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Tópico contém um prompt modular completo para construção de…

INEMA.PROMPTS · 2025-07-31 · ~7 min · ver no Telegram ↗

INEMA

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Suporte a fallback com aviso automático para atendimento manual.

6. Funções Complementares e Ferramentas Auxiliares⌗

Inclua quando necessário:

  • OCR com Tesseract para ler imagens promocionais.
  • Transcrição de áudio com Whisper para mensagens de voz dos clientes.
  • Extração de dados de PDFs com metadados (serviços, preços).
  • Webhooks e HTTP Requests para integração com sistemas de agenda externa.
  • Sticky Notes no n8n explicando blocos críticos.

Boas práticas:

  • Evite Code Node salvo se necessário.
  • Armazenamento estruturado de logs e histórico de atendimento.
  • Atualizações via n8n_update_partial_workflow().

7. Etapas Técnicas de Construção e Validação⌗

Fase 1: Descoberta

search_nodes({query: 'whatsapp'}) list_ai_tools() get_node_essentials('telegramTrigger')

Fase 2: Pré-Validação

validate_node_minimal('gmail', config) validate_node_operation('calendar', fullConfig, 'runtime')

Fase 3: Construção

  • Monte o fluxo com nós conectados corretamente.
  • Use $json, $node["Nome"].json, e switch.

Fase 4: Validação Final

validate_workflow(workflow) validate_workflow_connections(workflow) validate_workflow_expressions(workflow)

Fase 5: Deploy (se via API)

n8n_create_workflow(workflow) n8n_validate_workflow({id: workflowId})

Fase 6: Atualizações Incrementais

n8n_update_partial_workflow({ workflowId: id, operations: [ {type: 'updateNode', nodeId: 'email1', changes: {position: [400, 120]}} ] })

Exemplo Final de Comando⌗

Crie uma automação multicanal com agente principal e subagentes, que:

  • Receba mensagens do WhatsApp, Telegram e Gmail.
  • Utilize Supabase como memória longa e suporte a RAG.
  • Tenha pipeline de embedding com chunking e metadata dos serviços.
  • Use subagentes para e-mail, calendário e buscas externas.
  • Mantenha memória de curto prazo em Redis.
  • Inclua fallback com log em Google Sheet.

Ótimo! Para completar o prompt, vou assumir as seguintes definições com base no seu pedido. Se quiser ajustar algum ponto, posso modificar depois.

Respostas assumidas para o escopo:⌗

  1. Objetivo principal: Atendimento, agendamento de clientes e responder dúvidas.
  2. Canais: WhatsApp, Telegram, e Gmail.
  3. Memória: Ambas – curto prazo (para contexto recente) e longo prazo (para preferências e histórico de clientes).
  4. Subagentes: Sim – Agente de E-mail, Agente de Calendário, Agente Web.
  5. RAG: Sim – integração com base de dados de serviços, preços, horários em Google Drive e PDFs.
  6. Armazenamento: Supabase (para histórico, clientes, agendamentos).
  7. Funções complementares: Transcrição de áudio (para mensagens de voz), OCR (para imagens com promoções), HTTP Requests (para integração com sistemas de agenda externa).
  8. Formato: n8n.

Agora vou montar o Prompt Modular de Escopo com Agentes IA para o seu sistema.

Abaixo está o Prompt Modular de Escopo com Agentes IA .

Prompt Integrado: Definição e Construção de Automação Inteligente com Agentes IA no n8n⌗

Tarefa: Descreva e desenvolva uma automação inteligente baseada na arquitetura modular de agentes IA. Siga as diretrizes abaixo para garantir escopo funcional, construção técnica validada e pronta para execução no n8n.

1. Padrão de Entrada e Saída Multicanal⌗

Entrada esperada:

  • WhatsApp, Gmail, Telegram (via EvolutionAPI, IMAP, Bot ou Webhook).
  • Detectar automaticamente o canal de origem.

Saída esperada:

  • Resposta pelo mesmo canal, com uso de Switch baseado na origem.
  • Adaptação ao formato (texto puro, HTML, botões, arquivos).
  • Suporte a fallback ou intervenção manual (HITL), se necessário.

2. Engenharia de Contexto para Agentes IA⌗

Estrutura esperada:

  • Prompt Base: papel claro do agente (atendente virtual para salão de beleza), tom acolhedor e instruções específicas para agendamento, dúvidas e promoções.
  • Memória de Curto Prazo: últimas 5 interações (Redis ou Supabase).
  • Memória de Trabalho: contexto da execução (cliente, serviço solicitado, canal).
  • Memória de Longo Prazo: base histórica de clientes, serviços usados, preferências e frequência (armazenado no Supabase).

Ferramentas associadas:

  • search_nodes({query: 'supabase'})
  • get_node_essentials('supabase')

3. Recuperação Aumentada por Geração (RAG)⌗

Arquitetura esperada:

  • Geração de embeddings com OpenAI.
  • Armazenamento vetorial no Supabase.
  • Indexação de documentos com informações sobre serviços, horários e preços (PDFs e planilhas do Google Drive).
  • Reranking semântico com Cohere (opcional).
  • Automatização de ingestão via Google Drive e formulários de cadastro.

Validações:

  • validate_node_minimal('supabase', config)
  • validate_node_operation('httpRequest', config)

4. Subagentes Inteligentes (Agentes Dinâmicos)⌗

Estrutura esperada:

  • Agente Principal (roteador de mensagens e intenções).
  • Subagentes especializados:
Nome Função
Email Agent Ler mensagens de confirmação e enviar lembretes.
Calendar Agent Agendar horários, verificar disponibilidade, enviar confirmações.
Web Agent Consultar serviços, promoções ou climas (para agendamentos externos).

Exemplo pipeline técnico – Calendar Agent:

1. search_nodes({query: 'calendar'}) 2. get_node_essentials('n8n-nodes-base.googleCalendar'}) 3. validate_node_minimal('googleCalendar', config) 4. Conecte ao agente principal via switch ou route.

5. Formato de Saída e Humanização⌗

Padrões esperados:

  • Geração de resposta com linguagem informal e acolhedora.
  • Mensagens personalizadas com nome do cliente, dia da semana e horário disponível.
  • Respostas adaptadas para cada canal (com uso de markdown, emojis e links). *

exemplo

Final

validate_workflow(workflow) validate_workflow_connections(workflow) validate_workflow_expressions(workflow)

Fase 5: Deploy (se via API)

n8n_create_workflow(workflow) n8n_validate_workflow({id: workflowId})

Fase 6: Atualizações Incrementais

n8n_update_partial_workflow({ workflowId: id, operations: [ {type: 'updateNode', nodeId: 'email1', changes: {position: [400, 120]}} ] })

Exemplo Final de Comando⌗

Crie uma automação multicanal com agente principal e subagentes, que:

  • Receba mensagens do WhatsApp, Slack e Gmail.
  • Utilize Supabase como memória longa e suporte a RAG.
  • Tenha pipeline de embedding com chunking e metadata.
  • Use subagentes para email, calendário, contatos e web search.
  • Mantenha memória de curto prazo para continuidade da conversa.
  • Inclua fallback com log em Google Sheet.

Abaixo está o Prompt Modular de Escopo com Agentes IA reformulado, agora incorporando os elementos técnicos, validações, melhores práticas e comandos operacionais do Modelo 2. Essa nova versão funciona como guia estratégico + manual técnico, pronto para uso em ambientes reais com n8n.

Prompt Integrado: Definição e Construção de Automação Inteligente com Agentes IA no n8n⌗

Tarefa: Descreva e desenvolva uma automação inteligente baseada na arquitetura modular de agentes IA. Siga as diretrizes abaixo para garantir escopo funcional, construção técnica validada e pronta para execução no n8n.

1. Padrão de Entrada e Saída Multicanal⌗

Entrada esperada:

  • WhatsApp, Gmail, Telegram, Slack (via EvolutionAPI, IMAP, Bot ou Webhook).
  • Detectar automaticamente o canal de origem.

Saída esperada:

  • Resposta pelo mesmo canal, com uso de Switch baseado na origem.
  • Adaptação ao formato (texto puro, HTML, botões, arquivos).
  • Suporte a fallback ou intervenção manual (HITL), se necessário.

2. Engenharia de Contexto para Agentes IA⌗

Estrutura esperada:

  • Prompt Base: papel claro do agente, tom e instruções.
  • Memória de Curto Prazo: últimas 5 interações (Redis, Sheet, Supabase).
  • Memória de Trabalho: contexto da execução (usuário, tarefa, canal).
  • Memória de Longo Prazo: base histórica e preferências (Supabase/Airtable).

Ferramentas associadas:

  • search_nodes({query: 'supabase'})
  • get_node_essentials('supabase')

3. Recuperação Aumentada por Geração (RAG)⌗

Arquitetura esperada:

  • Geração de embeddings com OpenAI.
  • Armazenamento vetorial no Supabase (com ou sem metadados).
  • Indexação por chunk e metadata (fonte, nome, tipo).
  • Reranking semântico com Cohere (opcional).
  • Automatização de ingestão via Google Drive, PDF ou Airtable.

Validações:

  • validate_node_minimal('supabase', config)
  • validate_node_operation('httpRequest', config)

4. Subagentes Inteligentes (Agentes Dinâmicos)⌗

Estrutura esperada:

  • Agente Principal (roteador lógico).
  • Subagentes especializados:
Nome Função
Email Agent Ler, enviar e responder e-mails.
Calendar Agent Agendar e buscar compromissos.
Web Agent Consultar APIs externas (clima, busca).
Metadata Agent Extrair e inserir metadados em docs.

Exemplo pipeline técnico – Email Agent:

1. search_nodes({query: 'email'}) 2. get_node_essentials('n8n-nodes-base.emailSend') 3. validate_node_minimal('emailSend', config) 4. Conecte ao agente principal via switch ou route.

5. Formato de Saída e Humanização⌗

Padrões esperados:

  • Geração de resposta adaptada ao canal.
  • Conversão de markdown, links ou cards conforme canal.
  • Intervenção humana se erro for detectado (fallback HITL).
  • Adicionar tags ou contexto visível, se necessário.

6. Funções Complementares e Ferramentas Auxiliares⌗

Inclua quando necessário:

  • OCR (Google Vision, Tesseract).
  • Transcrição de áudio com Whisper ou AssemblyAI.
  • Extração de PDF com metadados.
  • Webhooks, HTTP Request e Switch para lógica.
  • Controle de versões e compatibilidade com n8n atual.

Boas práticas:

  • Evite Code Node salvo se necessário.
  • Utilize Sticky Notes para explicações nos blocos.
  • Atualizações via n8n_update_partial_workflow().

7. Etapas Técnicas de Construção e Validação⌗

Fase 1: Descoberta

search_nodes({query: 'whatsapp'}) list_ai_tools() get_node_essentials('telegramTrigger')

Fase 2: Pré-Validação

validate_node_minimal('gmail', config) validate_node_operation('calendar', fullConfig, 'runtime')

Fase 3: Construção

  • Monte o fluxo com nós conectados corretamente.
  • Use $json, $node["Nome"].json, e switch.

Fase 4: Validação

Prompt EC7 - Eng Contexto N8N Agente

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