Como criar um agente de IA do zero com n8n
Um agente de IA no n8n se monta com quatro peças: o node AI Agent como cérebro, um Chat Model conectado a ele, um node de Memory para lembrar da conversa e Tool nodes (busca, planilha, calendário) que o agente decide sozinho quando chamar. No fim, um Webhook expõe tudo para qualquer app usar.
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Em resumo
- Agente de IA no n8n = node AI Agent + Chat Model + Memory + Tools ligados entre si.
- O agente decide sozinho qual ferramenta chamar, num loop de raciocínio e ação.
- Um Webhook na entrada e um Respond to Webhook na saída publicam o agente para qualquer app.
O que é um agente de IA no n8n (e como é diferente de um workflow comum)
Um workflow comum no n8n segue uma ordem fixa: o node A sempre chama o node B, na mesma sequência. Um agente de IA troca essa ordem fixa por uma decisão do modelo a cada passo: ele lê o pedido, escolhe qual ferramenta usar, olha o resultado e decide o próximo passo sozinho.
Isso é o que se chama de agentic loop: o modelo raciocina, age (chama uma tool), observa o resultado, e repete até ter uma resposta final. No n8n, esse loop mora dentro de um único node chamado AI Agent, que fica no centro do fluxo.
Todo o resto — Chat Model, Memory, Tools — são nodes que você encaixa nas entradas laterais do AI Agent. Ele é o orquestrador; os outros nodes são peças que ele consulta quando precisa.
Como conectar um LLM ao agente no n8n
O AI Agent precisa de um Chat Model ligado na entrada dele. Existem nodes prontos para os LLMs mais usados: OpenAI, Anthropic, Google Gemini e também modelos abertos rodando em servidor próprio via Ollama.
- Arraste o node AI Agent para o canvas.
- Na entrada 'Chat Model', escolha o provedor e cole a chave de API dele nas credenciais.
- Escreva o prompt de sistema descrevendo o papel do agente e os limites do que ele pode fazer.
Na minha leitura, para um agente que precisa chamar várias ferramentas em sequência com confiança, GPT e Claude tendem a seguir instrução de function calling de forma mais consistente do que a maioria dos modelos abertos. Se o volume de chamadas é baixo e o orçamento é a maior restrição, um modelo aberto local via Ollama resolve bem tarefas mais simples de uma ou duas ferramentas por conversa.
Consulte a página de preços oficial de cada provedor antes de escolher — o custo muda de acordo com o tamanho do contexto e a quantidade de chamadas de ferramenta que o agente faz por conversa.
Como dar memória ao agente no n8n
Sem memória, o agente esquece tudo a cada mensagem nova — cada chamada ao webhook vira uma conversa do zero. O n8n resolve isso com nodes de Memory ligados na entrada correspondente do AI Agent.
| Tipo de memória | Quando usar |
|---|---|
| Simple Memory (buffer em RAM) | Testes rápidos; perde tudo se o n8n reiniciar |
| Postgres Chat Memory | Produção; guarda o histórico por session ID entre reinícios |
| Redis Chat Memory | Produção com muitas conversas simultâneas e resposta rápida |
O ponto chave é o session ID: é ele que diz ao node de memória qual conversa buscar. Normalmente vem do número de telefone, do ID do usuário logado, ou de um campo enviado no corpo do webhook.
Para qualquer agente que vai receber tráfego real, use Postgres ou Redis. Simple Memory serve só para testar o fluxo dentro do editor do n8n.
Quais ferramentas dar ao agente: busca, planilha e calendário
Cada Tool node conectado ao AI Agent vira uma opção que o modelo pode escolher chamar. O n8n decide isso sozinho, comparando a descrição da tool com o que o usuário pediu — é o mesmo mecanismo de function calling usado por assistentes comerciais.
- Busca na web: node HTTP Request Tool apontando para uma API de busca (Tavily, SerpAPI ou similar).
- Planilha: Google Sheets Tool para ler linhas, adicionar registro ou atualizar uma célula específica.
- Calendário: Google Calendar Tool para checar horário livre e criar evento.
- Cálculo ou lógica sob medida: Code Tool, quando nenhuma tool pronta resolve.
A parte que mais importa aqui é o campo de descrição da tool. É o único texto que o modelo lê para decidir se aquela ferramenta serve para o pedido — descrição vaga gera chamada errada ou nenhuma chamada.
Escreva a descrição da tool como se fosse para outra pessoa: 'usa esta ferramenta para verificar horário livre no calendário antes de marcar reunião' funciona melhor do que só 'Google Calendar'.
Como publicar o agente como webhook para qualquer app chamar
Troque o gatilho do fluxo por um node Webhook. Ele gera uma URL que aceita requisição POST vinda de qualquer sistema: um site, um app de celular, o WhatsApp via API oficial, ou outro backend seu.
- Adicione o node Webhook como primeiro node do fluxo, método POST.
- Ligue a saída dele ao AI Agent, mapeando o corpo da requisição para o campo de entrada do agente e o session ID para o campo de memória.
- No final do fluxo, adicione um node Respond to Webhook devolvendo a resposta do agente em JSON.
- Ative o fluxo — o n8n troca a URL de teste por uma URL de produção.
A partir daqui, qualquer app que consiga fazer um POST HTTP consegue conversar com o agente. Não existe SDK específico: é uma API HTTP comum, com autenticação por header se você configurar isso no node Webhook.
Erros comuns ao montar um agente de IA no n8n
- Prompt de sistema muito genérico: o agente chama ferramenta errada ou não chama nenhuma. Seja específico sobre quando usar cada tool.
- Esquecer o session ID no webhook: cada mensagem vira uma conversa nova, sem contexto do que veio antes.
- Dar acesso de escrita total a uma planilha ou calendário de produção antes de testar em uma cópia.
- Não limitar o número de repetições do agentic loop: um agente preso repetindo a mesma tool consome tempo e chamadas de API sem necessidade.
Teste o fluxo pelo modo de chat do próprio editor do n8n antes de ativar o webhook. Isso mostra cada passo do raciocínio do agente e qual tool ele escolheu, o que facilita achar onde a descrição da ferramenta está confusa.
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Perguntas frequentes
- Precisa saber programar para criar um agente de ia no n8n?
- Não para o básico: os nodes de AI Agent, Memory e Tool se configuram sem código. Programar ajuda só em regras específicas, usando o Code node.
- Qual llm usar no agente do n8n?
- Para agentes com várias ferramentas em sequência, modelos como GPT e Claude costumam seguir instrução de function calling de forma mais confiável. Para tarefas simples e orçamento apertado, um modelo aberto local via Ollama resolve bem.
- O n8n é grátis para montar agente de ia?
- O n8n é open source e pode rodar em servidor próprio sem custo de licença. O gasto real vem das chamadas de API do LLM e das ferramentas externas usadas pelo agente.
- Dá para o agente do n8n responder no whatsapp?
- Sim: basta trocar o gatilho do fluxo pelo node de integração oficial de WhatsApp em vez do Webhook genérico, mantendo o mesmo AI Agent por trás.
