trazer alguns argumentos a mais para comprovar esse meu ponto de vista e pegar a opinião de vocês aí também nos comentários para entender se vocês concordam com isso ou não.
Então reforçando tudo que eu comentei, né? Porque o N8N, né? O N8N, primeiramente, novamente, ele é uma ferramenta de automação e integração.
Ele nasceu com isso já faz uns bons anos, já tá no mercado há uns bons anos, fazendo isso daí com uma maestria muito boa, né? Ele já tem aí centenas de integrações pré-prontas, né? Já vem desse universo de automação e integração.
E esse ecossistema como todo, como eu comentei, a gente consegue hoje utilizar dentro do nosso agente de que ele já veio construindo aí nos no durante os anos passados, hoje à disposição dos nossos agentes. Porém, como eu comentei até aqui, né, outras ferramentas como o Zapper, o Make também possuem essas possibilidades, né, de fazer automação integração, já tem centenas de integrações pré-prontas, já tem algumas integrações aí também com IA. Porém, quando a gente começa a entrar nesse universo de A, é aqui que o make, o N8N já começa a despontar.
Além do nosso quarto tópico também faz a despontar bastante. Então, o nosso terceiro tópico aqui é essa parte de funções avançadas de A e agentes de A. Como eu comentei, Netwin, ele integrou nativamente dentro dessa plataforma o Framework Linkchain, hoje um dos maiores frameworks de desenvolvimento de aplicativos de IA, né?
E o Ener incorporou isso nativamente dentro da plataforma. Então, possibilitando que a gente crie agentes já de fato diferenciados aí de uma forma bem simplificada e no code dentro da tecnologia, diferente aí do Zapper com funções muito mais simplificadas, diferente do make que implementou recentemente aí uma função de agente já, mas também ainda mais limitado que a gente tem aqui dentro do N8N. E aí, por fim, a OK coloca ele também em um outro patamar, né, facilitando eh muita coisa pra gente, colocando ele um nível de escala, nível de robustez muito interessante.
Então, a gente consegue criar todas aquelas funções que eu já comentei, modelo de LLM, memória de curto prazo, longo prazo, fazer o rag, conectar com tools e utilizar de todo o ecossistema que ele já permite aí de funções, né, e de e integrações pré-prontas para fazer essas chamadas de funções. A gente tem aqui um pouquinho a carinha desse nosso node lá dentro do já. Então a gente vê aqui possibilidade dear com modelo, com a memória, já fazer chamadas de funções aí de maneira bem eh facilitada com nodes pré-prontos.
Aqui nesse exemplo aqui, utilizando aqui o Google Calender, por exemplo, que é uma integração pré-pronto pra gente criar aí uma eh uma evento dentro do Google Calendar a partir do nosso agente. Então, de forma bem facilitada eh já essa integração. E além disso também agnóstico aos modelos de A.
Grande maioria das ferramentas hoje tem essa possibilidade, algumas mais limitado, outras super limitado, né? como, por exemplo, aí o response CPI da Openii, que permite a gente apenas se conectar com a Openii, mas ele tem essa possibilidade. E aí, por fim, o último tópico que coloca ele também de novo em um outro nível, outro patamar aí pra gente criar agentes de a de fato escaláveis que não vai acabar e quebrar o nosso bolso aí é o fato do N8N também ter aí e um código, né, um a possibilidade da gente fazer a instalação no nosso servidor da da plataforma por ele disponibilizar o código fonte dele pra gente fazer essa instalação.
Então eu tenho aí uma licença, né, de código aberto, né, não é necessariamente open source, mas é um tema muito pra gente entrar por aqui. O fato é que a gente consegue de maneira legal, né, totalmente possível, pegar o código da instalar no nosso servidor, utilizar isso paraos nossos projetos aí de forma ilimitada, sem ter um custo com a plataforma, coisa que o make a gente o makeapper também a gente tem aí o custo direto com a plataforma de e o uso dela, né, pela pagando a empresa diretamente do Zapper e do Make Então em resumo, esses são os principais motivos pelo qual eu acho que o N8N hoje a gente consegue estar coroando ele aí. e como atualmente a melhor ferramenta pra gente est criando aí os nossos agentes de a, né, toda essa, né, integração com esse ecossistema da gente criar automações e os nossos agentes já robustos aí, né, bastante interessantes, flexíveis e parrudos dentro de um mesmo ecossistema, a gente poder fazer essas integrações, né, de novo, dos agentes de A, né, Tia avançada, de fato, com funções bem específicas do LCH Chain dentro do Nin incorporadas pra gente utilizar de maneira totalmente no code na plataforma e a gente ter essa possibilidade de redução total de custos aí fazendo autohospedagem do Neten no nosso servidor, trazendo é isso para dentro de casa, não tendo esses custos com a ferramenta e com as empresas detentoras da ferramenta.
E para reforçar ainda mais esse meu ponto, a gente vê isso se concretizando de fato no mercado, né? Então esse aqui é um gráfico do uso do NTN nos últimos e na verdade a busca no interesse no longo do tempo, né? No Google Trends do N2N, a gente vê um boom bizarro do N2N aí desse durante esse ano, muito por conta dos agentes de A, do poder de fato que essa ferramenta tem pra criação de agentes de A e como ela tá se posicionando bem nesse mercado.
Já foi, é, dito pela plataforma que o foco deles total esse ano, no próximo ano, é em implementar funções de agente de então eles estão caindo de cabeça nisso. Além do fato deles terem acabado de fechar aí um investimento de 55 milhões, né, de euros, né, uma rodada série B, onde eles também comentaram que grande parte desse investimento aí vai ser para melhorar a plataforma nessa parte de criação de agentes de aula. Então, não é só eu, Neto maluco aqui comentando que essa é uma ferramenta excelente pra gente criar.
ante já é o mercado aí investindo, né, todo mundo, né, no Google buscando isso, se eh mostrando claramente com os dados que a gente tem aí no mercado hoje e mostrando rapidamente alguns looks com nível de possibilidade e flexibilidade que a gente tem para criar agentes já para vocês. Aqui eu vou mostrar para vocês alguns dos fluxos possíveis. A gente tem aqui um eh um agente de integrado ao WhatsApp.
Então a gente vê aqui o nodezinho do WhatsApp oficial da meta já completamente integrado aqui o N8N que a gente pode fazer o uso. Então aqui eu consigo criar agentes de A, né, extremamente flexíveis. Tem um agente de A aqui integrado a WhatsApp aqui que consegue eh parametrizar todos os dados.
Ele desativa para fazer o atendimento humano. Ele faz tratamento de mensagem, então, para entender áudio, entender eh imagem, entender documento. A gente pode colocar entender o que você quiser aí nas nas suas automações.
Ele faz o entendimento de mensagem picotada. Se usuário manda: "Oi, tudo bem? Como é que vai?
" Tudo uma mensagem em seguida da outra. Ele faz o entendimento dessas mensagens como um todo para responder apenas uma mensagem. Ele faz gestão do usuário todo em um banco de dados estruturado.
Nesse caso que a gente tá usando o Supasão eh do usuário. A gente tem aqui o nosso agente de A com memória, com a inteligência da Openi. Ele tem aqui também a parte de, né, de novo fazer a desativação do agente.
Ele consegue, né, refletir sobre a resposta dele e fazer um uma resposta muito melhor com isso. A gente consegue parametrizar o prompt dele para ele, enfim, fazer basicamente o que você quiser. E a gente consegue também pedir aqui para ele responda as mensagens de forma picotada, de maneira humanizada, pro usuário não responder aquele textão gigantesco.
Então tudo isso aqui no a gente consegue fazer e o que vier na sua cabeça consegue integrar aqui com ferramentas e funções que a gente já tem à nossa disposição aqui, né? Então aqui a gente tem diversos aplicativos já pré-prontos, né? Totalmente integrados no então tem clicap aqui em cima.
A gente pesquisar aqui vai ter o Gmail, né? Gmail, tem o Google, né? Calendário, tem Figma.
Então, diversas integrações que a gente consegue fazer. Então, aqui integrado ao WhatsApp, eu tenho outro aqui integrado ao Telegram já pré-pronto e quando a gente não tem essas integrações pré-prontas, eu consigo criar totalmente personalizado. Então, esse aqui é o integrado ao Instagram, né?
Então, só eu utilizo um web hook aqui para receber a minha informação. Eu também posso utilizar um webhook para responder lá no nosso direct do Instagram ou também uma Evolution API, uma API não oficiar oficial, né, do WhatsApp. que não precisa ser necessariamente a pi oficial do WhatsApp e da meta.
Também utilizando aqui eh web hooks para fazer essa integração. Então, novamente, sem chover muito no molhado aqui, por essas e outros motivos aí para mim, hoje o N8N tem se despontado como a melhor ferramenta pra gente criar agente de A. É a ferramenta de uso, é onde a gente tá investindo nosso tempo, é onde a gente tá criando os nossos agentes de A.
E é para quem tá começando, recomendo aí testar o N8N, verificar se o que eu tô falando aqui é verdade. Teste outras ferramentas também, mas a partir dos nossos testes, dos nossos usos, essa é a ferramenta que a gente hoje tem utilizado, né? Hoje, no dia de hoje, o mercado pode mudar, as coisas podem evoluir aí nos próximos meses, mas hoje aqui, o momento que a gente está, hoje é a ferramenta que a gente tem utilizado, que a gente vai continuar utilizando.
E aí para você novamente que quer aprofundar um pouco mais N8N, criação de agentes já, te convido novamente a nossa masterclass que vai acontecer aí no dia 6 de maio, né, a próxima terça-feira. Vai ser uma masterclass ao vivo, né, às 7 horas da noite, onde o Mateus vai est explorando aí esse universo de agentes de como você pode se tornar um gestor de agente de A, o que que é isso, qual que é esse mercado, como que você se posiciona nesse mercado, como você consegue criar os seus primeiros agentes de aqui dentro do new, né, utilizando essa plataforma, te mostrar alguns cases, alguns exemplos, o que que é possível fazer. Então, novamente, te convido para essa masterclass.
Acredito que vai ser muito proveitosa aí para você que tá buscando entrar nesse mercado, até mesmo para você que já tá nesse mercado, quer aí e dar um próximo passo, né, nesse mercado. A gente vai ter aí alguns presentinhos para quem tiver presente na aula assistindo asso, com papel e caneta na mão. Então, não perde essa aula.
Próxima terça-feira, dia 6 de maio, às 7 horas da noite, ao vivo, sem replay. Então vejo vocês por lá, vou estar aí por trás das câmeras, mas acompanhando também o o desenvolver dessa nossa aula. Então pessoal, por hoje era isso nesse nosso vídeo.
Deixa nos comentários aí se vocês concordam, discordam, quais são os pontos que vocês acham relevantes aí também a gente analisar, né, uma melhor ferramenta de de agentes para criação de agentes de vou estar respondendo todos aí como a gente sempre faz em todos os nossos vídeos aqui, beleza? Então vejo vocês na próxima. Até mais.
