Aula prática sobre migração de fluxos do N8N para o Make e criação de…

INEMA

Você define o tempo

Sim

Agentes de IA de N8N para Make

Replicar passo a passo ESTE AGENTE DO N8N (e5) que:

• Recebe mensagens pelo Telegram (texto ou áudio)
• Busca informação na internet
• Gera uma imagem para ilustrar a publicação
• Publica automaticamente no LinkedIn

⚙️ Estrutura do Agente
O fluxo parte do Telegram e se bifurca:
– Se for texto, envia direto ao agente
– Se for áudio, primeiro transcreve e depois passa ao agente

Esse agente conecta-se a três tools:
1. Info Tool (busca de informação via OpenAI)
2. Imagen Tool (geração de imagem via Ideogram)
3. Publicación Tool (envio do conteúdo e da imagem para o LinkedIn)

🛠️ Detalhe do processo
1. Configuração do Agente
• Cria‑se com GPT‑4 ou GPT‑4.1 (recomendado por maior estabilidade)
• O prompt do agente descreve:
– Buscar informação
– Gerar uma publicação
– Criar uma imagem
– Confirmar publicação no LinkedIn
• Configuram‑se as tools associadas via painel de configuração

Criação de Tools
• Cada Tool é criada em um cenário independente com:
– Input definido manualmente (ex.: termo_busca, prompt, imagem_url, publicação)
– Output configurado como resposta (URL, texto, confirmação)
• Importante: ativar cada Tool após salvá‑la, em modo “On demand”
Fluxo completo de execução
• Usuário escreve: “Quero fazer uma publicação sobre IA no setor médico”
• O agente:
1. Busca info com OpenAI
2. Redige a publicação
3. Gera uma imagem realista
4. Pede confirmação para publicar
5. Publica no LinkedIn ao receber o OK
  • Usa‑se o Chat ID como thread ID para manter contexto entre mensagens

🧪 Testes e erros comuns
– Se inputs/outputs não estiverem bem configurados, a Tool não dispara
– Se as ferramentas não aparecerem ao associar, recarregue a página inteira
– Publicações podem sair com pequenos erros (asteriscos extras etc.), ajustáveis no prompt

💰 Custo estimado
– GPT‑4.1 pode consumir até 8.000 tokens por fluxo
– Estime o gasto conforme o modelo:
• GPT‑4.1: até 5,5 US$ por milhão de tokens
• GPT‑4 mini: cerca de 1,5 US$ por milhão de tokens

✅ Conclusão
Este sistema mostra como automatizar integralmente um fluxo de criação de conteúdo usando agentes de IA no Make, conectando ferramentas externas e mantendo memória contextual via Telegram + thread ID

Recursos
• Agente Publicação LinkedIn
• Info Tool
• Criar Imagen Tool
• Publicación Tool

Parte 2

Passar cenários de N8N para Make

Como converter um cenário de N8N para Make passo a passo e como adaptar um agente de IA de N8N para Make. Analisamos diferenças chave, limitações (como a gestão de loops no Make) e vantagens como a facilidade de integrar OpenAI e ferramentas externas como LlamaParse.

🔄 Objetivo
- Replicar um cenário real de N8N (faturamento com LlamaParse) no Make
- Adaptar um agente de IA passo a passo entre plataformas

🧩 Estrutura do cenário convertido
1. Início: conexão com Telegram
• Configura-se o módulo Watch updates do Telegram
• Testa-se o recebimento de mensagem de texto e arquivos pelo bot

Recepção e validação de arquivos
• Verifica-se se há um file_id em attachments
• Filtra para continuar apenas se esse arquivo existir
Download do arquivo
• Usa-se o módulo Download File com o file_id recebido
Envio para LlamaParse
• Conecta-se via API ao LlamaParse
• Sobe o arquivo usando o módulo HTTP (form‑data com campo file)
• Aguarda mudança de status de pending para success
Gestão de loop (simulação no Make)
• Como Make não permite loops dinâmicos, usa‑se sleep de 10–20 segundos
• Cria‑se rotas condicionais com routers
• Repete‑se a verificação de estado se o arquivo ainda não estiver processado
Extração de informação com LlamaParse
• Quando o status é success, extrai‑se o conteúdo do documento em Markdown
Processamento com OpenAI
• Usa‑se um Chat Completion com GPT‑4
• Formata‑se o Markdown recebido e estrutura‑se em JSON
• Ajustam‑se parâmetros como temperatura e número de tokens
Upload do arquivo para Google Drive
• Usa‑se o módulo Upload a File
• Salva‑se na pasta “facturas” no Drive
Atualização da base de dados
• Atualiza‑se uma planilha com os campos:
– Número de fatura
– Data
– CIF
– Subtotal
– IVA
– Importe total
– Método de pagamento
– Link do arquivo no Drive
Notificação final por Telegram
• Envia‑se mensagem de confirmação ao usuário com todos os dados extraídos

⚖️ Comparativo N8N vs Make
🟢 Vantagens do N8N
Loops dinâmicos: permite repetir processos até cumprir condição
Pinear dados: guarda execuções para testes sem repetir todo o fluxo
Menor consumo de operações em repetições ou reintentos

🔵 Vantagens do Make
- Integração com OpenAI mais simples, sem requisições manuais
- Gestão de arquivos mais limpa, com fácil acesso a dados anteriores
- Interface intuitiva, útil para usuários menos técnicos

🔴 Limitações do Make
- Não permite loops dinâmicos, exigindo simulação com sleep e routers
- Maior consumo de operações: cada tentativa extra conta como operação
- Sem pinear dados: precisa repetir todo o cenário em cada teste

Recursos
- Blueprint de faturamento para Make

Primeira parte

De N8N para Make e Agentes de IA:

Como migrar seus fluxos e criar Agentes inteligentes do zero

Hoje mergulhamos a fundo em dois temas que muitos de vocês vinham pedindo há tempo:

🔹 Primeira parte – Adaptar cenários de N8N para Make passo a passo
🔹 Segunda parte – Criar do zero um Agente de IA em Make (clonamos um exemplo de N8N e vemos as diferenças)

Dividimos em duas partes para torná-la mais digerível, mas ambas são super recomendáveis porque se complementam. Além disso, como sempre, deixamos para vocês:

✅ Todos os recursos
✅ Cenários preparados para importar diretamente no Make

🔁 PARTE 1 – De N8N para Make sem perder funcionalidades
Você aprenderá a:
• Replicar cenários de N8N no Make (incluindo uso de Telegram, filtros e manipulação de arquivos com llamaParse)
• Detectar as diferenças‑chave entre plataformas (loops, tratamento de erros, reutilização de dados…)
• Contornar as limitações do Make com estratégias práticas que funcionam
• Enviar arquivos para a OpenAI, analisar documentos e salvar tudo no Drive e no Google Sheets

🧠 PARTE 2 – Como criar seu primeiro Agente de IA no Make
Nessa parte, construímos um agente do zero que:
• Recebe texto ou áudio via Telegram
• Busca informações online
• Gera imagens com Ideogram
• Publica diretamente no LinkedIn

Como configurar cada ferramenta (inputs e outputs), como conectar o agente ao Telegram e como usar memória para manter o contexto entre mensagens. Além disso, explico quais pontos eu gosto e quais limitações o Make tem em relação ao N8N.

🔥 Se você ainda não experimentou os Agentes de IA no Make, este é o momento. Você vai ver como múltiplos cenários se conectam, como configurar ferramentas personalizadas e como dar instruções específicas para obter fluxos inteligentes e automatizados.

E se você já usava N8N, prepare‑se para levar tudo para o Make sem perder potência 💪

e195- migra e19-n8n e e5-n8n para Make