Central de Aulas de IA e Automação

Automação de WhatsApp Gratuita com n8n

Transcrição Detalhada:

Este vídeo oferece um guia detalhado sobre como automatizar o WhatsApp gratuitamente usando n8n e a API do WhatsApp (Waha), sem a necessidade de hospedagem paga ou VPS. O processo começa com a instalação do Docker Desktop, essencial para rodar os contêineres do n8n e da API. Em seguida, o tutorial detalha a configuração do n8n, incluindo a definição de portas, volumes para persistência de dados e a configuração do fuso horário. O passo seguinte é a instalação da extensão da API (Waha) dentro do n8n e a configuração do contêiner da própria API, estabelecendo a comunicação entre as duas ferramentas através de um Webhook. O vídeo culmina na criação de um workflow de exemplo "ping-pong", que recebe uma mensagem no WhatsApp e a responde automaticamente, demonstrando todo o fluxo de automação em funcionamento.

Pontos Chave:

[00:00:00] Instalação do Docker e visão geral do projeto.
[00:00:28] Instalação e Configuração do contêiner do n8n no Docker.
[00:02:52] Instalação da extensão (Community Node) da API do WhatsApp (Waha) no n8n.
[00:04:08] Instalação e Configuração do contêiner da API do WhatsApp (Waha) no Docker.
[00:06:40] Conexão da conta do WhatsApp escaneando o QR Code no painel do Waha.
[00:07:32] Criação do Workflow "ping-pong" no n8n para receber e responder mensagens.

Mapa Mental:

Automação de WhatsApp com n8n e Waha
- Ferramentas Necessárias (Docker, n8n, Waha)
- Configuração do Ambiente
- Conexão e Automação
- Gerenciamento do Sistema

Agente de IA com Google Drive e WhatsApp

Transcrição Detalhada:

O vídeo apresenta um agente de IA avançado que utiliza o Google Drive como uma base de conhecimento dinâmica (RAG - Retrieval Augmented Generation) e interage com os usuários através do WhatsApp. A solução permite que, ao adicionar ou atualizar arquivos (PDFs, Docs, planilhas) em uma pasta específica do Drive, o sistema automaticamente processe esses documentos, os vetorize e atualize a base de conhecimento no Supabase. Isso permite que o agente responda a perguntas com informações sempre atualizadas. O tutorial guia o espectador por toda a complexa configuração de credenciais (Supabase, Redis, OpenAI, Google Cloud) e detalha o funcionamento interno do workflow no n8n, que inclui um sistema de "debouncer" para agrupar mensagens e um formatador de respostas para o WhatsApp.

Pontos Chave:

[00:00:26] Apresentação da funcionalidade do agente de IA e sua interação com o Google Drive.
[00:04:35] Como obter o template gratuito e iniciar a configuração das credenciais.
[00:22:07] Explicação do funcionamento interno do agente, incluindo o Webhook e o sistema "debouncer".
[00:35:36] Detalhes sobre o "cérebro" do agente, o prompt do sistema e a interação com o Supabase Vector Store.
[00:43:28] Como funciona o monitoramento de documentos (RAG) no Google Drive.
[00:58:06] Demonstração prática do agente respondendo a perguntas com base nos documentos.

Mapa Mental:

Agente de IA para Google Drive e WhatsApp
- Funcionalidades Principais
- Configuração
- Arquitetura do Agente
- Gerenciamento de Documentos (RAG)

DeepSeek R1 Local com n8n

Transcrição Detalhada:

Este tutorial foca nos benefícios de hospedar modelos de IA localmente, como o DeepSeek R1, utilizando o n8n e o Ollama. A principal vantagem é o custo zero, eliminando a necessidade de APIs pagas, e a segurança total dos dados, já que nenhuma informação sai do servidor do usuário. O vídeo guia o espectador na configuração do ambiente usando o "n8n self-hosted AI starter kit", que simplifica a instalação dos contêineres Docker necessários (n8n, PostgreSQL, Qdrant, Ollama). Em seguida, demonstra como acessar o contêiner do Ollama para baixar, listar e gerenciar modelos de IA diretamente da linha de comando. Por fim, o modelo baixado é integrado e testado dentro de um workflow do n8n, mostrando como é simples usar modelos locais em suas automações.

Pontos Chave:

[00:00:08] Discussão sobre os benefícios de hospedar a IA localmente: custo e segurança.
[00:00:58] Pré-requisitos e recomendação do "n8n self-hosted AI starter kit".
[00:02:24] Como utilizar modelos Ollama (hospedados localmente) dentro de um agente de IA no n8n.
[00:05:01] Como explorar e baixar modelos do site ollama.com.
[00:05:47] Demonstração do comando `ollama pull` para baixar um modelo no Docker.
[00:07:03] Teste prático do modelo local com uma charada dentro do n8n.

Mapa Mental:

Hospedagem Local do DeepSeek R1 com n8n
- Benefícios
- Requisitos
- Configuração
- Utilização no n8n

Chatbot no WhatsApp com IA

Transcrição Detalhada:

Este vídeo é um tutorial completo para a criação de um chatbot inteligente no WhatsApp. A solução integra o n8n para a orquestração do fluxo, a API Evolution para a comunicação com o WhatsApp, e o Redis, um banco de dados em memória, para gerenciar o histórico da conversa e manter o contexto. O agente de IA, configurado com uma API do Groq ou OpenAI, é instruído a consultar uma API externa (neste caso, sobre pontos turísticos) para responder às perguntas dos usuários. O tutorial cobre desde a instalação do Redis e obtenção de chaves de API, até a construção passo a passo do workflow no n8n, incluindo a configuração do agente, da memória de chat e da ferramenta de consulta HTTP, finalizando com o teste e a publicação do chatbot.

Pontos Chave:

[00:00:27] Instalação e configuração do Redis na VPS para memória de chat.
[00:01:17] Obtenção de chaves de API do Groq e OpenAI.
[00:02:29] Criação do workflow no n8n e configuração do Webhook com a Evolution API.
[00:04:22] Configuração do nó "AI Agent", incluindo a mensagem de sistema (prompt).
[00:06:59] Configuração da memória de chat (Chat Memory) utilizando o Redis.
[00:08:35] Adição de uma ferramenta (Tool) do tipo "HTTP Request" para consultar a API externa.
[00:10:37] Teste do fluxo completo e como colocá-lo em produção.

Mapa Mental:

Criação de Chatbot para WhatsApp com IA
- Ferramentas Utilizadas
- Configuração Inicial
- Desenvolvimento do Workflow no n8n
- Finalização

Template de Agente de Atendimento

Transcrição Detalhada:

Este vídeo apresenta o "Agente Sandra", um template de agente de atendimento para WhatsApp extremamente completo e robusto, disponibilizado gratuitamente. O template integra diversas funcionalidades avançadas, como agendamento, reagendamento e cancelamento de reuniões via Google Calendar, follow-up, avisos automáticos de reunião, transcrição de áudio, leitura de imagens e uma divisão inteligente de mensagens para uma comunicação mais natural. O tutorial é um guia passo a passo detalhado sobre como importar e configurar todas as partes do template, incluindo a conexão com Supabase para o banco de dados de clientes, PostgreSQL para vetores, Google Drive para documentos, OpenAI para o modelo de IA e a Evolution API para a conexão com o WhatsApp.

Pontos Chave:

[00:00:19] Apresentação das diversas funcionalidades do template "Agente Sandra".
[00:01:10] Como importar o arquivo do template para um novo workflow no n8n.
[00:04:20] Configuração da conexão com o Supabase para o banco de dados de clientes.
[00:12:54] Conexão com a credencial do Google Drive para gerenciamento de documentos.
[00:14:42] Integração com o Google Calendar para as funcionalidades de agendamento.
[00:20:39] Configuração da instância da Evolution API para comunicação com o WhatsApp.
[00:29:10] Funcionalidade de limpeza de dados diretamente pelo n8n.

Mapa Mental:

Template de Agente de Atendimento para WhatsApp ("Agente Sandra")
- Funcionalidades Principais
- Instalação e Configuração
- Funcionalidades Adicionais
- Recursos

Automação com RAG

Transcrição Detalhada:

O vídeo do canal "AI Builders" oferece uma explicação aprofundada sobre o conceito de RAG (Retrieval Augmented Generation), uma técnica poderosa para criar IAs com conhecimento específico. O RAG é dividido em duas etapas: Geração de Conhecimento, onde documentos são processados, vetorizados e salvos em um Vector Store (Supabase); e Busca por Conhecimento, onde a pergunta do usuário é usada para buscar semanticamente os dados mais relevantes, que são então enviados a um modelo de linguagem para gerar a resposta. O vídeo utiliza um exemplo prático de um menu de pizzaria, mostrando como o sistema pode lidar com buscas semânticas (mesmo com erros de digitação) e como o ID retornado pelo RAG pode ser usado para uma busca exata em um banco de dados relacional para obter informações adicionais, como preços. A automação é ideal para sistemas que combinam busca semântica e exata.

Pontos Chave:

[00:01:12] Explicação detalhada da estrutura do RAG em duas etapas: Geração e Busca de Conhecimento.
[00:01:50] Apresentação do exemplo prático com o menu de uma pizzaria.
[00:04:48] Uso do GPT para transformar dados de um CSV em frases contextualizadas, otimizando o RAG.
[00:12:02] Demonstração do workflow de busca no n8n, utilizando um agente LangChain.
[00:14:32] Integração do resultado do RAG com um banco de dados relacional para obter dados adicionais.
[00:17:21] Como a automação lida com diferentes cenários de busca (um, múltiplos ou nenhum resultado).

Mapa Mental:

Automação com RAG (Retrieval Augmented Generation)
- Conceito de RAG
- Exemplo Prático: Menu de Pizzaria
- Implementação no n8n
- Aplicações

Equipe de Agentes de IA com n8n

Transcrição Detalhada:

Este vídeo é um guia prático que ensina a construir uma equipe de agentes de Inteligência Artificial utilizando a ferramenta n8n, de forma gratuita e sem a necessidade de programação. O conceito é criar múltiplos agentes, cada um com uma ferramenta específica (Google Calendar, Gmail, Google Sheets), e um agente "assistente" principal que orquestra as tarefas. O vídeo demonstra o agente em ação via WhatsApp, realizando tarefas como listar eventos, enviar e-mails e gerenciar contatos. O tutorial detalha os passos para construir essa equipe, desde a configuração do n8n e a importação de templates pré-configurados até a criação de uma chave de API para o Google Gemini e a autenticação de contas do Google, culminando na ativação do chat para interação direta.

Pontos Chave:

[00:01:06] Definição do que são Agentes de IA e o conceito de uma "equipe de agentes".
[00:02:42] Demonstração prática do agente interagindo com a agenda, e-mail e contatos.
[00:06:27] Como baixar e importar os templates numerados para o n8n.
[00:08:29] Passo a passo para criar uma chave de API gratuita do Google Gemini.
[00:11:22] Necessidade de configurar as autenticações das ferramentas do Google (Sheets, Gmail, Calendar).
[00:18:11] Dica importante sobre usar o modelo "Flash" do Gemini para evitar lentidão.

Mapa Mental:

Construção de Equipe de Agentes de IA com n8n
- Conceitos Fundamentais
- Demonstração Prática
- Passo a Passo da Construção
- Dicas e Recursos

Novas Ferramentas da OpenAI

Transcrição Detalhada:

Este vídeo explora as novas e revolucionárias ferramentas da OpenAI que expandem drasticamente as capacidades dos agentes de IA. O foco principal é nas ferramentas de Busca na Web (Web Search) e Busca de Arquivos (File Search). A busca na web permite que os agentes acessem informações da internet em tempo real. A busca de arquivos possibilita a criação de uma base de conhecimento diretamente na plataforma da OpenAI, anexando documentos que o agente pode consultar, o que pode substituir a necessidade de bancos de dados vetoriais externos como o Supabase. O vídeo demonstra na prática como criar um assistente na OpenAI, criar uma base de dados vetorial, anexar arquivos e configurar um workflow no n8n para usar essas novas ferramentas, testando com perguntas sobre a cotação do dólar (Web Search) e sobre um curso (File Search).

Pontos Chave:

[00:00:22] Apresentação das novas ferramentas: Web Search e File Search.
[00:00:34] Discussão sobre como o File Search pode substituir o Supabase.
[00:01:21] Início da demonstração prática e configuração do assistente na OpenAI.
[00:08:48] Como criar uma base de dados vetorial na OpenAI e anexar arquivos.
[00:12:27] Teste das funcionalidades com perguntas sobre o dólar e sobre um curso.
[00:15:32] Vantagens da nova abordagem para a gestão de conhecimento, separando prompt de comportamento da base de dados.

Mapa Mental:

Novas Ferramentas da OpenAI para Agentes de IA
- Ferramentas Apresentadas
- Principais Vantagens
- Implementação Prática
- Benefícios da Nova Abordagem

Agente SDR para Clínica de Estética

Transcrição Detalhada:

Este vídeo é um estudo de caso detalhado sobre a implementação de um agente SDR (Sales Development Representative) para uma clínica de estética. A solução, construída no N8N, tem como objetivo prospectar e qualificar leads. O workflow integra OpenAI para a inteligência, Redis como um buffer para humanizar a comunicação no WhatsApp (agrupando mensagens), a API Evolution para a interação com o WhatsApp, e o ClickUp como CRM para cadastrar e gerenciar os leads. O vídeo mostra a configuração do assistente na OpenAI com um prompt detalhado e o uso de "threads" para manter o histórico da conversa. Uma parte crucial é a implementação de ferramentas (Tools), como uma para chamar um atendente humano e outra, mais avançada, que usa a nova ferramenta de busca na internet da OpenAI para responder perguntas fora da base de conhecimento da clínica.

Pontos Chave:

[00:00:36] Definição do objetivo do agente SDR: prospectar e qualificar leads.
[00:01:45] Apresentação da estrutura da solução no N8N, dividida em etapas.
[00:03:53] Configuração do assistente na plataforma da OpenAI com um prompt detalhado.
[00:06:12] Uso de "threads" para manter o histórico da conversa e melhorar o desempenho.
[00:12:02] Implementação de uma ferramenta (Tool) para chamar um atendente humano.
[00:19:45] Implementação da ferramenta de busca na internet (HTTP Request Tool) da OpenAI.
[00:21:59] Demonstração do agente usando a busca na internet para responder de forma contextualizada.

Mapa Mental:

Agente SDR para Clínica de Estética
- Objetivo
- Ferramentas
- Estrutura da Automação (N8N)
- Configuração do Agente (OpenAI)

MCP Server no n8n para Simplificar Automações

Transcrição Detalhada:

O vídeo explica como usar o Model Context Protocol (MCP) Server no n8n para simplificar e potencializar a criação de fluxos de automação com agentes de IA. O MCP atua como um canal de comunicação que permite ao agente entender automaticamente as ferramentas disponíveis em um serviço (como a API do Google Maps) e como executá-las, sem que o desenvolvedor precise descrever cada função manualmente no prompt. O tutorial demonstra na prática como o agente consegue listar as ferramentas do Google Maps e executar ações como geocodificação e busca de lugares. O vídeo também detalha o processo de instalação do community node necessário e a configuração das variáveis de ambiente e credenciais para fazer o MCP funcionar, ressaltando o grande potencial da ferramenta, mas também as precauções de segurança por ser um desenvolvimento em andamento.

Pontos Chave:

[00:01:52] Explicação do que é o MCP Server e como ele simplifica a interação com APIs.
[00:02:45] Demonstração do agente listando as ferramentas disponíveis no Google Maps via MCP.
[00:04:05] Teste prático da execução de uma ferramenta (geocodificação) pelo agente.
[00:06:26] Como instalar o community node `n8n-nodes-MCP`.
[00:07:24] Configuração das variáveis de ambiente necessárias para usar community nodes como ferramentas.
[00:09:06] Passo a passo da criação da credencial MCP no n8n.
[00:10:47] Considerações sobre o potencial e a segurança do MCP.

Mapa Mental:

MCP Server no n8n
- Benefícios Principais (Simplificação, Descoberta Automática, Execução Inteligente)
- Demonstração Prática (Exemplo com Google Maps)
- Requisitos de Implementação (Instalação de Node, Variáveis de Ambiente, Configuração de Credenciais)
- Considerações (Potencial vs. Segurança)

Aulas Disponíveis

Automação de WhatsApp Gratuita com n8n

Agente de IA com Google Drive e WhatsApp

DeepSeek R1 Local com n8n

Chatbot no WhatsApp com IA

Template de Agente de Atendimento

Automação com RAG

Equipe de Agentes de IA com n8n

Novas Ferramentas da OpenAI

Agente SDR para Clínica de Estética

MCP Server no n8n para Simplificar Automações

Automação de WhatsApp Gratuita com n8n

Transcrição Detalhada:

Pontos Chave:

Mapa Mental:

Agente de IA com Google Drive e WhatsApp

Transcrição Detalhada:

Pontos Chave:

Mapa Mental:

DeepSeek R1 Local com n8n

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Pontos Chave:

Mapa Mental:

Chatbot no WhatsApp com IA

Transcrição Detalhada:

Pontos Chave:

Mapa Mental:

Template de Agente de Atendimento

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Pontos Chave:

Mapa Mental:

Automação com RAG

Transcrição Detalhada:

Pontos Chave:

Mapa Mental:

Equipe de Agentes de IA com n8n

Transcrição Detalhada:

Pontos Chave:

Mapa Mental:

Novas Ferramentas da OpenAI

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Mapa Mental:

Agente SDR para Clínica de Estética

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Mapa Mental:

MCP Server no n8n para Simplificar Automações

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Pontos Chave:

Mapa Mental: