Como Construir um Agente Local de IA com n8n (SEM CÓDIGO!)
Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) tem revolucionado a maneira como interagimos com a tecnologia, tornando-se uma parte essencial do dia a dia, tanto em ambientes pessoais quanto profissionais. Construir um agente local de IA pode parecer uma tarefa complexa, mas com a ferramenta certa, como o n8n, é possível criar um fluxo de trabalho automatizado sem a necessidade de escrever uma única linha de código. Neste artigo, exploraremos como você pode construir seu próprio agente local de IA de forma simples e eficiente.
O que é n8n?
Antes de mergulharmos no passo a passo da construção do seu agente local de IA, vamos entender o que é o n8n. O n8n é uma plataforma de automação de fluxo de trabalho de código aberto que permite integrar APIs e serviços de forma intuitiva e visual. Com uma interface gráfica de arrastar e soltar, o n8n capacita usuários de todos os níveis de habilidade a criar automações complexas sem programação.
Vantagens de usar n8n para AI
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Sem Código: Como mencionado, não é necessário programar. Isso abre as portas para profissionais de diversas áreas.
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Flexibilidade: O n8n suporta uma ampla variedade de serviços e aplicações, permitindo que você integre diferentes fontes de dados e APIs.
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Código Aberto: Por ser uma plataforma de código aberto, você tem controle total sobre suas automações e pode adaptá-las às suas necessidades.
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Comunidade ativa: Com uma grande comunidade, você pode encontrar suporte e exemplos facilmente, permitindo que você avance mais rapidamente.
Passo a Passo: Como Construir Seu Agente Local de IA
Passo 1: Instalar o n8n
Antes de tudo, você precisa instalar o n8n em sua máquina ou servidores. Você pode optar por usar um serviço em nuvem como o n8n.cloud ou instalar localmente. Para a instalação local, siga estes passos:
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Pré-requisitos: Verifique se você tem o Node.js e o npm (Node Package Manager) instalados.
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Instalação: Utilize o comando:
bash
npm install n8n -g -
Iniciar o n8n: Depois de instalado, você pode iniciar o n8n com o comando:
bash
n8n start
Passo 2: Configurar o Ambiente
Com o n8n em execução, acesse o painel de controle em http://localhost:5678. Agora você pode começar a criar um novo fluxo de trabalho.
Passo 3: Escolher um Modelo de Agente de IA
O n8n permite a integração com várias APIs de IA. Para este exemplo, vamos usar a API OpenAI. Siga os passos para configurar a integração:
- Credenciais: Crie uma conta na OpenAI e obtenha uma chave de API.
- Adicionar Credenciais: No n8n, vá até o menu ‘Credenciais’ e adicione uma nova credencial para a API da OpenAI.
Passo 4: Criar o Fluxo de Trabalho
Agora é hora de criar o fluxo de trabalho que vai configurar o seu agente de IA:
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Adicionar um Nó de Gatilho: Comece criando um nó gatilho que receba entradas do usuário, como uma requisição HTTP.
- Selecione “Webhook” e configure o nó.
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Adicionar o Nó da OpenAI: Agora, adicione um novo nó que se conecte à API da OpenAI.
- Configure-o para enviar uma solicitação para gerar uma resposta com base na entrada recebida do usuário.
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Processar a Resposta: Após receber a resposta da OpenAI, você pode adicionar um nó para processar essa saída ou enviar uma resposta ao usuário.
Passo 5: Testar o Agente Local
Depois que todos os nós estiverem conectados corretamente, clique no botão “Executar” para testar o fluxo de trabalho. Você deve agora ser capaz de enviar uma entrada via webhook e receber uma resposta gerada pela inteligência artificial.
Passo 6: Implantação e Uso
Após testar e garantir que tudo está funcionando corretamente, você pode implantar seu agente local de IA. Você pode acessá-lo a partir do seu navegador e integrá-lo a outras aplicações, como chatbots, serviços de atendimento ao cliente ou até mesmo em um chatbot no seu site.
Dicas para Otimização
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Feedback e Aprimoramento: Colete feedback dos usuários e utilize-o para melhorar as respostas do seu agente IA. Você pode criar um sistema de aprendizagem onde o agente se adapta ao longo do tempo.
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Integrações: Explore e integre outras ferramentas que podem ajudar a adicionar novas funcionalidades ao seu agente, como serviços de envio de e-mail ou SMS para notificar os usuários.
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Segurança: Mantenha os dados do usuário seguros. Certifique-se de que sua API esteja protegida e siga as melhores práticas de segurança para aplicativos web.
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Monitoramento: Utilize ferramentas para monitorar o desempenho do seu agente local de IA. Isso pode ajudá-lo a identificar problemas e áreas para melhorar.
Conclusão
Construir um agente local de IA com n8n é uma excelente maneira de aproveitar a potência da inteligência artificial sem a necessidade de habilidades avançadas de programação. Com a simplicidade de arrastar e soltar do n8n, você pode criar fluxos de trabalho complexos que automatizam tarefas e melhoram a eficiência. Siga os passos descritos neste artigo e comece a sua jornada no mundo da automação e da inteligência artificial.
Com o crescente uso da IA em diversas indústrias, ter a capacidade de construir uma solução personalizada pode dar a você uma vantagem competitiva significativa. Então, o que está esperando? Acesse o n8n e comece a experimentar!
Palavras-chave para SEO:
- n8n
- agente local de IA
- automação
- inteligência artificial
- OpenAI
- integração sem código
Aproveite a oportunidade de criar seu próprio agente local de IA e surpreenda-se com o que a tecnologia pode fazer por você!
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Memory setup with postgres did not work.
idk i copied the same steps and its not remebering my name on resseting seesion ID
Do u offer training
Very Valuable video
Could you give me some examples so I can understand the benefit compared to CLI?
I tried this setup with Ollama + n8n, but function/tool calling doesn’t work: the model never uses the tools in orchestrated workflows.
Has anyone found a reliable solution for this?
Great tutorial for a beginner, thanks for making this.
I have an issue after I added the Postgres PGVector Store for the AI Agent. As soon as I set this up and send a simple "hello" in the chat, it automatically searches this Postgres PGVector Store (and does not skip it as in your video). It also does not give any errors when I use "retrieve the current specials from the knowledge base" in the chat.
Could this be due to some updates in n8n?
AI Agent:
– Setup is using Ollama Chat Model (llama3.1:latest)
– Memory using Postgres Chat Memory
Thanks for any help.
hi 🙂 At Minute 9:23 I've tried it with 127.0.0.1:11434 but it still won't work. My ubuntu terminal says that the port 11434 is used by Ollama, so it should be right, or not?
Great video, but watch out with sharing your serpapi API key
Thanks Leo, is the reason for splitting the knowledge base uploading node from the main workflow, to separate access levels?
Great tutorial! It's just missing one more step for me: how to make the ai write important information into the long term memory – and maybe how to upload files by chat.
I love u babeeeeeeee! ♥
thanks man you helped me a lotttt and i just want to know if you make video about how to give it more tools like coding and else and if you already did please let me know
🥰
node version is not supported what should i do?
so good. thank you so much. i love it
Thank you so much. This video helped me get started with n8n so easily. Thanks again
Thank You for the video
excellent video !
oh, two possible additional errors:
1. try this question if you have an issue getting the information from the document you've already uploaded:
what's in my knowledge base?
2. If you don't find 'Text Splitter' option in your Default Data Loader, try setting 'Text Splitting' option from 'Simple' to 'Custom'.
Baie dankie dude. Ek het ge sukkel om dit met Postgress te maak werk tot ek die sien.
How can I not hit the like button and subscribe to your awesome channel?
Problem in node ‘Postgres PGVector Store‘
extension "vector" is not available
do i need to open n8n in the command prompt? i laso have this error (node:10224) [DEP0060] DeprecationWarning: The `util._extend` API is deprecated. Please use Object.assign() instead.
(Use `node –trace-deprecation …` to show where the warning was created)
Why you're not using docker model runner as replacement for Ollama ?
I could not pass the ollama model does not support tools even when try the wrapper tip and it fails yo connect. How to pass it please?
Thank you, leon. Have been praying for this kinda video. You are a lifesaver
Latest version of n8n doesn't work with creating the local AI chat model stuff.
Extremely helpful, particularly the trick about how to hijack an OpenAI agent and let it use a local ollama model. genius!
indeed if we stick with default settings, the wf will NOT remember my name if session's refreshed (not to mention a n8n restart)
given it uses sessionid as session key to diff different sessions (users)
to enable cross-session retrival, you need to update sessionid settings like "define manually"
Good news, I was able to keep ollama chat model in place and didn't have to replace with open ai. I didn't get the same error 🙂