Aula sobre criação de Agentes de IA no Make (Beta), cobrindo…

INEMA

Aqui estão as dicas e hacks práticos que o vídeo revela (mesmo que implicitamente), separados por categoria, para aproveitar ao máximo os Agentes de IA no Make:

🔧 Configuração Inteligente de Agentes⌗

Use modelos mais potentes (GPT-4)
- Evite modelos fracos (como GPT-3.5 ou GPT-4-turbo-mini) para agentes que fazem múltiplas chamadas ou decisões complexas. - Hack: o GPT-4 é mais confiável em raciocínio multi-etapas e manipulação de dados.
Evite colocar variáveis dinâmicas (como now) no prompt
- O prompt do agente não aceita variáveis dinâmicas diretamente. - Hack: insira valores dinâmicos como data/hora usando instruções adicionais na chamada do agente.
Crie prompts prontos no N8N e copie para o Make
- Como o Make não sugere exemplos inteligentes, copiar prompts já validados em N8N pode acelerar a construção. - Hack: crie um repositório pessoal com bons prompts testados.

🛠 Hacks com Tools⌗

Qualquer cenário pode ser uma tool (diferente do N8N)
- No Make, não há limitação de quais cenários usar como ferramentas. Basta que estejam com trigger "on demand". - Hack: reaproveite cenários já existentes da sua conta como ferramentas para agentes.
Nomeie e descreva as tools para melhor organização e reutilização
- Uma descrição clara ajuda quando você for reusar a tool ou escalar o número de agentes. - Hack: siga o padrão “ação + tipo de dado” (ex: “criar_evento_calendar”).

📥 Inputs e Outputs⌗

Configure todos os inputs e outputs manualmente (obrigatório)
- Hack: defina variáveis com nomes simples e legíveis, e use valores padrão para inputs opcionais (ex: duração = 60 min).
Use Text Aggregator para múltiplos resultados (como eventos)
- Quando a tool retorna mais de um item, agregue tudo em um único texto para que o agente consiga responder adequadamente. - Hack: insira emojis ou estrutura clara no texto agregado para facilitar a leitura final do usuário.

🤖 Execução e Testes⌗

Use Telegram para testes rápidos
- O Telegram permite simular conversas reais e ajuda a debugar mais rápido do que usar outros canais. - Hack: configure um bot secreto só para testes, com notificações desativadas.
Acompanhe o histórico de execução dos agentes
- Vá até o log do agente para ver prompt de sistema, mensagem do usuário, tool usada, argumentos gerados, e resposta final. - Hack: identifique onde ele “trava” e refine só aquela parte da lógica, sem precisar refazer tudo.

⚙️ Otimização⌗

Reduza tokens e interações para evitar gastos desnecessários
- Ajuste max tokens, recursion limit e history iterations para controlar custos e evitar loops.
- Hack: 50 interações e 5 iterações de histórico são suficientes para 90% dos casos.
Configure variáveis com formatDate para dar contexto temporal
- Hack: adicione now, dia da semana, horário atual, etc., como variáveis em “instruções adicionais” para dar mais precisão ao agente.

📌 Extras Inteligentes⌗

Sempre clone o cenário após adicionar variáveis
- Alguns campos não aparecem na lista até você clonar e excluir o módulo antigo (bug atual do Make).
- Hack: crie uma versão de “template” para duplicar e montar novas tools com rapidez.
Deixe campos obrigatórios apenas quando realmente necessários
- Ex: email do participante pode ser opcional dependendo do tipo de evento.
- Hack: se for obrigatório, o agente perguntará automaticamente ao usuário quando faltar.

Resumo Geral⌗

O vídeo ensina, passo a passo, como criar agentes de inteligência artificial no Make usando modelos LLM (como GPT-4) e integrá-los com ferramentas como o Google Calendar e Telegram.

Principais Tópicos e Etapas⌗

1. Introdução e contexto - Make lançou sua própria função de Agentes de IA (Beta), algo já utilizado há tempo no N8N. - A novidade permite criar fluxos automatizados inteligentes diretamente no Make.

2. Criação do agente - Acesse a aba AI Agents (Beta). - Clique em Create an Agent e escolha um modelo LLM (ex: GPT-4). - Defina um nome e um prompt de sistema (ex: “Agente de Calendário”). - Não é possível usar variáveis dinâmicas como now diretamente no prompt inicial — elas são adicionadas depois.

3. Conexão com ferramentas (Tools) - Diferente do N8N, o Make permite usar qualquer cenário como ferramenta. - Cria-se um cenário (ex: "Criar Evento") e configura-se os inputs e outputs manualmente. - Ferramentas adicionais podem ser adicionadas ao agente depois, com descrições.

4. Inputs e Outputs - Inputs: nome do evento, data de início/fim, duração, descrição, participantes, etc. - Outputs: retorno com as informações do evento criado (ex: data, título, link do evento). - Outputs são obrigatórios para o funcionamento correto do agente.

5. Integração com Telegram - Telegram é usado como interface de teste. - Usa-se o módulo “Run an Agent” no Make. - O agente recebe o input via mensagem e responde automaticamente, mantendo o contexto com o Thread ID.

6. Criação de nova ferramenta: "Buscar Eventos" - Outro cenário foi criado para buscar eventos com filtros: data inicial, final, termo de busca e limite de resultados. - Utilizou-se o Text Aggregator para unir vários eventos em uma única resposta.

7. Testes e depuração - Utilizou o histórico do agente para verificar: - Prompt de sistema - Mensagem do usuário - Ferramenta selecionada - Argumentos gerados - Resposta entregue - Mostra como usar logs para entender falhas e corrigir variáveis obrigatórias não preenchidas.

8. Configurações avançadas - Max output tokens: número máximo de tokens por resposta (padrão 100.000). - Recursion limit: número máximo de interações por execução (evita loops infinitos). - History iterations: quantidade de contexto mantida na memória (padrão 10, recomendado 5).

Vantagens⌗

Flexibilidade extrema nas saídas.
Qualquer cenário pode virar uma ferramenta (tool).
Integração natural com todos os módulos Make.

Desvantagens⌗

Menos “inteligente” que N8N: não detecta variáveis automaticamente.
Requer mais configurações manuais (inputs, outputs, descrições).
Está em beta: alguns bugs ainda presentes (como duplicação de tools e falhas de atualização).

youtube.com/watch ↗

Introdução ao Agente de IA no Make

Aprendemos a criar um agente de inteligência artificial no Make do zero, incluindo:

Conexão com modelos LLM
Criação de ferramentas (tools)
Configuração de entradas e saídas (inputs/outputs)
Integração com Telegram para interação

🛠️ Etapas principais do processo

1. Acesso a Agentes de IA
Acessamos a aba AI Agents (Beta) dentro do Make.
Se ainda não aparecer, o Make está liberando essa funcionalidade de forma progressiva.

2. Criar um agente
- Clicamos em "Create an agent"
- Selecionamos o modelo LLM (ex: GPT-4)
- Definimos um nome e um prompt de sistema (ex: um agente de calendário)
- O prompt deve incluir o que o agente pode fazer, mas ainda não permite variáveis como now diretamente (essas são configuradas separadamente depois)

3. Configurar ferramentas (tools)
- Os agentes podem utilizar qualquer cenário do Make como ferramenta, ao contrário do N8N que possui limitações
- Criamos um cenário no formato de ferramenta (ex: "criar evento no calendário") e o associamos ao agente

4. Definir entradas e saídas (inputs/outputs)
- Inputs: variáveis como data, duração, descrição, etc.
- Outputs: resposta que o cenário vai retornar (ex: dados do evento)
- A configuração é manual, diferente do N8N onde a IA detecta automaticamente

5. Integração com Telegram
- Utilizamos o Telegram como interface para testar os agentes
- Conectamos o cenário ao bot e testamos com mensagens reais
- Adicionamos o módulo AI Agent – Run an Agent para executar o agente

6. Thread ID e memória
- Utilizamos o chat ID para manter o contexto da conversa
- Adicionamos instruções adicionais (ex: variável now ou data atual usando formatDate)

🔄 Criação de mais ferramentas (tools)
- Criamos outra ferramenta: "buscar eventos"
- Requer definir entradas como data de início, query e número de eventos
- Para retornar múltiplos eventos, usamos um Text Aggregator e retornamos tudo como uma única saída (output)

🧪 Testes e depuração
- Testamos os cenários diretamente dentro do Make
- Usamos o histórico do agente para revisar cada etapa:
- Prompt do sistema
- Interação humana
- Seleção da ferramenta
- Argumentos gerados
- Resposta recebida

⚙️ Configurações avançadas
No menu de configurações do agente:
- Max output tokens: limite de tokens por resposta
- Recursion limit: número máximo de interações (para evitar loops infinitos)
- History iterations: quanto do histórico da conversa será usado

✅ Vantagens
- Alta flexibilidade nas saídas e no uso de ferramentas
- Qualquer cenário pode ser usado como ferramenta
- Integração natural com outros módulos do Make

❌ Desvantagens atuais
- Menos inteligente que o N8N (não detecta inputs nem faz mapeamentos automaticamente)
- Mais etapas manuais para configurar os cenários
- Ainda está em fase beta, com possíveis falhas ao atualizar ou duplicar módulos

O que todos esperávamos… AGENTES no MAKE já estão aqui!

Como criar e usar Agentes de Inteligência Artificial diretamente dentro do Make 😱

Depois de tanto tempo usando o N8N para isso… o Make finalmente entrou no jogo!
E nesta aula eu explico passo a passo como configurar TUDO 🔧

💡 O que vocês vão aprender?
✅ Criar seu primeiro agente do zero
✅ Conectar modelos como GPT, Gemini ou Claude
✅ Criar ferramentas personalizadas (tools) que o agente pode usar
✅ Integrar com o Telegram para conversar com usuários
✅ Gerenciar memória, variáveis e instruções
✅ Controlar erros, tokens e limites de iteração

Spoiler: vocês vão pirar com a flexibilidade disso 🔥

e54 - ** Introdução Agente de IA en Make**

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