Começando n8n

Esse é o primeiro post do fluxion.press. E se você também está começando do zero, talvez essa leitura valha mais do que um tutorial gravado por quem já sabe tudo.

AUTOMAÇÕESIAN8N

Por Caio

5/8/20245 min read

O que é o N8N (e por que eu escolhi começar por ele)

O n8n é uma ferramenta de automação e integração de sistemas. Em palavras mais simples: ele conecta aplicativos e faz coisas acontecerem automaticamente, sem você precisar intervir.

Imagina que toda vez que alguém te manda uma mensagem no WhatsApp, uma inteligência artificial lê essa mensagem, pesquisa, e responde — tudo sozinho. É esse tipo de coisa que o n8n faz.

Alguns pontos que me chamaram atenção logo de cara:

Centenas de integrações já prontas (Google Sheets, WhatsApp, Gmail, e muito mais);
Suporte a agentes de IA de verdade;
Versão gratuita na nuvem pra quem está começando;
Possibilidade de hospedar no próprio servidor no futuro (self-host).

Os três princípios que mudaram minha forma de pensar

Comecei meus estudos assistindo a um curso gratuito no YouTube voltado para iniciantes, e antes de mais nada que fique claro meus sinceros agradecimentos a equipe do canal "NoCode StartUp" por disponibilizar um conteúdo tão rico gratuitamente, fui documentando cada passo ao mesmo tempo que praticava e aqui está minha primeira publicação da experiência.

Primeiramente, o curso apresentou três princípios que são a base de qualquer automação no n8n. Parece simples, mas entender isso de verdade faz toda a diferença:

1. Toda automação começa com um gatilho. Nada acontece do nada. Sempre existe um evento que dá o pontapé inicial — uma mensagem recebida, um formulário preenchido, um horário programado.

2. Inputs + Ação = Output. Cada etapa da automação recebe dados de entrada, faz alguma coisa com eles, e gera dados de saída. É um fluxo lógico e sequencial.

3. Só é possível usar dados de nodes anteriores. Cada bloco do fluxo só enxerga o que veio antes dele. Isso parece óbvio, mas é um erro fácil de cometer no começo.

Vou ser direto com você: sou um completo iniciante.

Não tenho formação em TI, não sou programador, e até poucos dias atrás nunca tinha ouvido falar em N8N. Mas decidi que precisava me aprofundar em um nicho com grandes possibilidades e oportunidades, e a área de automações com IA pareceu o caminho mais emergente para aplicar estudo e constância. Então aqui estou, documentando tudo desde o zero — os acertos, os erros, e até os momentos em que precisei pedir ajuda para o Gemini para entender e resolver um bug.

Projeto 1: Chat com agente integrado ao Google Sheets

O primeiro projeto foi simples, mas muito satisfatório.

Criei um fluxo com um gatilho de chat — quando alguém manda uma mensagem, o N8N captura. Depois, usei um node chamado Edit Fields pra filtrar só os dados que me interessavam: o ID da conversa e o texto da mensagem.

Em seguida, conectei tudo a uma planilha do Google Sheets que criei chamada "Primeiro Contato N8N". Cada mensagem enviada no chat ia direto pra planilha, organizada em duas colunas: IdConversa e Mensagem.

Simples? Sim. Mas ver isso funcionando pela primeira vez foi genuinamente empolgante.

A parte mais interessante veio depois: configurar um agente de inteligência artificial dentro do fluxo.

Um agente de IA, na prática, é composto por:

Um modelo de linguagem (GPT, Claude, Llama, Gemini...);
Um prompt — as instruções que definem a personalidade e as regras do agente;
Memória — para o agente lembrar do contexto da conversa;
Ferramentas (Tools) — funções externas que o agente pode usar, como pesquisar na Wikipedia ou fazer cálculos.

No meu caso, usei o Groq como provedor do modelo de linguagem — uma opção gratuita que eu não conhecia antes. Configurei o agente para ser um "super agente de suporte educado e engraçado", adicionei memória simples do próprio n8n, uma calculadora e a Wikipedia como ferramentas.

Lembrando que para esse cenário simples, o "Simple Memory" disponibilizado pelo n8n é perfeito para estudo, porém em um ambiente de produção o recomendado é integrar outras soluções mais robustas para gerenciamento de banco de dados, como exemplo do MongoDB ou Postgres.

O bug que me tirou da zona de conforto

Aqui vem a parte honesta.

Tudo estava funcionando bem até eu perguntar ao agente: "Qual a data de nascimento do Michael Jackson?"

Erro. O workflow quebrou com a mensagem "Network response was not ok".

Fui entender o que aconteceu: o node do Wikipedia no n8n faz buscas em inglês por padrão. Quando meu agente recebeu a pergunta em português e tentou pesquisar com o texto em português, a resposta falhou.

Resolvi em duas frentes, com ajuda do Gemini:

1. Adicionar uma instrução no prompt do agente:

"Quando precisar usar a Wikipedia, traduza os termos de busca para o inglês e use apenas palavras-chave simples. Responda sempre ao usuário em Português (PT-BR)."

2. Troca do modelo de linguagem: Mudei do "llama-3.1-8b-instant" para o "llama-3.3-70b-versatile". A diferença importa muito:

Depois dessas duas mudanças, o agente passou a funcionar perfeitamente. Mandei o link para dois amigos testarem — os dois conseguiram respostas satisfatórias sobre a vida de Picasso e Michael Jackson.

Abaixo um print de um teste com a versão final do agente, lembrando que todas as interações no chat são salvas em duas colunas no Google Sheets, possibilitando enriquecer um banco de dados com "IdConversa" e "Mensagem". Em um cenário de atendimento ao cliente seria possível após as primeiras duas semanas de operação, definir quais as dúvidas mais frequentes dos clientes referente a um produto ou serviço, e treinar o agente para sanar tais dúvidas.

Projeto 1 - Conclusão

Projeto 2: integrando o agente no WhatsApp

O segundo projeto foi mais ambicioso: fazer o agente de IA responder automaticamente pelo WhatsApp, porém utilizando a mesma infraestrutura do Projeto 1 com poucas alterações no Workflow, foi possível realizar a integração.

Pra isso, aprendi dois conceitos novos:

API → uma forma de dois sistemas se comunicarem
Webhook → comunicação passiva; um sistema avisa o outro quando algo acontece

Usei o Z-API, uma solução (paga, mas com 2 dias grátis) que integra números de WhatsApp a sistemas externos. Configurei um Webhook no n8n pra receber as mensagens e adicionei filtros importantes pra evitar ruídos:

Se for mensagem de grupo → ignora
Se for mensagem automática → ignora
Se a mensagem vier da própria API → ignora

Depois dos filtros, o fluxo segue: salva os dados no Google Sheets, passa pelo agente de IA, e usa uma requisição HTTP POST pra enviar a resposta de volta pelo WhatsApp via Z-API.

A conta trial do Z-API adicionou um aviso de teste nas mensagens, o que bagunçou um pouco o visual da conversa — mas o agente respondeu. Funcionou.