O que o AI Agent Faz
O nó AI Agent no n8n é uma das ferramentas mais poderosas para automação de workflow, permitindo que você integre modelos de chat avançados (como OpenAI, Gemini, Anthropic, etc.), aproveite memória e encadeie uso dinâmico de ferramentas, tudo dentro de seus workflows visuais.
- Serve como um motor de raciocínio autônomo, conectando-se a modelos de chat que podem receber prompts, lembrar contexto prévio e invocar "ferramentas" externas (outros nós) para coletar dados, tomar decisões ou automatizar processos multi-etapa
- Capacita workflows complexos e conscientes de contexto - seu agente pode responder perguntas, transformar dados, buscar informações de APIs, atualizar bancos de dados e muito mais, tudo guiado por suas instruções e engenharia de prompt
- Suporta uso modular de ferramentas: conecte sub-nós de ferramentas para dar ao agente habilidades como consultas de banco de dados, buscas web ou até mesmo invocar sub-workflows
Principais Casos de Uso
- Assistentes Conversacionais: Construir chatbots capazes de manter contexto, responder perguntas ou executar lógica sofisticada ao longo de muitas etapas
- Processamento Automatizado de Dados: Permitir que um agente transforme, analise, resuma ou gere insights de dados de negócio, CRMs, tickets de suporte e muito mais
- Automação Multi-etapa: Deixar o agente decidir quais ações tomar e em que ordem, buscando, modificando e sintetizando informações através do seu stack de tecnologia
- Supercarregando Integração: Combinar modelos de chat com memória e ferramentas externas, como APIs, arquivos ou bancos de dados, para automações dirigidas por IA que você não poderia construir apenas com regras
Como Usar Efetivamente
- Adicionar o Nó: Insira um nó AI Agent no seu workflow; anexe um modelo de chat (ex: OpenAI, Gemini, Claude) como o modelo para raciocínio
- Conectar Ferramentas: Adicione sub-nós de "ferramenta", estes expõem habilidades extras ou APIs (como requisições HTTP, lookups de banco de dados, ações Slack/Notion, etc.) que seu agente pode chamar durante a conversa para resolver consultas de usuários
- Engenharia de Prompt:
- Crie instruções claras e específicas ("mensagens de sistema") e templates para suas saídas desejadas
- Use seções estruturadas (papel, instruções, ferramentas, formato) para guiar e restringir respostas do agente, garantindo precisão e relevância
- Itere, teste vários estilos de prompt, documente o que funciona e ajuste para confiabilidade de produção
- Adicionar Memória: Configure definições de memória (vector store, workflow memory ou histórico de conversação) para que seus agentes possam lembrar contexto prévio e agir coerentemente através de etapas
- Configurar Opções Avançadas:
- Defina formatos de saída, modelos de fallback, limites de taxa ou passthrough binário para cenários complexos
- Retorne passos intermediários se transparência ou debugging for importante
- Trigger e Roteamento: Combine com nós Webhook ou chat trigger para UIs conversacionais ou com endpoints de API para agentes programáticos
Componentes Principais
1. Chat Model
O "cérebro" do agente - modelos suportados:
- OpenAI: GPT-4, GPT-3.5-turbo
- Anthropic: Claude 3 (Opus, Sonnet, Haiku)
- Google: Gemini Pro, Gemini Ultra
- Local Models: Ollama, LM Studio
2. Tools
Ferramentas que o agente pode usar:
- HTTP Request Tool: Fazer chamadas de API
- Database Tools: Consultar bancos de dados
- Calculator Tool: Realizar cálculos
- Webhook Tool: Acionar outros workflows
- Custom Tools: Criar ferramentas customizadas
3. Memory
Como o agente lembra informações:
- Buffer Memory: Lembra N últimas mensagens
- Window Memory: Janela deslizante de contexto
- Summary Memory: Resume conversas longas
- Vector Store Memory: Busca semântica em histórico
Engenharia de Prompt
Estrutura Recomendada
Um prompt efetivo deve conter:
1. Papel/Identidade
Você é um assistente especializado em análise de dados de vendas.
2. Contexto e Objetivo
Seu objetivo é ajudar usuários a entender suas métricas de vendas e gerar relatórios.
3. Ferramentas Disponíveis
Você tem acesso a: 1) Banco de dados de vendas, 2) API de CRM, 3) Gerador de gráficos
4. Formato de Resposta
Sempre responda em JSON com: {"analysis": "...", "recommendation": "..."}
5. Restrições e Regras
Nunca compartilhe dados confidenciais. Se não tiver certeza, peça esclarecimento.
Exemplos Práticos
Exemplo 1: Assistente de Suporte ao Cliente
Cenário: Chatbot que responde perguntas e cria tickets
- Chat Model: GPT-4
- Tools: Buscar FAQ, Criar Ticket no Zendesk, Consultar Status de Pedido
- Memory: Buffer Memory para lembrar conversa
- Prompt: "Você é um agente de suporte. Ajude clientes e crie tickets quando necessário."
Exemplo 2: Análise Automatizada de Dados
Cenário: Agente que analisa dados de vendas e gera insights
- Chat Model: Claude 3
- Tools: Consultar DB de Vendas, Gerar Gráficos, Enviar Email
- Memory: Window Memory para contexto de análise
- Output: Structured Output Parser para JSON consistente
Exemplo 3: Assistente de Pesquisa
Cenário: Agente que pesquisa informações e compila relatórios
- Chat Model: Gemini Pro
- Tools: Web Search, Consultar Base de Conhecimento, Criar Documento
- Memory: Vector Store para lembrar pesquisas anteriores
- Workflow: Webhook → Agent → Respond to Webhook com relatório
Melhores Práticas
- Sempre defina o propósito, papel e estrutura de resposta na mensagem de sistema para resultados repetíveis e de alta qualidade
- Use ferramentas para lidar com qualquer lógica ou processamento que seja não confiável ou caro via LLM - busque dados, lide com cálculos ou armazene saídas com sub-nós
- Ajuste memória ao caso de uso: stateless para tarefas únicas, conversacional para suporte/chat, ou global para raciocínio persistente
- Teste com entrada do mundo real e itere na estrutura de prompt e composição de ferramentas para performance de agente grau produção
- IA é mais forte quando pode "pensar" mas use ferramentas determinísticas para web scraping, cálculos ou integrações
- Monitore custos - LLMs consomem tokens, otimize prompts e use memória apropriada
- Implemente fallbacks - tenha plano B se modelo falhar ou não responder adequadamente
Recursos Avançados
1. Structured Output Parser
Force o agente a sempre retornar JSON estruturado:
- Define schema exato de resposta
- Elimina parsing imprevisível
- Perfeito para integrações com outros sistemas
2. Multi-Agent Systems
Combine múltiplos agentes especializados:
- Agente pesquisador + Agente escritor
- Agente de triagem + Agentes especialistas
- Orquestrador + Agentes executores
3. RAG (Retrieval Augmented Generation)
Combine agente com base de conhecimento:
- Vector Store com documentos da empresa
- Agente busca informações relevantes
- Gera respostas baseadas em conhecimento real
4. Function Calling
Deixe o agente decidir quando chamar funções:
- Define funções disponíveis
- Agente escolhe qual usar baseado no contexto
- Pode encadear múltiplas funções
Considerações de Performance e Custo
Otimização de Custos
- Use modelos apropriados: GPT-3.5 para tarefas simples, GPT-4 para complexas
- Limite tamanho de contexto: Não envie mais informação do que necessário
- Cache quando possível: Reutilize respostas para perguntas similares
- Implemente rate limiting: Controle número de requisições
Performance
- Streaming: Habilite para respostas mais rápidas em UIs
- Async Processing: Para tarefas longas, processe em background
- Timeout Apropriado: Configure timeouts baseado no modelo
O nó AI Agent verdadeiramente "supercarrega" workflows, mesclando raciocínio LLM, memória e uso dinâmico de ferramentas em um único motor de automação flexível no n8n.