Curso Básico de Agentes de IA: Crie seu Agente no n8n

Curso Básico de Agentes de IA com n8n: crie do zero um agente que lê feedbacks no Google Sheets, analisa com Gemini e envia e-mails sozinho.

Introdução

Se você quer colocar a inteligência artificial para trabalhar por você, e não só para responder perguntas, este Curso Básico de Agentes de IA é o ponto de partida. Ele foi pensado para quem nunca montou uma automação e quer aprender, na prática, a criar fluxos e agentes de IA no n8n sem programar.

Ao longo de quatro aulas, você sai do conceito e chega a um agente completo. Todo dia, às 21h, ele lê as avaliações de uma planilha do Google Sheets, calcula a nota média de cada consultor, usa o Gemini para resumir os comentários e envia por e-mail uma análise com recomendações para quem ficou abaixo da meta, com a planilha em anexo.

É o mesmo raciocínio que usamos para automatizar processos reais aqui na Hashtag. Um dos nossos agentes de atendimento, construído no n8n, economizou mais de R$ 300 mil em seis meses de operação. A lógica é sempre a mesma: você configura uma vez e o fluxo trabalha sozinho, todos os dias.

Preencha o formulário abaixo para baixar a planilha, o prompt e os gabaritos de cada aula, e bora construir o seu primeiro agente de IA.

Para fazer o download dos arquivos utilizados na aula e do guia em PDF, preencha com o seu e-mail:

Não vamos te encaminhar nenhum tipo de SPAM! A Hashtag Treinamentos é uma empresa preocupada com a proteção de seus dados e realiza o tratamento de acordo com a Lei Geral de Proteção de Dados (Lei n. 13.709/18). Qualquer dúvida, nos contate.

O que você vai aprender no Curso Básico de Agentes de IA

O curso tem quatro aulas, e cada uma acrescenta uma camada ao mesmo projeto:

Dá para acompanhar tudo sem gastar nada: o n8n tem teste grátis de 14 dias e o Gemini tem uma camada gratuita na API. Se depois quiser ver outros projetos, como relatórios com APIs e webhooks, o Curso Básico de n8n segue a mesma pegada prática. E para ir além do básico, existe o nosso curso completo de n8n.

Arquivos do curso e contas que você vai usar

Estes são os arquivos que você baixa no formulário acima:

Antes de testar qualquer coisa, faça dois ajustes na sua cópia da planilha. Troque as datas das avaliações para o dia em que você está fazendo o curso, porque o fluxo filtra só as avaliações de hoje. E, na aba Consultores, troque os e-mails de exemplo por endereços seus.

Uma dica para os testes: o Gmail aceita o sinal de mais no endereço. Se o seu e-mail é seuemail@gmail.com, mensagens para seuemail+amanda@gmail.com e seuemail+joao@gmail.com chegam todas na sua caixa, e você vê exatamente o e-mail que cada consultor receberia.

Para importar um gabarito, crie um fluxo novo no n8n, clique nos três pontinhos no canto superior direito e escolha Import from File. O fluxo aparece pronto, mas sem as suas contas conectadas: abra os nós do Google Sheets, do Gmail e do Gemini e selecione as suas credenciais. Troque também o ID da planilha pelo da sua cópia e os e-mails de destino pelos seus. Para entender melhor como esses arquivos funcionam, veja nosso guia de como usar templates do n8n.

Você vai precisar de três contas, todas com opção gratuita:

Aula 1: Entenda o que são automações no-code e agentes de IA

Antes de montar o primeiro fluxo, vale entender o que dá para automatizar e o que muda quando a inteligência artificial entra no processo. Esta aula mostra os conceitos e três automações reais funcionando no n8n.

Automatize processos, integre sistemas e crie funcionários digitais

Estamos vivendo uma mudança grande no mercado de trabalho, com dois pilares que se misturam: as automações no-code e os agentes de IA. Com ferramentas como n8n, Make, Zapier e Power Automate, qualquer pessoa consegue pegar um processo repetitivo, aquele passo a passo que você executa toda semana, e transformar num fluxo que roda sozinho.

No-code quer dizer sem código. A construção é visual: você arrasta e solta caixinhas, define o que cada uma faz e a ferramenta executa tudo na ordem certa. Se você consegue descrever o processo em palavras, consegue automatizá-lo.

Na prática, essas ferramentas servem para três coisas:

A terceira é a mais poderosa e é o foco deste curso. Se quiser ir mais fundo no conceito, veja nosso guia sobre o que são agentes de IA e as melhores ferramentas.

O que é o n8n e por que ele é ideal para começar do zero

O n8n é uma ferramenta para automatizar processos e integrar sistemas, inclusive com inteligência artificial, sem precisar programar. É uma das ferramentas que mais cresce nesse mercado porque reúne tudo num lugar só:

Algumas ferramentas, como o Power Automate, são mais voltadas para automação. O n8n funciona bem tanto para automações quanto para agentes de IA, e é por isso que o usamos bastante aqui na Hashtag. Para conhecer a ferramenta em detalhes, leia nosso conteúdo sobre o que é o n8n e como usar e consulte a documentação oficial do n8n.

IA que responde e agente de IA que executa: entenda a diferença

Muita gente acha que usar IA é só conversar com o ChatGPT. As IAs tradicionais, como ChatGPT, Gemini, Copilot e Claude, respondem às suas dúvidas: rascunham um e-mail, sugerem uma fórmula, geram uma ideia ou uma imagem. Elas te ajudam a produzir algo, mas quem executa a ação no mundo real é você.

O agente de IA usa a inteligência artificial para executar a tarefa por você. A diferença fica clara lado a lado:

Você dá as instruções uma vez e o agente trabalha 24 horas por dia, sete dias por semana. Para entender como um agente funciona por dentro, com modelo, instruções, memória e ferramentas, veja nosso artigo sobre como um agente de IA funciona por dentro.

Exemplos de automações e agentes que você pode criar

Antes de partir para a construção, vale ver o tamanho das possibilidades. Pense em qualquer tarefa repetitiva que você faz: muito provavelmente ela pode ser automatizada e melhorada com IA.

Para mais inspiração, reunimos casos de uso de agentes de IA com resultados reais.

Gatilhos e nós: como todo fluxo do n8n funciona

Todo fluxo no n8n é um passo a passo executado na ordem: passo um, depois passo dois, depois passo três. Dois conceitos sustentam tudo isso.

O gatilho é o que dispara a automação. Ele pode ser de vários tipos:

O nó é cada etapa do fluxo: baixar um arquivo, ler uma planilha, fazer uma conta, decidir um caminho, enviar um e-mail. Cada nó recebe dados do nó anterior, a entrada (input), e passa dados adiante, a saída (output). Você vai ver essas duas colunas o tempo todo ao abrir um nó, e entender o que entra e o que sai resolve a maioria dos problemas.

Três automações reais rodando no n8n

Para ver esses conceitos funcionando, aqui vão três fluxos reais, do mais simples ao mais completo. Os dois primeiros usam o Telegram porque ele permite testar de graça, mas a mesma lógica vale para WhatsApp ou e-mail.

Registro automático de faturas recebidas por mensagem

Alguém do financeiro, ou o próprio cliente, manda a imagem de uma fatura pelo Telegram. O fluxo começa com o gatilho do Telegram, baixa o arquivo, lê a fatura (número da nota, valor, endereço e observações), registra os dados numa planilha do Google Sheets e salva o arquivo no Google Drive. No fim, avisa na conversa que deu tudo certo.

Ninguém precisa digitar o valor na planilha nem arrastar o arquivo para a pasta: a fatura chega e, segundos depois, já está registrada. Se quiser montar um agente com Telegram do zero, veja o passo a passo de agente de IA com n8n e Telegram para vendas.

Agente que agenda consultas no Google Calendar

Aqui já entra um agente de IA. A pessoa escreve "queria agendar uma consulta" e o agente pede o que falta: nome completo, e-mail e horário desejado. Se ela manda só o nome e a data, ele pede o e-mail antes de seguir, porque sem isso não consegue enviar o convite.

Por dentro, o nó AI Agent está ligado a um modelo de IA, a uma memória, que guarda o que a pessoa já disse na conversa, e a três ferramentas do Google Calendar: criar, consultar e apagar eventos. Com os dados completos, o agente cria o evento na agenda da empresa, envia o convite para o cliente e confirma os detalhes na conversa.

Esse é o salto de uma automação para um agente. O fluxo não segue uma sequência fixa: a IA decide o que perguntar e qual ferramenta usar em cada momento.

Agente de atendimento da Hashtag com mais de 50 mil conversas

Nas aulas ao vivo da Hashtag, às vezes 5 mil a 8 mil pessoas assistem ao mesmo tempo. Quando as inscrições abrem, centenas de pessoas mandam dúvidas pelo chat do site no mesmo minuto, e quem está numa página de pagamento não espera 10 minutos por uma resposta. Foi para isso que construímos um agente de atendimento no n8n:

Esse agente já passou de 50 mil atendimentos e economizou mais de R$ 300 mil em seis meses de operação. E tudo parte de uma ideia simples: se você consegue descrever o processo, o n8n consegue executar. É exatamente o que você vai fazer na próxima aula.

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Agentes de IA e n8n Impressionador

Crie agentes de IA que trabalham por você e automações que rodam sozinhas, sem escrever uma linha de código. Aprenda o n8n do zero, conecte WhatsApp, e-mail, planilhas e os sistemas que a empresa já usa, e monte projetos reais como agente de atendimento, de cobrança e de triagem de currículos.

Começar agora

Aula 2: Crie sua primeira automação no n8n passo a passo

Nesta aula você monta, do zero, uma automação completa. Todo dia às 21h ela lê as avaliações do dia, calcula a nota média de um consultor e, se a média ficar abaixo de 7, envia um e-mail de alerta com a planilha de respostas em anexo. Na Aula 3, esse mesmo fluxo ganha um agente de IA.

Entenda o projeto: alertas de satisfação de uma consultoria de marketing

Imagine que você trabalha numa consultoria de marketing. Os clientes pagam um plano anual e fazem sessões com os especialistas da empresa. Ao fim de cada sessão, o cliente recebe uma pesquisa de satisfação no Google Forms, com estas perguntas:

Cada resposta vira uma linha da planilha. São dezenas de avaliações por dia e, na prática, ninguém acompanha todas. O objetivo da automação é avisar o consultor quando a média do dia fica abaixo de 7, já com os comentários em mãos para ele agir na próxima sessão.

Crie sua conta no n8n e conheça as regras do teste grátis

Acesse o site do n8n e clique em Get started para criar a conta. A versão na nuvem tem um teste grátis de 14 dias, sem instalar nada. É o caminho mais rápido para acompanhar o curso, mas vale conhecer as regras:

Para não perder o que construiu, exporte os fluxos antes do fim do teste ou configure um backup automático dos seus fluxos. E, se quiser continuar usando o n8n de graça depois dos 14 dias, dá para instalar a versão Community por conta própria: veja a aula de instalação do n8n com Docker ou como instalar o n8n na AWS de graça.

Depois de entrar, você vê a tela inicial com os seus fluxos. Clique em Create workflow para criar um novo. O n8n atualiza a interface com frequência, então alguns detalhes da sua tela podem estar diferentes, mas os nomes dos botões e dos nós costumam se manter.

Escreva o passo a passo antes de montar o fluxo

Antes de sair arrastando caixinhas, escreva num documento o que você faria se executasse o processo à mão. Com o roteiro pronto, fica fácil traduzir cada linha num nó, e você não se perde no meio do caminho.

Para começar simples, o fluxo vai cuidar de um consultor só, o João. Na Aula 4 ele passa a rodar para todos.

1. Executar todo dia às 21h.
2. Pegar os dados da planilha e filtrar só os feedbacks do João com a data de hoje, sem digitar a data à mão.
3. Calcular a média das notas.
4. Verificar se a média ficou abaixo de 7.
5. Se sim, enviar um e-mail para o João com a nota média do dia e a planilha com os comentários em anexo.

Cada passo do roteiro vira um ou mais nós no n8n:

Configure o gatilho para rodar todo dia às 21h no horário de Brasília

No fluxo novo, clique para adicionar a primeira etapa. O n8n oferece vários tipos de gatilho: manual, quando algo acontece num aplicativo (um e-mail, uma mensagem, um arquivo novo) ou On a schedule, que roda num intervalo definido. Escolha On a schedule.

A janela que abre é a configuração do nó. Em Trigger Interval escolha Days, deixe 1 dia entre as execuções e defina a hora em 21 (9pm). Não existe botão para salvar dentro do nó, nem no fluxo: o n8n salva sozinho enquanto você edita.

Agora um ajuste que evita a surpresa mais comum de quem está no Brasil. Se você não configurar nada, o n8n usa o fuso de Nova York, e o fluxo marcado para 21h roda às 22h ou às 23h no horário de Brasília, conforme a época do ano.

Para corrigir, abra o menu de três pontinhos no canto superior direito do editor, entre em Settings e, em Timezone, escolha America/Sao_Paulo. Esse ajuste também vale para a data de hoje que você vai usar no filtro da próxima etapa. Mais detalhes nas configurações do fluxo, na documentação do n8n.

Puxe os dados do Google Sheets e filtre por consultor e data

Clique no sinal de mais depois do gatilho para adicionar o próximo nó. Pesquise por Google Sheets e escolha a ação Get row(s) in sheet, que lê as linhas de uma planilha.

A primeira coisa que o nó pede é a conexão com a sua conta. Em Credential, crie uma credencial nova e clique em Sign in with Google. Depois, indique a planilha:

• Em Document, troque a opção From list por By ID e cole o ID da planilha, que é o trecho do link entre /d/ e a barra seguinte. Procurar pela lista também funciona, mas fica confuso quando você tem muitos arquivos.
• Em Sheet, escolha a aba Respostas ao formulário 1.

Clique em Execute step. Do lado direito aparece a saída do nó: 40 itens, um para cada linha de resposta. Do lado esquerdo fica a entrada, que aqui só traz a data e a hora em que o gatilho rodou. Essa leitura de entrada e saída vale para qualquer nó do n8n.

Agora os filtros. Em Filters, adicione dois:

No filtro do consultor, basta escrever João. No filtro da data, clique no campo e mude de Fixed para Expression antes de colar o valor. Toda expressão do n8n fica entre chaves duplas, e o que está dentro é calculado na hora: $now pega a data e a hora atuais e toFormat('dd/MM/yyyy') escreve no formato dia/mês/ano, o mesmo da planilha. Você não precisa decorar isso. Pedir a expressão ao Gemini ou ao ChatGPT, mandando um print do nó e da coluna de data, costuma resolver bem.

Três cuidados para o filtro de data funcionar:

Clique em Execute step de novo: agora a saída mostra 10 itens, só as avaliações do João no dia. Se aparecer zero, confira as datas e o nome digitado.

Calcule a média das notas com o nó Summarize

Sempre que precisar fazer uma conta com vários itens no n8n, como soma, média, contagem, mínimo ou máximo, o nó certo é o Summarize. Ele agrega vários itens num só: aqui, as 10 notas do João viram uma média.

Adicione o Summarize depois do Google Sheets. Em Aggregation, escolha Average. Em Field, arraste da coluna de entrada o campo "Em uma escala de 1 a 10, quão satisfeito(a) você ficou com a experiência geral da consultoria de hoje?". O nome é longo porque é o título da pergunta do formulário.

Se a coluna de entrada aparecer vazia, com o botão Execute previous nodes, é porque os nós anteriores ainda não rodaram. Clique nele e os campos aparecem para arrastar.

Execute o nó: com a planilha de exemplo, a saída mostra 4.8 (o n8n usa ponto como separador decimal). Vale conferir o número por fora pelo menos uma vez: baixe a planilha, filtre o João e calcule a média no Excel. Deve dar o mesmo 4,8.

Use o nó If para enviar o alerta só quando a média ficar abaixo de 7

Agora o fluxo precisa decidir. Adicione um nó If, pesquisando pelo nome ou pela categoria Flow. Na condição, arraste a média que veio do Summarize para o primeiro campo, escolha o tipo Number e a operação is less than, e escreva 7 no segundo campo.

O If cria dois caminhos: true, quando a média é menor que 7, e false, quando é 7 ou mais. No caminho true vem o e-mail. No false não há nada a fazer, mas vale colocar ali o nó No Operation, do nothing. Ele não muda nada na execução e funciona como uma anotação: quando você voltar ao fluxo daqui a dois meses, vai saber que o caminho falso ficou vazio de propósito, e não por esquecimento.

Envie o e-mail de alerta com a nota pelo Gmail

No caminho true, adicione o nó do Gmail com a ação Send a message. Ele pede uma credencial própria: cada ferramenta tem a sua, mesmo que a conta do Google seja a mesma do Google Sheets.

Preencha os campos:

Para deixar a mensagem dinâmica, escreva o texto e arraste para dentro dele o campo da média, que está no nó Summarize, na coluna de entrada. O campo aparece em verde, como uma expressão, e na hora do envio vira o número. Um exemplo de mensagem:

Olá, João. A média de hoje das avaliações das consultorias de marketing ficou abaixo de 7 (4.8). Por favor, confira os comentários e feedbacks para saber o que melhorar nas próximas consultorias. Atenciosamente, a coordenação.

Em Add option, desligue Append n8n Attribution. Sem isso, o n8n acrescenta ao fim do e-mail uma linha dizendo que a mensagem foi enviada por uma automação.

Execute o nó e confira a sua caixa de entrada: o alerta chega com a nota. Falta o anexo.

Anexe a planilha do consultor com o Convert to File

O Gmail tem a opção Attachments, mas ela pede um arquivo, e o que o Google Sheets entrega são dados soltos, linha a linha. Para virar anexo, os dados precisam passar pelo nó Convert to File, que transforma um conjunto de dados num arquivo, como uma planilha XLSX.

Tem um detalhe que confunde quase todo mundo na primeira vez. Se você colocar o Convert to File logo depois do If, o arquivo sai só com a média. Repare nas ligações entre os nós: do Google Sheets para o Summarize passam 10 itens, mas do Summarize em diante passa 1 item só, a média. Cada nó trabalha com o que recebe do nó imediatamente anterior, e as avaliações ficaram para trás.

A solução mais simples, sem código, é ler a planilha de novo:

1. Clique com o botão direito no nó do Google Sheets e escolha Duplicate (ou use Ctrl + D).
2. Coloque a cópia no caminho true do If. Ela lê a planilha com os mesmos filtros: só o João e só hoje.
3. Depois dela, adicione o Convert to File na operação Convert to XLSX. Execute e baixe o arquivo pela saída do nó: agora ele traz as 10 avaliações completas.
4. Ligue o Convert to File no Gmail. O arquivo só fica disponível para o nó imediatamente seguinte, por isso o Convert to File precisa vir logo antes do envio.
5. No Gmail, em Add option > Attachments, informe o campo data, que é o nome que o Convert to File dá ao arquivo.

Execute de novo e o e-mail chega com a nota no texto e a planilha do dia em anexo.

Teste o fluxo e publique para ele rodar sozinho

Até aqui você executou nó por nó. Para testar o fluxo inteiro sem esperar dar 21h, clique em Execute workflow, na parte de baixo do editor. O n8n roda todos os nós na ordem e mostra por onde os itens passaram: com o João, o If segue pelo true e o e-mail chega.

Faça também o teste do caminho falso. Troque João por Amanda nos dois nós do Google Sheets e execute de novo. A média da Amanda fica acima de 7, então o If segue pelo false, o No Operation é executado e nenhum e-mail sai. Depois, volte os filtros para João.

Falta o passo que faz tudo isso funcionar sem você. Executar o fluxo é um teste; para o agendamento das 21h valer, o fluxo precisa estar publicado. Clique em Publish, no canto superior direito. A partir daí, o n8n roda a versão publicada todo dia no horário marcado.

Sempre que alterar um fluxo que já está publicado, clique em Publish de novo: as mudanças salvas só passam a valer na próxima publicação. Se a sua tela mostrar uma chave Active no lugar do botão Publish, você está numa versão anterior do n8n: ligue a chave, que o efeito é o mesmo. Mais detalhes na documentação sobre como salvar e publicar fluxos.

Com isso, sua primeira automação está pronta: todo dia às 21h ela confere a média do João e, se for preciso, manda o alerta com os comentários. Na próxima aula, a IA passa a ler esses comentários por você.

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Aula 3: Transforme sua automação em um agente de IA

A automação da Aula 2 já ajuda, mas ainda deixa o trabalho pesado com o consultor: abrir a planilha e ler dezenas de comentários, às vezes textos longos. Com uma IA comum, alguém teria de baixar a planilha, colar no ChatGPT, pedir um resumo e copiar a resposta. Com um agente, a IA fica dentro do fluxo: todo dia às 21h ela lê os feedbacks, resume os pontos principais e escreve o e-mail com recomendações, sem ninguém fazer nada.

Se você não fez a Aula 2, importe o gabarito dela e continue daqui. O passo a passo de importação está na seção de arquivos do curso, no início do artigo.

Onde encaixar o agente no fluxo para não desperdiçar tokens

O agente vai analisar os feedbacks da planilha, então a primeira ideia é colocá-lo logo depois do Google Sheets. Só que o e-mail só sai quando a média fica abaixo de 7. Com o agente antes do If, a IA rodaria para todo mundo, inclusive nos dias em que ninguém ficou abaixo da meta, gastando tokens e requisições à toa.

O lugar certo é depois do If, no caminho true. Assim, a IA só trabalha quando o resultado dela vai ser usado. Essa regra vale para qualquer fluxo: coloque a IA depois das condições que filtram o que realmente importa.

O fluxo desta aula fica nesta ordem, a partir do If:

Junte os feedbacks em um único texto com Merge e Summarize

Adicione o nó AI Agent no caminho true do If. Ele fica na categoria AI. O agente precisa de duas coisas: o insumo, que é a mensagem do usuário, e as instruções, que ficam na mensagem de sistema. O insumo aqui são os feedbacks, e é nele que aparecem dois obstáculos.

Primeiro obstáculo: o agente recebe 10 textos e não sabe qual usar. Se você arrastar o campo das sugestões de melhoria direto do Google Sheets para o prompt do agente, o n8n mostra o erro Can't determine which item to use. São 10 feedbacks, 10 itens separados, e o campo espera um texto só. A saída é juntar os 10 num texto único com o Summarize, o mesmo nó da média, agora na operação Concatenate.

Segundo obstáculo: o Summarize não enxerga os feedbacks. Coloque um Summarize entre o If e o agente, com Concatenate no campo "Se houver, quais são as sugestões de melhoria para futuras consultorias?". Ao executar, a saída vem vazia. É o mesmo motivo do anexo na Aula 2: depois do Summarize da média, só 1 item segue adiante.

Vale entender a diferença. Puxar um valor único de um nó anterior funciona, como a média que você colocou no e-mail. O que não funciona é tratar os 10 itens de um nó lá de trás como se fossem os dados do nó atual. Para trazer os feedbacks de volta ao caminho, use o nó Merge, que junta dados de dois caminhos num só:

1. Adicione um Merge entre o If e o Summarize dos feedbacks, no modo Append e com 2 entradas.
2. A primeira entrada já vem do If. Arraste a saída do primeiro Google Sheets até a segunda entrada do Merge.
3. Execute: o Merge passa 11 itens adiante, a média mais as 10 avaliações do João.

Agora configure o separador do Concatenate. Sem ele, os feedbacks saem colados num parágrafo único, e a IA não sabe onde termina um e começa o outro. Em Separator, escolha Other e escreva o texto abaixo no campo expandido (clique na setinha ao lado do campo para poder quebrar linha):

;

PRÓXIMO FEEDBACK:

Execute o Summarize: a saída é um texto único, com "PRÓXIMO FEEDBACK:" entre um comentário e outro. Nos dados do n8n, cada quebra de linha aparece como \n.

Por fim, no AI Agent, em Source for Prompt (User Message), escolha Define below e arraste para o campo Prompt o texto concatenado que saiu do Summarize.

Escreva a mensagem de sistema que orienta o agente

O agente já tem os feedbacks, mas não sabe o que fazer com eles. As instruções ficam na System Message, que você adiciona em Add option. É a parte mais importante do agente: ali você define o papel da IA, o que ela recebe, como deve analisar e em que formato deve responder.

O e-mail é enviado em HTML, então o prompt pede o corpo já formatado, com tags de parágrafo, destaque e lista. Apague o texto de exemplo da System Message e cole o prompt abaixo, que também está no arquivo Prompt IA:

Você é um Supervisor de Qualidade analisando o desempenho de um consultor de marketing.
O objetivo é escrever um e-mail de feedback construtivo, pois a média de satisfação do dia ficou abaixo da meta (Nota < 7).

ENTRADA:
Você receberá um texto contendo todas as respostas dos clientes à pergunta "Sugestões de melhoria", concatenadas.
Pode haver desde zero até dezenas de comentários.

INSTRUÇÕES DE ANÁLISE:
1. Sintetize os feedbacks: Não liste cada comentário individualmente. Se houver 10 comentários sobre "atraso", agrupe em um único ponto de atenção.
2. Identifique os temas principais: Foque nos padrões (ex: clareza, pontualidade, empatia, domínio técnico).
3. Se a lista estiver vazia ou com textos irrelevantes (ex: "não", "ok"), assuma que faltou conexão com o cliente e oriente sobre proatividade.
4. O tom deve ser profissional, direto e focado em solução (mentoria), não em punição.

FORMATO DE SAÍDA:
Retorne APENAS o código HTML do corpo do e-mail (sem tags <html>, <head> ou ```).
Use a seguinte estrutura de tags para organizar o texto:
- <p> para parágrafos.
- <b> para destaques importantes.
- <ul> e <li> para listar os principais pontos de melhoria identificados.

Estrutura do conteúdo:
1. Saudação e contexto sobre a nota do dia estar abaixo da meta.
2. Resumo geral do sentimento dos clientes (uma visão macro baseada no que leu).
3. Lista com os principais pontos de fricção ou melhoria citados (agrupados por tema).
4. Dê recomendações práticas e acionáveis para as próximas consultorias.
5. Encerramento

Tente ajudar ao máximo nas análises de forma prática para a tomada de ação visando a melhoria do consultor.

Observações:

Não use nomes genéricos como [NOME DO CONSULTOR]. Deixe o e-mail sem nome
Comente que está em anexo a planilha com todos os comentários e avaliações das consultorias do dia de hoje

Cada parte do prompt tem uma função:

Para aprofundar a escrita de instruções para IA, veja nosso guia de engenharia de prompt.

Conecte o Gemini ao n8n com uma chave de API gratuita

Falta dizer qual IA vai pensar pelo agente. No AI Agent, clique em Chat Model, o único item obrigatório (marcado com asterisco), e escolha o provedor: Anthropic (Claude), Google Gemini ou OpenAI (ChatGPT), entre outros.

Usar IA pelo n8n é diferente de usar o site do ChatGPT ou do Gemini. O n8n se conecta pela API, e o uso de API costuma ser cobrado por requisição. O Gemini tem uma camada gratuita, então dá para fazer o curso inteiro sem pagar. A OpenAI funciona do mesmo jeito, mas exige crédito pré-pago: neste projeto, cada execução custa menos de 1 centavo de dólar.

Para conectar o Gemini, crie uma chave de API:

1. Acesse o Google AI Studio e entre com a sua conta do Google.
2. Na página API Keys, clique em Create API key. Se ele pedir um projeto, use o projeto padrão.
3. Copie a chave. Ela funciona como uma senha: não compartilhe com ninguém.
4. No n8n, escolha Google Gemini Chat Model, crie uma credencial nova, cole a chave e salve.

Se você já tinha uma chave antiga e aparecer erro de autenticação, crie uma nova: o Google passou a exigir um tipo de chave mais seguro em 2026, e as chaves novas já saem nesse formato.

Com a credencial salva, escolha o modelo no campo Model. A lista mostra os modelos disponíveis para a sua chave; prefira um da linha Flash, que é rápido e está na camada gratuita. Se você importou o gabarito, confira esse campo, porque o nó pode vir com um modelo que não está disponível para a sua conta.

Dois avisos sobre a camada gratuita:

Entenda quando usar memória no agente

O AI Agent tem a opção Memory, para o agente lembrar das interações anteriores. Ela é essencial em conversas: num atendimento pelo WhatsApp, a pessoa pergunta como funciona o serviço, recebe a resposta e emenda "e quanto custa?". Sem memória, a IA não sabe do que se trata.

No projeto de feedbacks, a memória é dispensável. Cada execução é independente: pega a planilha, analisa e envia. O gabarito traz uma Simple Memory ligada só para você ver como ela é configurada, e dá para removê-la sem mudar o resultado.

A Simple Memory fica guardada no próprio n8n. Para memórias maiores ou permanentes, dá para usar um banco de dados. Para ver a memória aplicada num agente que conversa com clientes, confira o curso básico de agentes de IA no WhatsApp.

Coloque o texto da IA no e-mail e teste o agente

Com modelo e instruções definidos, execute o AI Agent. A saída, no campo output, é o corpo do e-mail em HTML: saudação, contexto da nota, resumo, pontos de melhoria e recomendações.

Ligue a saída do agente no Google Sheets duplicado da Aula 2, que continua gerando o anexo, e troque o texto fixo do Gmail pela resposta da IA:

1. Abra o Gmail e apague o texto que você escreveu na Aula 2.
2. Arraste para Message o campo output do AI Agent. Mesmo com o Google Sheets e o Convert to File no meio, o n8n puxa esse valor pelo nome do nó, e a expressão fica {{ $('AI Agent').item.json.output }}.
3. Leve a média para o assunto, já que a IA não repete o número no texto: Atenção! Média de hoje abaixo de 7 (4.8), com o 4.8 arrastado do Summarize da média.

Clique em Execute workflow. O nó do agente demora um pouco mais que os outros, porque a IA está lendo e escrevendo. No fim, o e-mail chega com a média no assunto, a planilha em anexo e uma análise completa. No exemplo do João, os pontos de melhoria aparecem agrupados em profundidade no diagnóstico, estrutura da consultoria, consistência no fechamento e comunicação depois da sessão, seguidos de recomendações práticas, como usar um checklist antes de cada reunião.

O texto muda um pouco a cada execução, porque é escrito pela IA, mas a estrutura segue o prompt. Se quiser um e-mail mais curto, mais detalhado ou com outro tom, ajuste a System Message e rode de novo. Quando estiver satisfeito, clique em Publish para que a versão com o agente passe a rodar às 21h.

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Aula 4: Rode o agente para todos os consultores com Loop Over Items

O agente funciona, mas só para o João. A consultoria tem quatro consultores (Amanda, Danilo, Ana Carolina e João), e poderiam ser 20. Nesta aula, o fluxo passa a repetir todo o processo para cada consultor e a enviar cada análise para o e-mail certo.

Para repetir um processo várias vezes, o n8n tem o nó de loop. Antes dele, um ajuste que deixa o fluxo mais seguro.

Troque o Merge por uma nova leitura da planilha depois do If

O Merge da Aula 3 recebe dados de um nó que fica antes do If, o primeiro Google Sheets. Com um consultor só, isso não causa problema. Com o loop, esse caminho paralelo pode levar adiante avaliações de quem não deveria passar pelo If, como alguém que ficou acima de 7, e acabar gerando um e-mail indevido.

A troca deixa o If como a única porta de entrada, usando a mesma técnica do anexo na Aula 2:

1. Apague o Merge.
2. Duplique o Google Sheets que lê as avaliações e coloque a cópia entre o If (caminho true) e o Summarize que junta os feedbacks.
3. Confira se não sobrou nenhuma ligação do primeiro Google Sheets para esse trecho do fluxo.

Agora os feedbacks só são lidos depois que a média passou pelo If.

Crie a aba de consultores e leia os dados no n8n

Para percorrer os consultores, o fluxo precisa da lista deles. A planilha do curso já tem a aba Consultores, com duas colunas, Consultor e E-mail:

Troque os e-mails de exemplo por endereços seus antes de testar, senão as mensagens não chegam a lugar nenhum. A dica do sinal de mais ajuda aqui: seuemail+amanda@gmail.com, seuemail+danilo@gmail.com e assim por diante. Já os nomes precisam estar escritos exatamente como no formulário, porque são eles que vão filtrar as avaliações.

No n8n, logo depois do Schedule Trigger, adicione um nó do Google Sheets com a ação Get row(s) in sheet, a mesma credencial e o mesmo ID de planilha, e escolha a aba Consultores. Execute: a saída mostra 4 itens, um por consultor. É esse número que define quantas vezes o processo vai se repetir.

Configure o nó Loop Over Items

Adicione o Loop Over Items entre o Google Sheets dos consultores e o Google Sheets que lê as avaliações, ou seja, logo antes da parte que deve se repetir. Mantenha Batch Size em 1: cada volta do loop leva um consultor por vez. Com 2, cada volta levaria dois consultores juntos, o que não faz sentido aqui.

O nó tem duas saídas:

Para o loop andar, cada volta precisa terminar voltando para ele:

• Ligue a saída do Gmail de volta na entrada do Loop Over Items.
• No caminho false do If, apague o No Operation e ligue esse caminho também de volta no loop. Assim, quando um consultor fica acima da meta, o fluxo segue para o próximo em vez de parar.

Falta cuidar dos dias em que algum consultor não teve nenhuma avaliação. Nesse caso, o Google Sheets não devolve nenhuma linha, o fluxo daquele consultor não chega ao If e não volta para o loop, e os consultores seguintes ficariam sem análise. Três ajustes resolvem:

1. Abra o Google Sheets que lê as avaliações logo depois do loop, vá em Settings e ligue Always Output Data. Assim ele entrega um item vazio quando não encontra nada.
2. Entre esse Google Sheets e o Summarize da média, adicione um If com o nome "Tem avaliação hoje?". Na condição, arraste o campo "Por qual consultor você foi atendido?", escolha o tipo String e a operação is not empty. Nas opções do nó, ligue Convert types where required, para ele aceitar o item vazio sem erro.
3. Ligue o caminho true desse If no Summarize da média e o caminho false de volta no Loop Over Items.

Com isso, um consultor sem avaliações é simplesmente pulado, e o loop continua para o próximo.

Troque nomes e e-mails fixos por expressões do loop

Se você executar agora, o fluxo roda quatro vezes a análise do João, porque tudo continua fixo nele. Cada ponto que citava o João passa a usar o consultor da volta atual do loop. Antes de mexer, clique em Execute previous nodes para que os dados do loop apareçam na coluna de entrada.

Não precisa digitar as expressões: basta arrastar o campo Consultor ou E-mail do Loop Over Items, na coluna de entrada, para o campo do nó. A diferença entre elas tem um motivo. O primeiro Google Sheets vem logo depois do loop, então o consultor está nos dados do nó anterior, o $json. Nos nós mais à frente, o nó anterior é outro, e a expressão chama o loop pelo nome.

Na System Message, o texto agora mistura instruções fixas com um dado que muda a cada volta. Por isso, mude o campo de Fixed para Expression antes de arrastar o nome do consultor. As observações do prompt ficam assim:

Observações:

Chame o consultor pelo nome, que está no campo {{ $('Loop Over Items').item.json.Consultor }}
Comente que está em anexo a planilha com todos os comentários e avaliações das consultorias do dia de hoje

Durante os ajustes, alguns nós aparecem em cinza. Não é erro: ou os nós anteriores ainda não rodaram, ou o item daquela execução seguiu pelo outro caminho do If.

Confira o resultado esperado para cada consultor

Clique em Execute workflow. O agente leva mais tempo em cada volta, porque a IA lê e escreve um e-mail por consultor. Com a planilha de exemplo, as médias do dia e o que acontece com cada consultor são estes:

As contagens nas ligações entre os nós confirmam o caminho: 4 itens chegam ao If da média, 3 seguem pelo true e 1 pelo false. O Loop Over Items mostra uma passagem a mais que o número de consultores: é a volta final, que encontra a lista vazia e encerra o fluxo.

Cada e-mail traz os feedbacks específicos daquela pessoa. No exemplo, a análise do Danilo destaca objetividade, documentação, consistência no fechamento e exemplos práticos; a da Ana Carolina fala de follow-up, clareza na priorização e alinhamento de expectativas. O texto muda a cada execução, porque é escrito pela IA.

Depois do teste, clique em Publish. A partir daí, todo dia às 21h o agente confere cada consultor, pula quem ficou na meta e manda uma análise personalizada para quem ficou abaixo. É um trabalho que quase ninguém faria à mão com essa frequência: normalmente essa análise acontece uma vez por mês ou por trimestre, quando acontece.

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Boas práticas para criar agentes de IA que funcionam de verdade

Com o primeiro agente no ar, alguns cuidados mantêm tudo funcionando no dia a dia:

Para ganhar tempo nos próximos projetos, parta de modelos prontos: reunimos 5 modelos de agentes de IA no n8n para baixar, cada um com o raciocínio do fluxo e o arquivo JSON para importar.

Próximos passos depois do Curso Básico de Agentes de IA

O que você construiu é a ponta do iceberg. A mesma lógica de ler dados, decidir e agir com IA serve para mandar mensagens no WhatsApp ou no Slack em vez de e-mail, atualizar bancos de dados, gerar relatórios e muito mais.

O caminho natural é praticar com um processo seu: escolha uma tarefa repetitiva, escreva o passo a passo e aumente a complexidade aos poucos. Essa habilidade está cada vez mais valorizada no mercado de trabalho e abre portas, inclusive, para prestar serviço de automação para outras empresas.

Conclusão

Neste Curso Básico de Agentes de IA, você saiu do zero e entendeu, na prática, a diferença entre uma IA que responde e um agente que executa. Montou uma automação no n8n que lê o Google Sheets, calcula uma média, decide com o If e envia e-mail com anexo. Colocou o Gemini dentro dela para ler os feedbacks e escrever a análise. E usou o Loop Over Items para rodar o agente para todos os consultores, publicado para funcionar sozinho todo dia às 21h.

O esforço de aprender e configurar é feito uma vez só. Depois, o agente trabalha todos os dias por você.

Se você gostou de colocar a IA para trabalhar, o próximo passo é dominar a IA que pensa dentro dos seus agentes: um modelo bem usado e bem instruído faz diferença em cada resposta que o agente escreve. Continue sua evolução com o Curso Claude Impressionador e aprenda a usar a inteligência artificial em outro nível.

Caso prefira esse conteúdo no formato de videoaula, assista ao vídeo abaixo ou acesse o nosso canal do YouTube!

FAQ: Perguntas Frequentes sobre o Curso Básico de Agentes de IA

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