Um AGENTE de IA na prática com N8N, OpenAI e Baserow

essa semana foi uma semana super importante dentro da comunidade eiders porque nós finalmente conseguimos regravar todo o nosso curso toda a nossa trilha básica e disponibilizamos para os nossos alunos no formato de ai Builders go né o novo nome que nós estamos dando aí esse produto dentro da estrutura da i Builders e a ideia é que a i Builders go possa ser uma formação onde você vai ser capaz de dominar tudo que você precisa basicamente para começar a trabalhar com automações e inteligência artificial e nesse vídeo eu quero dar um exemplo eu quero te apresentar

um dos nossos projetos que você aprende lá dentro da i Builders Mas mesmo que você não entre ou que você só esteja aqui de curioso fica nesse vídeo porque vai ser interessante você conhecer basicamente como é que é a estrutura e até para que você possa reproduzir aí mesmo caso você tem algum certo alum Um Certo nível de conhecimento de como fazer né mas aqui eu vou tentar ser bem didático e vou te mostrar tudo mesmo Como é que você pode fazer isso essa aqui é a ideia Beleza então só para você entender né a

a ideia que na trilha técnica da i go é poder passar por vários passos e todo e dentro desses Passos nós vamos trabalhar vários conceitos em determinados projetos para que você domine certas áreas dentro desse universo de automações e inteligência artificial então todo nosso trilha técnica ele está dividido em projetos então tem introdução que a gente trabalha os fundamentos da automação inteligência artificial tem o projeto automass que é o que eu vou mostrar hoje que a gente chama de agente de a fundamental é o seu primeiro agente de a e você vai entender o que

que é um agente de a Como que você faz toda essa estrutura e como conecta ele direto no WhatsApp para que ele se torne um projeto real mesmo e já possa colocar aí na rua né Depois tem um bookkeeper que a gente avança um pouquinho aprende mais sobre functions sobre modais e it guru que é o último projeto onde você vai aprender sobre file search e e fazer coisas um pouquinho mais avançadas dentro desses projetos se você chegar até aqui você tá dominando 90% de tudo que você precisa para começar a trabalhar nessa área na

verdade diria que 100% para começar a trabalhar 90% do que você vai trabalhar ao longo do caminho essa que é a ideia Além disso temos um outro projeto cham do Tech tutor que é um curso de 5 horas só o Tech tutor que é a ideia de você pegar um agente de a e transformar ele num micross super interessante e bônus né que são sempre os encontros que a gente tá fazendo atualizando ali os nossos conteúdos mas deixa eu te mostrar o que a gente trabalha né dentro do curso aqui né então a gente do

n8n por exemplo cada um dos projetos e você pode ver as cor as cores a gente trabalha esses fundamentos né então por exemplo no automá você vai aprender sobre api sobre o noif você vai aprender sobre loop fazer merge weight web Hook então conceitos super importantes dentro do n8n depois no bookkeeper você vai aprender um split out um aggregate então o que que a gente fez a gente pegou separou todos esses conceitos esses projetos para que a linha de aprendizado seja mais tranquila porque você vai ter um aprendizado diretamente direto né num resultado específico ao

invés de ficar vendo nó a Nó essa aqui é a ideia a gente fala sobre a sobre pna e toda a sua infraestrutura ali dos assistant que nada mais são do que agentes de a WhatsApp modais né como é que você trabalha com texto áudio imagem t e stripe tá mais ligado ao Tech tutor e também trabalhamos com banco de dados no caso base Row e supa base essa aqui a ideia aqui a gente tem toda a nossa ementa do curso né são 14:41 só de aula né Desse módulo básico sem contar o Tech tutor

e que eu quero mostrar para você aqui É principalmente essa parte de introdução né que a gente eh transita aqui pela n2n principalmente a gente consegue colocar o n8n rodando através da railway que é a forma mais fácil de fazer bem tranquila mesmo mostra O que é um Trigger que que é um Action node como é que a gente trabalha com dados como é que a gente faz nessa primeira chamadinha mas aqui que a parte Fica legal mesmo a partir daqui que fica legal quando a gente entra no automaster eh e aqui dentro do automaster

nós temos o algumas versões do nosso projeto eu vou te explicar Qual que é o objetivo do projeto tá então temos aqui o nosso fluxograma do automaster e são três fluxogramas porque a gente vai complexificando ele ao longo dos do caminho a primeira versão do automaster é o seguinte uma vez que o o workflow é acionado né o nosso workflow do n8n ele é iniciado eu Gero uma resposta lá na Open ai e eu devolvo essa resposta pro o usuário essa que é a ideia aqui então super simples receba uma pergunta jogo para Open receba

a resposta e separa essa resposta pro usuário então a gente começa fazendo isso depois a gente complexifica um pouquinho mais agora eu quero fazer uma gestão do usuário por exemplo ver se esse usuário que tá conversando com o meu bot se ele já está cadastrado no meu banco de dados ou ainda não e aqui eu eu vou ter um o famoso if né que a gente chama né então eu verifico se uma condição é verdadeira se eu faço uma consulta no meu banco de dados se ele estiver cadastrado ele continua sen não eu cadastro esse

cara no banco de dados aí sim eu continuo e Gero a resposta e depois envio Resposta pro usuário Fica tranquilo que eu vou mostrar isso na prática beleza só tô mostrando aqui a ideia do fluxograma e por último quando a gente entra aqui na versão 1.0 do automaster que é a versão final a gente coloca várias features E aí de fato a gente cria um agente de a mesmo o assistant da N E aí a gente traz para dentro do nosso fluxo né então a gente faz a gestão do usuário Mas além disso a gente

faz uma gestão de histórico do usuário se é o se é a primeira vez que ele tá conversando com o meu bot ele pode utilizar um histórico que já tá salvo se não é a primeira vez eu crio um histórico adiciono essa mensagem mando pro meu agente de a E aí sim eu tenho a resposta e devolvo pro meu usuário essa aqui é a ideia mas eu vou te mostrar na prática tá então o que que acontece isso aqui é um fluxo padrão ele é um fluxo Fundamental e dentro desse fluxo você vai aprender uma

série de idades tá primeira coisa que você vai aprender aqui é trabalhar com n2n né então a gente vai mostrar o que cada um desses nós aqui faz como é que você tem um nó de Trigger como é que você tem um nó de ação como é que você tem um nó de rotas um if um Switch como é que você faz tudo isso como que você puxa dados de nós como é que você organiza o seu workflow né isso falando de n to n Mas você também vai conectar aqui no caso com base Row

né usar uma conexão pronta de um banco de dados você também vai aprender a fazer chamadas apis lá direto para opni que na minha visão é a parte mais legal do do do curso aqui nesse momento Então são muitas coisas e eu vou passar ponto a ponto aqui para você entender como que funciona tá como eu tô só mostrando aqui ignorem eu vou até tirar esse essa última parte porque o meu WhatsApp não está conectado aqui é só um teste né então ficaria vermelhinho aqui porque esse é o momento que eu envio a mensagem pro

usuário Mas como eu só quero mostrar para você e te ensinar eu vou tirar aquele Nozinho que a gente não precisa enviar uma mensagem pro usuário tá seguinte ó eh um web Hook né Ele é o nosso not Trigger aqui ele é o no aciona o nosso workflow essa que é a ideia tá então a gente tem vários tipos de Trigger o Web Hook nada mais é do que quando você torna o seu workflow um endp né um um local no seu sistema que ele esse local pode ser chamado por outros sistemas Então vamos simplificar

aqui no o que que tá acontecendo se eu tenho uma API do WhatsApp conectado aqui quando o meu WhatsApp recebe uma mensagem acontece um evento da dentro da minha api e ele vai pegar essa mensagem e enviar pro meu workflow ele vai jogar aqui pro meu web Hook Quando recebo essa mensagem no meu we Hook esse workflow é acionado e eu posso executar é assim que funciona tá como nós estamos em testes aqui eu já salvei um um web Hook de exemplo Então a gente vai simular que eu tô o tempo todo recebendo uma mensagem

mas essa mensagem já foi recebida e ela está salva dentro do meu workflow a e feito de teste eu posso simplesmente executar isso aquii que vai funcionar Tá então aqui eu posso ver todos os dados que eu recebi da minha pi né então qual que é o evento Ó alguém foi uma nova mensagem foi adicionada Qual que é o nome do seu WhatsApp o nome da instância Qual que é a chave da api qual que é o número da pessoa que enviou e essa mensagem eu simulei um número aqui tá inventei um número agora né

mas no caso era o meu número pessoal Quem enviou essa mensagem Felipe raitano você pode ver a foto dessa pessoa e aqui a mensagem que a pessoa passou por exemplo ó quero fazer um micras de a de vendas conectada ao WhatsApp então esse aqui é o é o corpo da requisição que a gente recebeu dentro do nosso web Hook e a partir daqui que a gente começa a trabalhar nossos dados tá bom o primeiro passo é sempre limpar esses dados e capturar o que a gente realmente precisa porque fazendo dessa forma eu posso fazer várias

mudanças daqui para trás que não vai impactar o meu workflow daqui pra frente essa que é a ideia é uma forma de controlar o seu workflow tá então a gente faz isso aqui ó dados de entrada e dentro desses dados de entrada eu capturei a mensagem do usuário o nome da pessoa Felipe raitano e o telefone dele já é o suficiente para esse workflow rodar beleza feito isso agora eu entro em Todas aquelas etapas que eu destaquei aqui né destaquei aqui no nosso workflow eu eu preciso consultar para ver se esse usuário está cadastrado no

meu banco de dados então o que que eu faço eu tenho aqui um nó onde eu conecto com o base Row que é um banco de dados e dentro desse nó eu vou sempre passar o número do usuário para ver se aqui na minha tabela usuário ó tá vendo que não tem ninguém mas ele vai consultar para ver se tem algum usuário vinculado a esse número de celular e assim que a gente faz essa essa esse controle de quem tá conversando comigo e aí dependendo dessa resposta aqui eu faço uma verificação então o que que

eu que que eu ve vejo se o usuário realmente existe se esse usuário está cadastrado e eu tive um retorno aqui no meu base Roll esse usuário não precisa ser cadastrado novamente eu posso continuar meu fluxo agora se o meu retorno foi vazio quer dizer que eu não tenho usuário cadastrado aí sim eu preciso agora fazer um outro passo que é criar esse usuário no meu banco de dados e quando eu crio eu jogo pro if de novo para verificar se agora esse usuário está cadastrado E no caso ele estará aí sim eu posso continuar

pro próximo passo essa aqui é a ideia vamos vamos tirar esse aqui aqui ó e eu vou testar Esse passo ó então eu vou testar esse workflow ele vai ser executado ele vai verificar se eu ten algum usuário com esse número ele viu que não tenho jogou para cá criou o usuário e devolveu pro true vamos conferir nosso banco de dados tá aqui ó agora cadastrou Felipe raitano e o telefone desse usuário então agora esse usuário está cadastrado E se eu testar de novo você ver que ele vai passar aqui reto aqui em cima ó

ele não vai descer ele já foi direto pro true porque a segunda vez que esse usuário mandou uma mensagem ele já estava cadastrado então ele não precisa ser cadastrado novamente essa aqui é a ideia tá Então essa é a parte de gestão de usuário agora tem uma parte importante que é essa parte de gestão de trade a trade dentro da openi nada mais é do que o histórico das mensagens né então vamos entrar aqui na documentação eu vou mostrar para você como é que funciona essa parte de assistant vamos entrar aqui ó então o que

que acontece dentro da estrutura dos assistance da Open que nada mais é do que um agente de a só que o agente de a da empresa da Open nós temos alguns objetos tá então nós temos o objeto do assistant que ele é o assistente que você vai criar vou mostrar como como é que ele funciona temos o objeto da trad que é basicamente toda a gestão das trocas e mensagens e dentro da trad nós temos as mensagens siim tá até simulando aqui ó mensagem do usuário e mensagem do assistant que é a resposta que a

gente recebe e por último nós temos também um objeto chamado Run que é quando você empacota a trad com o assistant e você joga PR Open para que ela refaça aquela operação para que ela de fato Execute aquela operação e aí ela vai entrar em um procedimento lá dentro que ela vai ficar executando essa operação vai te devolver uns eventos enquanto está sendo executado e quando ela finalizar vai trazer para você que a operação a Run foi concluída e agora sim você pode pegar a mensagem de retorno do seu assistent e jogar pro seu usuário

tá bom não fica fica tranquilo assim é um é uma coisa que é uma estrutura que causa um pouco de estranhamento para quem não tá acostumado mas é super simples de entender uma vez que você domina os nomes aqui não tem problema nenhum tá então no meu caso o que que eu tô fazendo aqui a primeira coisa que eu preciso fazer é verificar se esse usuário já conversou com o meu agente de a ele já conversou com meu assistant e como é que eu sei que que que consigo fazer essa verificação verificando no banco de

dados se ele já tem uma thread atrelada a ele ou seja se ele já tem um histórico aberto dentro da minha estrutura tá bom essa aqui é a ideia aqui então eu sempre faço isso aqui ó Então eu tenho um campo dentro do meu base Row chamado trad ID que é o ID dessa thread que ele tá se relacionando se esse campo estiver vazio quer dizer que ele nunca conversou com o meu com meu bot certo então eu faço essa verificação aqui e se tiver vazio eu crio uma thread salvo no no base Roll no

banco de dados vinculado esse usuário e eu encerro essa parte agora se ele já tiver uma trad eu simplesmente passo reto essa aqui é a ideia vou testar para você ver como que funciona testei meu workflow foi iniciado novamente tá executando ele viu que eu não tinha uma thread julou aqui para cima cadastrou uma thread no banco de dados entendeu então agora esse usuário está vinculado a essa thread aqui eu vou finalizar esse workflow e vou testar de novo e você vai ver que vai passar na parte de baixo agora então na segunda da mensagem

com o usuário enviar eu já tenho uma trade então ele vai sempre relacionar com essa trade aqui ou seja nós conseguimos colocar um histórico da conversa para esse usuário essa aqui é a ideia da gestão de threads tá bom outro ponto importante é a gestão da mensagem né uma vez que eu tenho aqui como eu disse eu tenho a trad Agora sim eu preciso adicionar a mensagem do usuário dentro dessa trad e é aqui que a gente faz isso a gente faz dentro da gestão das mensagens então basicamente essa chamadinha P aqui nada mais é

do que criar uma mensagem e adicionar essa mensagem nessa trad Então vou até mostrar para você ó eu pego exatamente a mensagem que o usuário me passou então ó quero fazer o micras de a de vendas conectado WhatsApp tô fazendo passando a chamada além do rle né o papel Quem que é o dono dessa mensagem na verdade é o usuário ou é o assistant no caso aqui é o usuário que tá enviando a mensagem e qual que é a trad que eu preciso vincular eu passo aqui em cima o ID da trad que tá vinculada

a esse usuário entendeu então a gente começa a fazer Essa gestão dentro do nosso workflow nós começamos a conectar todos os pontos aqui para funcionar de maneira redondinha essa aqui é a ideia Além disso nessa gestão de mensagens aqui a gente colocou um buffer e esse buffer dá a possibilidade pro usuário mandar três ou quatro mensagens seguidas e todas essas mensagens vão ser adicionadas dentro da trad depois o nosso Assistente vai vai operar entendeu não vou ficar explicando muito isso agora porque é uma coisa que tem que pensar um pouquinho mais porque tem algumas umas

ideias aqui de raciocínio que envolve várias workflows mas basicamente imagina quando você tá no WhatsApp você não manda uma uma grande mensagem e espera uma grande resposta né A ideia é que a conversa seja mais fluida e você possa enviar três ou quatro mensagens que fazem parte do mesmo contexto E aí sim você espera uma resposta é isso que esse buffer faz beleza ele permite que você mande essas mensagens picotadas digamos assim e o assistente consiga entender todo o contexto dessas mensagens não individualmente feito a gestão das mensagens agora sim a gente vai enviar para

Run tá então agora eu tenho um assistente eu vou mostrar como é que eu fiz e eu tenho toda a parte da trad que eu já tratei aqui dentro do meu workflow aí sim eu vou mandar para uma Run e essa Run vai ser executada mas antes de entrar na Run em si eu quero mostrar a parte do assistente tá então o que que acontece aqui dentro do próprio playground da plataforma na verdade do da openi você consegue vir aqui e criar o seu assistente então por exemplo eu crii aqui um assistente chamado automaster né

que é o nome do nosso projeto E aqui as instruções desse automaster você é um assistente que ajuda pessoas a definir um plano de ação para desenvolver produtos do ia e automações sigo o roteiro abaixo fazendo as perguntas para o usuário se usuário fugir do assunto volte para o roteiro quanto antes então aqui eu coloco todas as instruções do meu agente e a parte mais legal é que obviamente que você pode fazer as mesmas instruções aqui pro projeto Mas se você quiser mudar esse projeto para qualquer outro tema Basta vir aqui e mudar as instruções

a estrutura vai continuar sendo a mesma então você consegue pegar o automaster e criar qualquer tipo de produto aí dentro para você tá bom essa aqui é a ideia o mesmo acontece com o bookkeeper e o we guru por isso que eles são frameworks de desenvolvimento uma vez que você aprende você consegue reproduzir Além disso você pode escolher o modelo que você tá utilizando então aqui a op oferece todos os modelos a gente tem Tools tá que é sensacional é incrível Mas a gente não trabalha no automaster em si a gente trabalha nos próximos projetos

formato da resposta aqui no caso a gente trabalha texto mas dentro da comunidade a gente trabalha muito com Jason schema que é o structured outputs tem um vídeo aqui falando sobre isso tem uma pesquisadinha lá super interessante e aqui alguns outros conceitos né então eu poderia testar aqui por exemplo ó dentro da própria estrutura da Open o que eu tô fazendo dentro do meu n8n tá é a mesma coisa que tá acontecendo aqui é o que eu reproduzo aqui no n2n tanto é que esse usuário aqui ó tá vinculado a uma thread entendeu é assim

que funciona a gente consegue reproduzir esses Passos aqui ó dentro do do n8n essa aqui é a ideia e agora como é que eu pego esse assistant que eu acabei de programar e jogo para lá né basta pegar esse idez inho aqui ó copiei esse id e jogar aqui na minha Run então se eu venho aqui na minha Run na minha chamada api jogo o ID do assistant que eu quero me relacionar eu consigo vincular ele entendeu então dessa forma eu faço uma chamada pii utilizando esse assistant e consigo agora pegar esse assistant e conectar

ao meu a WhatsApp por exemplo né que é o caso do do nosso curso dessa forma a gente vai dominando ais e vai conseguindo conectar os sistemas essa aqui é a ideia uma vez que eu fiz a Run a Run ela entra em ela não dá uma resposta instantânea para você né porque a Open precisa processar essa Run lá dentro da do Servidor deles então eles ele vai te devolvendo status beleza no nosso caso aqui ó nós tivemos três estatus vou até apertar para você três saídas a primeira saída que foi a primeira chamada que

a gente fez a nossa Run ela entrou em qued que nada mais é do que fila então a openi pegou a nossa Run e botou numa fila lá dentro do Servidor deles a gente esperou alguns segundos deixa eu ver quantos segundos tem aqui que eu coloquei 3 segundos e eu fiz uma nova consulta de status dessa Run na na segunda vez que eu fiz essa consulta depois de 3 segundos essa Run ela entrou em Progress ou seja ela estava sendo processada dentro do Servidor da Open ainda não estava pronta esperei mais TR segundos fiz uma

nova com consulta e por último cheguei na terceira consulta e veio como completed Ou seja a minha Run deu certo ela já conseguiu processar uma resposta para mim só quando eu chego nesse momento eu saio desse looping entendeu então aqui ó dentro da programação a gente fica fazendo um looping para ficar verificando uma condição quando essa condição é atingida a gente consegue sair e prosseguir dentro do nosso sistema E é isso que acontece aqui ela só sai desse looping quando a gente tá em completed mas eu poderia sair e existem outros outros estatos aqui né

caso de de erro por exemplo a gente também consegue tratar aqui tá bom que são todos esses estatos que você está vendo aqui mas no nosso caso aqui a gente tá tratando o completed principalmente e o qued e o in Progress né uma vez que eu faço isso agora eu faço uma chamada para buscar todas as mensagens que foram trocadas dentro da da da da nossa nossa trad e no nosso caso tá vindo aqui essa última mensagem ótima ideia Vamos explorar melhor isso para definir um plano de ação então ele trouxe uma mensagem para mim

e eu capturo essa mensagem aqui em dados de saída Olha que legal trouxe uma mensagem de grandona para mim ó então sobre o conceito de o mercado público alvo então ele tá fazendo várias perguntas para mim tá seguindo essas instruções que eu coloquei aqui essa aqui é a ideia e uma vez que eu tenho essa resposta prontinha agora eu consigo simplesmente fazer qualquer coisa né você poderia fazer qualquer coisa a partir daqui mas no nosso caso eu simples simplesmente envio essa resposta de volta pro meu usuário e aí eu fecho todo o nosso projeto aqui

então o usuário manda uma mensagem pra gente a gente trata essa Men menagem eu faço a gestão do usuário depois eu faço uma gestão do histórico depois a gestão da mensagem e por último a gestão da Run tá corto tudo isso e jogo para openi por último simplesmente pego a resposta e envio pro meu usuário é assim que funciona um agente de A tá independentemente de como você tiver fazendo o seu agente de a a estrutura por trás vai ser basicamente sempre essa sempre vai ter um histórico uma mensagem uma Run é um modelo de

llm operando tudo isso então Por que que a gente faz dessa forma né porque dessa forma aqui você tem autonomia total para mudar o que você quiser porque você tá fazendo uma conexão direta com o sistema da openi no caso você aprende a beber da fonte digamos assim né você aprende a beber da fonte e muito mais importante que isso muito mais importante é que dentro de um projeto como esse você aprendeu uma série de habilidades você aprendeu n8n você aprendeu banco de dados você aprendeu Jon você conseguiu fazer algumas lógicas de programação aqui e

você aprendeu chamadas apis por exemplo que é extremamente importante você aprendeu a fazer um web Hook né então são habilidades que com essas habilidades agora empacotadas você consegue montar não é só esse Framework Mas você consegue jogar essas habilidades para qualquer projeto que você for trabalhar aí na sua carreira essa que é a ideia e por isso que ele é pensado para ser dessa forma entendeu E o mesmo acontece com os outros projetos a nossa ideia dentro da dos nossos cursos né é dar autonomia para que você consiga criar qualquer Tipo de solução óbvio que

vão ter soluções que são específicas e você vai ter que aprender ao longo do tempo e é normal como qualquer profissão mas com esses fundamentos aqui você consegue entregar muita coisa e eu tenho certeza que fazer suas primeiras vendas D vendas dentro desse mercado essa aqui é a ideia e essa foi a ideia do vídeo de hoje foi mostrar esse projeto aqui para você eh quero muito que você Tente reproduzir aí vai tentando me manda aqui nos comentários se você tiver alguma dua se tiver travado em alguma coisa Aproveita todos os vídeos que eu tenho

aqui no YouTube Eu tenho um curso completo de API tenho várias vários cursos aqui mostrando cursos não vídeos na verdade né mostrando sobre alguns projetos algumas ideias como é que você usa strory outputs aproveita o YouTube e fica o convite caso você queira aprender de fato um dia de maneira mais acompanhada né tendo todo nosso suporte e junto a mais de 700 pessoas que tá todo mundo dentro dessa jornada fica o convite para você conhecer a nossa comunidade a Builders você vai ser muito bem-vindo tá bom então muito obrigado por ter ficado até aqui dá

aquele like para ajudar e até a próxima