Davi Souza
Atualizado em 25 de set. de 2025
CONTEÚDO
Agente de Mensagens com n8n
Dando continuidade a um artigo que saiu um tempo atrás sobre n8n, hoje quero trazer mais uma automação massa. Caso você ainda não tenha lido meu último artigo sobre n8n, basta clicar aqui, pois lá eu explico em mais detalhes essa plataforma e tudo o que você consegue fazer com ela.
Recapitulando o que é n8n
N8n é uma plataforma no-code, onde você possui diversos tipos de integrações, que vão desde webhooks até integrações totalmente prontas de grandes plataformas, como Google Drive, WhatsApp e Google Docs. Com ele, você consegue automatizar muitos fluxos que, no dia a dia, podem ser maçantes e ocupar muito tempo. Mas, e se a gente for além? No lugar de pensarmos somente em facilitar processos rotineiros, e se pensarmos em montar uma solução completa com ele? Pois saiba que é totalmente possível!
Por isso, trago hoje uma automação prática, mostrando como você consegue fazer um agente integrado com seus sistemas de mensagem, seja WhatsApp, Telegram ou qualquer outro.
Por que um agente de mensagem?
É muito comum que diferentes tipos de negócios precisem de atendimento ao cliente, nem sempre especializado, mas às vezes apenas para tirar dúvidas ou iniciar conversas simples. Dependendo da demanda, dar respostas elaboradas e ainda administrar todos os clientes não é tarefa fácil.
Então, por que não criar um agente para responder por você? No lugar de administrar tudo sozinho, um agente de IA, que conhece suas regras de negócio, consegue não só responder no seu lugar, mas também funcionar 24h para que todo cliente seja atendido minimamente. Até aqui parece ótimo, mas como conseguimos fazer isso na prática? É justamente aí que entra o n8n: com ele, podemos conectar praticamente qualquer modelo de IA, passar personas e prompts com nossas regras de negócio e fazer com que as respostas saiam como se fosse a própria empresa falando.
Ponto importante – ZAPI
Você pode fazer essa mesma automação com Telegram, chat do Instagram etc. Porém, neste exemplo vou mostrar como fazer com o WhatsApp, já que a ideia é que seja uma automação “coringa”, replicável para qualquer caso de uso.
Para o WhatsApp entender nosso agente, podemos usar tanto a API oficial da Meta quanto APIs de terceiros. Como a Meta pede um número com WhatsApp Business para esse tipo de integração, vou usar uma solução brasileira chamada Zapi. Ela oferece 2 dias de teste gratuito, é tão confiável quanto a API da Meta para essa aplicação e ainda permite usar o seu próprio número.
Como conectar o WhatsApp com o n8n?
Uma vez que criamos nosso workflow no n8n, tudo começa com o webhook:
Esse webhook é o que possibilita à automação não só identificar quando chegam novas mensagens no número cadastrado, mas também obter todos os dados dessas mensagens.
Abrindo o webhook, precisamos prestar atenção em 3 pontos:
A URL que vamos usar para informar ao Zapi que ele deve avisar essa URL quando chegarem novas mensagens.
O tipo de requisição que vamos mandar para essa mesma URL — no nosso caso, precisa ser do tipo
POST.O nome da URL — pode ser qualquer um, mas é importante lembrar dele para o próximo passo.
Nesse momento já podemos configurar o Zapi. A configuração é simples e não vamos precisar voltar nele.
Com a conta criada, primeiro criamos nosso token de segurança:
Dentro dessa página, basta clicar para gerar um token de segurança. Esse token é único, então salve-o bem, pois se gerar outro o anterior será apagado.
Depois disso, precisamos criar uma instância para guardar as mensagens que chegam:
Quando criada, também precisamos salvar o ID e o token dessa instância. Agora, dentro dela, colocamos a URL do n8n apontada para o webhook. É por meio dela que o Zapi vai saber para onde mandar as mensagens recebidas no número cadastrado:
Além disso, caso você não tenha outro número fácil para testar, marque a opção “notificar as enviadas por mim também”. Isso porque, por padrão, o WhatsApp não retorna mensagens enviadas por você mesmo e precisamos dessa opção ativada para testar.
Por fim, vamos vincular nosso WhatsApp à instância do Zapi:
O processo é igual ao de conectar o WhatsApp Web: basta abrir o app e apontar a câmera para o QR Code exibido. Pronto! Agora já podemos testar se a mensagem chega.
Uma vez iniciado o workflow no n8n, o webhook aponta que está aguardando uma resposta:
Então, enviando uma mensagem para o meu número, temos o seguinte:
Ele retorna várias informações, entre elas, quem enviou e o corpo da mensagem recebida.
Filtrando o que queremos
Você deve ter percebido que são retornados muitos dados. Por isso, precisamos primeiro definir de onde queremos receber essas mensagens. O WhatsApp possui diferentes tipos de origem (broadcast, grupos etc.).
Para este exemplo, vamos filtrar apenas números de pessoas reais. Para isso, adicionamos um nó “if” configurado assim:
Com isso, filtramos os outros tipos de mensagem que não vêm de pessoas reais. Se for um desses casos, ele simplesmente não faz nada.
Agora, precisamos filtrar os dados que realmente interessam, já que lidar com todas as informações seria inviável. Para isso, adicionamos um editField com os seguintes filtros:
Nesse exemplo inicial, precisamos apenas identificar:
o número que está falando no momento (
sessionId),e o conteúdo da mensagem (
chatInput).
Adicionando o Agente de IA
Agora precisamos tornar nossas respostas inteligentes. Para isso, usamos o IA Agent do n8n:
Nele, apontamos a mensagem recebida diretamente para o prompt, para que a IA entenda 100% o que foi pedido. Também podemos montar a persona pela qual a IA vai responder.
No exemplo, configurei para que ela respondesse como um atendente de uma empresa de limpeza de sofás. Além disso, conectei um mini banco de dados para guardar o contexto das conversas, e defini o modelo de IA, pode ser qualquer um dos mais usados no mercado (inclusive o ChatGPT, que foi o escolhido aqui).
Devolvendo a mensagem
Por fim, o nó mais simples: devolver a resposta ao cliente. Para isso, usamos o nó httpRequest do n8n:
Note que, no lugar de “value” no campo client-token, você precisa digitar o código de segurança do Zapi criado no início do artigo. É isso que garante a comunicação segura entre automação e cliente.
Para simplificar, você pode usar a opção “import curl” do httpRequest, que já aplica todas as opções. Nesse caso, copie este exemplo:
curl --request POST \\ --url <https://api.z-api.io/instances/SUA_INSTANCIA/token/SEU_TOKEN/send-image> \\ --header 'client-token: {{security-token}}' \\ --header 'content-type: application/json' \\ --data '{"phone": "5511999998888", "image": "<https://www.z-api.io/wp-content/themes/z-api/dist/images/logo.svg>"}'
Agora, com todo o fluxo pronto, basta executar o workflow para ter a resposta direto no WhatsApp:
Como mandei para mim mesmo, a mensagem aparece como enviada por mim, mas na prática ela foi gerada 100% pela IA, com base no que pedimos e na persona configurada no n8n.
Conclusão
Tentei montar um exemplo de automação muito customizável. Ou seja, para aplicar na sua empresa ou em qualquer demanda específica é simples, e ainda é totalmente escalável para integrar com outros sistemas e chats, todos ao mesmo tempo.
Caso você ainda não conheça o n8n, tem um artigo fresquinho produzido aqui na Loomi, também por mim, explicando em detalhes essa ferramenta incrível que está conquistando cada vez mais espaço.
Se você já está usando essa automação no seu contexto, não esquece de mandar um feedback pra gente, vamos achar massa essa troca com você!
Um grande abraço!
Agente de Mensagens com n8n
Dando continuidade a um artigo que saiu um tempo atrás sobre n8n, hoje quero trazer mais uma automação massa. Caso você ainda não tenha lido meu último artigo sobre n8n, basta clicar aqui, pois lá eu explico em mais detalhes essa plataforma e tudo o que você consegue fazer com ela.
Recapitulando o que é n8n
N8n é uma plataforma no-code, onde você possui diversos tipos de integrações, que vão desde webhooks até integrações totalmente prontas de grandes plataformas, como Google Drive, WhatsApp e Google Docs. Com ele, você consegue automatizar muitos fluxos que, no dia a dia, podem ser maçantes e ocupar muito tempo. Mas, e se a gente for além? No lugar de pensarmos somente em facilitar processos rotineiros, e se pensarmos em montar uma solução completa com ele? Pois saiba que é totalmente possível!
Por isso, trago hoje uma automação prática, mostrando como você consegue fazer um agente integrado com seus sistemas de mensagem, seja WhatsApp, Telegram ou qualquer outro.
Por que um agente de mensagem?
É muito comum que diferentes tipos de negócios precisem de atendimento ao cliente, nem sempre especializado, mas às vezes apenas para tirar dúvidas ou iniciar conversas simples. Dependendo da demanda, dar respostas elaboradas e ainda administrar todos os clientes não é tarefa fácil.
Então, por que não criar um agente para responder por você? No lugar de administrar tudo sozinho, um agente de IA, que conhece suas regras de negócio, consegue não só responder no seu lugar, mas também funcionar 24h para que todo cliente seja atendido minimamente. Até aqui parece ótimo, mas como conseguimos fazer isso na prática? É justamente aí que entra o n8n: com ele, podemos conectar praticamente qualquer modelo de IA, passar personas e prompts com nossas regras de negócio e fazer com que as respostas saiam como se fosse a própria empresa falando.
Ponto importante – ZAPI
Você pode fazer essa mesma automação com Telegram, chat do Instagram etc. Porém, neste exemplo vou mostrar como fazer com o WhatsApp, já que a ideia é que seja uma automação “coringa”, replicável para qualquer caso de uso.
Para o WhatsApp entender nosso agente, podemos usar tanto a API oficial da Meta quanto APIs de terceiros. Como a Meta pede um número com WhatsApp Business para esse tipo de integração, vou usar uma solução brasileira chamada Zapi. Ela oferece 2 dias de teste gratuito, é tão confiável quanto a API da Meta para essa aplicação e ainda permite usar o seu próprio número.
Como conectar o WhatsApp com o n8n?
Uma vez que criamos nosso workflow no n8n, tudo começa com o webhook:
Esse webhook é o que possibilita à automação não só identificar quando chegam novas mensagens no número cadastrado, mas também obter todos os dados dessas mensagens.
Abrindo o webhook, precisamos prestar atenção em 3 pontos:
A URL que vamos usar para informar ao Zapi que ele deve avisar essa URL quando chegarem novas mensagens.
O tipo de requisição que vamos mandar para essa mesma URL — no nosso caso, precisa ser do tipo
POST.O nome da URL — pode ser qualquer um, mas é importante lembrar dele para o próximo passo.
Nesse momento já podemos configurar o Zapi. A configuração é simples e não vamos precisar voltar nele.
Com a conta criada, primeiro criamos nosso token de segurança:
Dentro dessa página, basta clicar para gerar um token de segurança. Esse token é único, então salve-o bem, pois se gerar outro o anterior será apagado.
Depois disso, precisamos criar uma instância para guardar as mensagens que chegam:
Quando criada, também precisamos salvar o ID e o token dessa instância. Agora, dentro dela, colocamos a URL do n8n apontada para o webhook. É por meio dela que o Zapi vai saber para onde mandar as mensagens recebidas no número cadastrado:
Além disso, caso você não tenha outro número fácil para testar, marque a opção “notificar as enviadas por mim também”. Isso porque, por padrão, o WhatsApp não retorna mensagens enviadas por você mesmo e precisamos dessa opção ativada para testar.
Por fim, vamos vincular nosso WhatsApp à instância do Zapi:
O processo é igual ao de conectar o WhatsApp Web: basta abrir o app e apontar a câmera para o QR Code exibido. Pronto! Agora já podemos testar se a mensagem chega.
Uma vez iniciado o workflow no n8n, o webhook aponta que está aguardando uma resposta:
Então, enviando uma mensagem para o meu número, temos o seguinte:
Ele retorna várias informações, entre elas, quem enviou e o corpo da mensagem recebida.
Filtrando o que queremos
Você deve ter percebido que são retornados muitos dados. Por isso, precisamos primeiro definir de onde queremos receber essas mensagens. O WhatsApp possui diferentes tipos de origem (broadcast, grupos etc.).
Para este exemplo, vamos filtrar apenas números de pessoas reais. Para isso, adicionamos um nó “if” configurado assim:
Com isso, filtramos os outros tipos de mensagem que não vêm de pessoas reais. Se for um desses casos, ele simplesmente não faz nada.
Agora, precisamos filtrar os dados que realmente interessam, já que lidar com todas as informações seria inviável. Para isso, adicionamos um editField com os seguintes filtros:
Nesse exemplo inicial, precisamos apenas identificar:
o número que está falando no momento (
sessionId),e o conteúdo da mensagem (
chatInput).
Adicionando o Agente de IA
Agora precisamos tornar nossas respostas inteligentes. Para isso, usamos o IA Agent do n8n:
Nele, apontamos a mensagem recebida diretamente para o prompt, para que a IA entenda 100% o que foi pedido. Também podemos montar a persona pela qual a IA vai responder.
No exemplo, configurei para que ela respondesse como um atendente de uma empresa de limpeza de sofás. Além disso, conectei um mini banco de dados para guardar o contexto das conversas, e defini o modelo de IA, pode ser qualquer um dos mais usados no mercado (inclusive o ChatGPT, que foi o escolhido aqui).
Devolvendo a mensagem
Por fim, o nó mais simples: devolver a resposta ao cliente. Para isso, usamos o nó httpRequest do n8n:
Note que, no lugar de “value” no campo client-token, você precisa digitar o código de segurança do Zapi criado no início do artigo. É isso que garante a comunicação segura entre automação e cliente.
Para simplificar, você pode usar a opção “import curl” do httpRequest, que já aplica todas as opções. Nesse caso, copie este exemplo:
curl --request POST \\ --url <https://api.z-api.io/instances/SUA_INSTANCIA/token/SEU_TOKEN/send-image> \\ --header 'client-token: {{security-token}}' \\ --header 'content-type: application/json' \\ --data '{"phone": "5511999998888", "image": "<https://www.z-api.io/wp-content/themes/z-api/dist/images/logo.svg>"}'
Agora, com todo o fluxo pronto, basta executar o workflow para ter a resposta direto no WhatsApp:
Como mandei para mim mesmo, a mensagem aparece como enviada por mim, mas na prática ela foi gerada 100% pela IA, com base no que pedimos e na persona configurada no n8n.
Conclusão
Tentei montar um exemplo de automação muito customizável. Ou seja, para aplicar na sua empresa ou em qualquer demanda específica é simples, e ainda é totalmente escalável para integrar com outros sistemas e chats, todos ao mesmo tempo.
Caso você ainda não conheça o n8n, tem um artigo fresquinho produzido aqui na Loomi, também por mim, explicando em detalhes essa ferramenta incrível que está conquistando cada vez mais espaço.
Se você já está usando essa automação no seu contexto, não esquece de mandar um feedback pra gente, vamos achar massa essa troca com você!
Um grande abraço!
