Este guia é inspirado na primeira aula do Tera AI Lab, que mostrou passo a passo como criar agentes de inteligência artificial usando a plataforma N8N. Se quiser acompanhar a aula original, pode acessar aqui: Assista à Aula 1 do Tera AI Lab no YouTube.
Ao longo do texto, você encontrará conceitos, estruturas mentais e exemplos práticos apresentados na aula, tudo organizado de forma clara, escaneável e sem linguagem excessivamente técnica. A proposta é oferecer um caminho sólido e aplicável para começar a automatizar processos com IA e potencializar seu trabalho com inteligência e autonomia.
Ferramentas de automação no-code deixaram de ser um “extra” e se tornaram essenciais para quem quer escalar processos e integrar IA no dia a dia. Nesse cenário, o N8N se destaca como uma das plataformas mais potentes e flexíveis, com um diferencial importante: fala com quem busca liberdade total para criar.
O N8N é uma plataforma open source de automação. Permite conectar ferramentas, APIs e modelos de IA (como o GPT) em fluxos visuais, sem exigir código, mas totalmente customizável para quem tem bagagem técnica.
Enquanto ferramentas como Zapier e Make priorizam agilidade, o N8N conquista quem precisa de profundidade. Ele permite:
Esse nível de flexibilidade coloca o poder de orquestração, antes restrito a devs, nas mãos de qualquer profissional.
O boom da IA generativa reacendeu o interesse em automações, e o N8N entrega uma combinação poderosa: potencializa a IA e é potencializado por ela.
Com poucos módulos, é possível:
Simples, mas poderoso. E ainda mais robusto quando se usa múltiplos agentes, contexto e verificação.
Além de gratuito para uso local, o N8N tem versão cloud com preços muito mais acessíveis do que outros players. É uma solução viável tanto para testes individuais quanto para projetos corporativos.
Para empresas, há uma versão Enterprise com compliance, SSO, permissionamento e suporte técnico, o que explica sua adoção crescente por times de produto e inovação.
Com milhares de templates, tutoriais e fóruns ativos, a comunidade do N8N acelera o aprendizado e promove trocas valiosas.
Muitos dos fluxos mais criativos surgiram assim: testando, adaptando, errando e aprendendo com a prática.
Automação não é luxo: é resposta direta ao excesso de tarefas manuais que drenam tempo e foco no trabalho digital. Profissionais gastam horas com ações que poderiam ser resolvidas em segundos com ferramentas como o N8N.
Pense em algo simples: você tem uma landing page captando contatos. Esses leads vão para uma planilha. Alguém do time precisa abrir o arquivo, copiar o número, mandar uma mensagem no WhatsApp, marcar quem já recebeu. Repetido dezenas de vezes por dia.
Com o N8N, esse processo pode ser automatizado por completo:
Tudo isso sem que ninguém precise abrir o navegador.
Quando falamos em “agentes com IA”, é comum imaginar algo complexo, cheio de código, ou reservado a engenheiros de machine learning. Mas a verdade é que você pode criar um agente inteligente, funcional e útil com poucos blocos no N8N, mesmo sem experiência prévia com IA.
Essa é a proposta do projeto mostrado na aula: uma automação prática que pega dados de uma planilha, interpreta com IA, e gera um documento de saída. Simples, mas poderoso.
Vamos entender as etapas:
Tudo começa com uma planilha do Google, onde você centraliza os dados que quer analisar. Pode ser:
No N8N, você define o gatilho: “quando uma nova linha for adicionada” ou “verificar a cada X minutos”. Esse é o ponto de partida do seu fluxo.
Fala referenciada na transcrição:
“Tenho uma planilha com várias linhas que têm o problema de um cliente, e quero resolver isso com inteligência artificial.”
O próximo passo é onde a mágica acontece: usar um modelo de linguagem (como o GPT-4) para analisar os dados da planilha. Mas não basta “jogar o texto na IA”: o valor está na forma como você estrutura o prompt e no contexto que oferece.
Você pode pedir, por exemplo:
Isso é feito por meio do nó “OpenAI” ou do nó “HTTP Request” com sua chave de API, e um prompt bem pensado. E sim, você pode personalizar isso linha a linha, usando variáveis dinâmicas da própria planilha.
Fala referenciada na transcrição:
“Esse conteúdo passa por um nó de OpenAI que lê o problema e dá um output com recomendação do que fazer.”
Depois que a IA gera o output, o próximo passo é entregar esse resultado em um formato útil. Uma das opções mais práticas é gerar um documento no Google Docs com as respostas.
Você pode criar um template com espaços preenchíveis, ou gerar documentos do zero. Também dá para:
O mais interessante: tudo isso pode rodar sozinho, de tempos em tempos, com ou sem supervisão humana.
Resumindo o fluxo:
Resultado: um agente de IA operando em ciclos, capaz de interpretar contextos, gerar respostas, e entregar saídas claras.
Antes de abrir o N8N, arrastar blocos e conectar APIs, existe uma etapa essencial que separa fluxos amadores de automações robustas: o planejamento. E aqui, não estamos falando de algo complexo ou cheio de documentos, mas de raciocínio claro e objetivo sobre o que você quer automatizar, por quê, e como.
Uma das falas mais importantes da aula é justamente essa:
“Se você não consegue descrever o processo manual, você ainda não está pronto para automatizar.”
E isso faz todo sentido. Se o processo ainda está confuso, fragmentado ou muda o tempo todo, qualquer automação criada sobre ele vai herdar essa instabilidade. Antes de pensar no fluxo no N8N, pense no fluxo na vida real:
Só depois de entender esse cenário é que você deve transpor para o canvas da ferramenta.
Ao planejar uma automação, o objetivo não é “fazer funcionar”. É criar algo que seja modular, reaproveitável, fácil de entender e fácil de manter. Isso significa:
No vídeo, o instrutor reforça a importância de pensar em como você resolveria o processo manualmente, passo a passo. Essa clareza vira o esqueleto da automação.
Um ponto essencial: a automação não substitui sua inteligência, ela amplifica sua capacidade de orquestrar tarefas com consistência. E isso exige lógica, contexto e um bom entendimento do que está sendo feito.
“O foco aqui não é fazer um mega fluxo. É resolver um problema real de forma clara e que possa ser escalada.”
Esse raciocínio se aplica a qualquer tipo de automação, seja ela simples ou complexa, com IA ou sem.
Mesmo que seja no papel ou num quadro branco, desenhar o fluxo antes de ir para o N8N ajuda a visualizar os caminhos, identificar exceções e evitar retrabalho. Um esboço com quadrados, setas e perguntas como “o que acontece se falhar?” ou “e se não houver dados?” já muda completamente a qualidade do que será construído.
Muito se fala em “agentes de inteligência artificial”, mas pouca gente realmente entende o que esse conceito significa na prática, especialmente fora do campo técnico. No contexto do N8N, um agente de IA pode ser entendido de forma simples: um sistema automatizado que recebe um estímulo, interpreta com base em IA, e executa uma ação de forma autônoma ou semi-autônoma.
Ele age, pensa, responde, como uma extensão inteligente do seu trabalho.
Um erro comum é pensar que usar IA significa apenas gerar textos com GPT. Mas no N8N, o papel da IA é bem mais amplo. Ela pode:
“A IA é um bloco dentro de um fluxo, mas não é o fluxo inteiro. O valor está em como ela se encaixa e interage com as outras partes.”
Ou seja, o agente de IA no N8N não é o GPT isolado, mas sim a combinação entre a lógica do fluxo e a capacidade da IA de interpretar situações e gerar saídas contextualizadas.
No N8N, um agente inteligente costuma seguir essa estrutura:
Essa arquitetura transforma o N8N em um verdadeiro motor de decisão, onde a IA entra como uma camada interpretativa dentro de uma lógica clara e controlada.
O ponto mais importante: você não precisa criar algo sofisticado para ter um agente funcional. Um exemplo básico:
Isso já é um agente. Ele age com base em dados, interpreta com IA e executa uma ação, sem sua intervenção direta.
E a partir daí, dá para ir escalando em complexidade: adicionando validações, múltiplas etapas de IA, sistemas de feedback, ou mesmo loops de decisão.
Uma das grandes vantagens do N8N é a possibilidade de começar com automações simples e, aos poucos, evoluir para agentes mais robustos que combinam lógica, dados e inteligência artificial. A seguir, você verá três exemplos (todos baseados em situações reais trazidas na aula) que ilustram esse caminho: do básico ao avançado.
Situação: Um usuário envia um áudio ou um vídeo com feedback ou ideia.
Objetivo: Gerar um resumo escrito da fala, que possa ser compartilhado ou arquivado.
Como funciona:
Valor: Automatiza uma tarefa simples, mas recorrente, e transforma voz em conteúdo reaproveitável, sem esforço manual.
Situação: Clientes enviam dúvidas ou solicitações por formulário.
Objetivo: Classificar o tipo de demanda e gerar uma resposta inicial automática.
Como funciona:
Valor: Reduz o tempo de triagem, padroniza a resposta inicial e ajuda o time a priorizar melhor.
Situação: A empresa recebe problemas operacionais recorrentes de clientes e precisa gerar orientações personalizadas com base em contexto.
Objetivo: Criar, com base em texto livre, documentos completos com orientação, análise e próximos passos.
Como funciona:
“Analise esse problema e escreva um documento com: diagnóstico, solução sugerida e tom ideal de comunicação com o cliente.”
Valor: A IA age como uma “consultora automatizada”, gerando materiais consistentes, com profundidade e tom alinhado.
Esse exemplo é citado como um dos fluxos mais poderosos do curso, porque mostra como IA e automação se complementam para gerar entregáveis reais e aplicáveis.
Esses três níveis mostram que a sofisticação não precisa vir de cara. Ela cresce conforme você entende o que pode delegar para o sistema, e o que ainda exige decisão humana.
Depois de entender os fundamentos e construir seus primeiros fluxos com IA, o passo natural é ampliar o escopo e criar sistemas que trabalham com múltiplas fontes, múltiplas etapas e múltiplos agentes. Isso significa sair da lógica de “um input gera um output” para pensar em ciclos de inteligência que aprendem, comparam e alimentam decisões estratégicas.
Essa camada mais avançada começa com uma ideia central: contexto é o novo dado.
Boa parte dos erros (ou limitações) em fluxos com IA não vem da ferramenta, mas da falta de contexto fornecido ao modelo. Isso vale tanto para agentes simples quanto para sistemas mais robustos. E na prática, o contexto pode vir de várias fontes:
“O que transforma a IA em algo estratégico é a forma como ela entende o cenário. E quem constrói esse cenário é você.”
Por isso, é essencial aprender a injetar contexto nos prompts, usar variáveis com inteligência, e pensar nos fluxos como um espaço de raciocínio, não só de execução.
No vídeo, um dos momentos mais ricos é quando o instrutor demonstra como scraping pode alimentar fluxos com IA. A proposta é simples, mas poderosa:
Buscar informações externas (como avaliações de concorrentes ou conteúdos de sites) e usar a IA para analisar, resumir, comparar ou tomar decisões com base nisso.
Exemplo prático mencionado:
O valor disso para times de produto, marketing e estratégia é imenso. Com poucos cliques, é possível transformar dados públicos em vantagem competitiva, de forma automatizada e contínua.
Esses exemplos mostram que o N8N, somado à IA e ao raciocínio estratégico, vai muito além da automação operacional. Ele se torna um sistema inteligente de suporte à decisão.
O próprio site do N8N oferece uma coleção de fluxos para diferentes usos: marketing, atendimento, vendas, operações. Esses templates mostram:
Começar por um desses exemplos e adaptar para o seu cenário é uma forma eficiente de entender como o N8N pensa.
Mesmo quem nunca programou pode testar os fluxos usando:
Tudo isso ajuda a entender o que está funcionando e o que precisa ser ajustado, sem precisar escrever uma linha de código.
Automatizar com IA usando o N8N não é mais algo distante ou complexo. Ao entender como estruturar fluxos, pensar em contexto e aproveitar ferramentas como o GPT, você transforma tarefas manuais em processos inteligentes, mesmo sem saber programar.
Esse é só o começo. No curso completo do N8N Pro, você aprofunda essa jornada com projetos guiados, exemplos reais e estratégias que vão além da técnica: mostram como pensar automação como um profissional.
Pronto para criar seus próprios agentes e colocar a IA para trabalhar a seu favor?