Formas de Usar IA no n8n
A IA no n8n é utilizada de duas formas. Como um nó LLM flexível que realiza raciocínio em tempo de execução, e como um nó de Código rígido cuja lógica pode ser escrita por IA e depois bloqueada. Portanto, a única regra principal de IA que realmente importa no n8n:
-
Nós LLM = raciocínio flexível
-
Nós de Código = comportamento fixo
Misturá-los torna o fluxo de trabalho instável. Utilizá-los na ordem correta permite que mesmo quem não programa entregue automações em produção.
Nó LLM Dentro do Fluxo de Trabalho
O n8n pode acionar um modelo como ChatGPT ou Gemini diretamente de um fluxo de trabalho. O nó LLM recebe dados de entrada e instruções (o prompt) e retorna uma resposta estruturada. É ideal para transformar dados brutos de produtos em análises, extrair campos-chave ou gerar textos para clientes. Isso representa lógica flexível: altere as instruções e o LLM ajusta seu comportamento instantaneamente, sem necessidade de editar código. Um prompt LLM eficaz para n8n deve nomear claramente a tarefa, o contexto e o formato de saída desejado.
- Tarefa: o que deve ser feito;
- Fonte de verdade: quais dados utilizar;
- Formato de saída: como retornar;
- Regras: usar apenas os dados fornecidos, não inventar valores;
- Gatilho de esclarecimento: quando solicitar informações ausentes ou pouco claras.
IA Escreve a Lógica do Nó de Código
O n8n inclui um nó de Código (JavaScript) para realizar transformações específicas de dados. Esses nós não são flexíveis — uma vez que o código é escrito, ele executa sempre da mesma forma. Em vez de escrever JavaScript manualmente, é possível solicitar que a IA gere o código pronto para uso, tornando mais rápido construir e ajustar a lógica sem necessidade de script manual.
Ignorar a separação entre LLM e Código leva a três falhas comuns:
- Dados ruins silenciosos — a IA supôs um valor, ninguém percebeu e um nó posterior falhou.
- IA como motor de regras — a IA foi instruída a "sempre formatar assim", mas não o fez.
- Medo de código — nenhum nó de Código foi utilizado, então cada etapa recebeu uma estrutura ligeiramente diferente.
Iniciantes frequentemente tentam fazer com que o nó de IA execute todas as tarefas: buscar, interpretar, reformatar e limpar. Isso pode funcionar uma vez, mas rapidamente apresenta falhas. Limpeza e reestruturação devem ser realizadas em nós de Código, mesmo que o próprio IA tenha escrito esse código para você.
- LLM = julgamento, redação, interpretação.
- Código = estrutura, formato, consistência.
Para construir fluxos de trabalho confiáveis e fáceis de manter com IA no n8n, siga estas etapas principais:
Obrigado pelo seu feedback!
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Can you explain the difference between LLM nodes and Code nodes in n8n?
How do I write an effective prompt for an LLM node in n8n?
What are some best practices for using AI in n8n workflows?
Awesome!
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-
Nós LLM = raciocínio flexível
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Nós de Código = comportamento fixo
Misturá-los torna o fluxo de trabalho instável. Utilizá-los na ordem correta permite que mesmo quem não programa entregue automações em produção.
Nó LLM Dentro do Fluxo de Trabalho
O n8n pode acionar um modelo como ChatGPT ou Gemini diretamente de um fluxo de trabalho. O nó LLM recebe dados de entrada e instruções (o prompt) e retorna uma resposta estruturada. É ideal para transformar dados brutos de produtos em análises, extrair campos-chave ou gerar textos para clientes. Isso representa lógica flexível: altere as instruções e o LLM ajusta seu comportamento instantaneamente, sem necessidade de editar código. Um prompt LLM eficaz para n8n deve nomear claramente a tarefa, o contexto e o formato de saída desejado.
- Tarefa: o que deve ser feito;
- Fonte de verdade: quais dados utilizar;
- Formato de saída: como retornar;
- Regras: usar apenas os dados fornecidos, não inventar valores;
- Gatilho de esclarecimento: quando solicitar informações ausentes ou pouco claras.
IA Escreve a Lógica do Nó de Código
O n8n inclui um nó de Código (JavaScript) para realizar transformações específicas de dados. Esses nós não são flexíveis — uma vez que o código é escrito, ele executa sempre da mesma forma. Em vez de escrever JavaScript manualmente, é possível solicitar que a IA gere o código pronto para uso, tornando mais rápido construir e ajustar a lógica sem necessidade de script manual.
Ignorar a separação entre LLM e Código leva a três falhas comuns:
- Dados ruins silenciosos — a IA supôs um valor, ninguém percebeu e um nó posterior falhou.
- IA como motor de regras — a IA foi instruída a "sempre formatar assim", mas não o fez.
- Medo de código — nenhum nó de Código foi utilizado, então cada etapa recebeu uma estrutura ligeiramente diferente.
Iniciantes frequentemente tentam fazer com que o nó de IA execute todas as tarefas: buscar, interpretar, reformatar e limpar. Isso pode funcionar uma vez, mas rapidamente apresenta falhas. Limpeza e reestruturação devem ser realizadas em nós de Código, mesmo que o próprio IA tenha escrito esse código para você.
- LLM = julgamento, redação, interpretação.
- Código = estrutura, formato, consistência.
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